本系统针对集装箱码头装船作业任务，设计智能优化调度和装船作业方案。借助于物联网、云计算技术，建立基于信息感知的物流系统全过程智能调度方案，并通过对自动导引运输车、龙门吊、桥吊三个环节的实时协同优化控制，实现自主装卸。该方案在提高货物运输效率、减少存储成本的同时，大幅减少码头人工费用以及由于人工误操作造成的事故发生率。

火车车厢一般都是长方体结构，其侧面为长方形，凹凸状，并不平滑，根据待喷火车车厢的外形特点，结合技术要求对车厢侧面喷绘编号码。智能喷号机能够克服在凹凸不平的面上自动喷绘的困难，克服了由于车厢金属板对涂漆的吸附性能过低而造成“泪痕”、“露白”、“飞雾”等现象的困难。智能喷号机采用多轴控制电机系统，体型上小巧、方便移动，操作上易于操作。

本项目系统的构建全部采用台达的设备，使用台达的工业以太网技术将各个分站联结起来，组成一个智能生产制造系统，同时融入了台达手机APP软件，实现了对系统远程监视，数据收集与管理。

1. 机械手的设计完全模拟人工取书的过程，即普遍意义上利用拇指、食指和中指取书的过程，使得取书功能具有绝对的实际可行性。

2. 将机器人技术应用到传统图书馆，代替传统的人工取书过程，有效推动图书馆向现代化转型。

在AGV小车引导方面，我们摒弃了现如今比较成熟的激光引导、电磁引导技术，采用性价比更高的视觉引导。同时，我们设计的AGV小车还可通过摄像头，对位置信息进行收集，实现对AGV小车的定位，而在其他AGV小车上，还要安装用于定位的检测仪器。我们还通过调度系统对采集到的信息进行分析，在地图上显示AGV小车当前运行状态，实现AGV小车的最优路径规划。与其它类型AGV小车相比，我们的AGV小车引导技术上更具创新，在工厂复杂环境的工作能力更强。

我们以台达SCARA工业机器人和台达机器视觉系统为主要设备设计应用于工业生产的自主高速分拣系统，实现对圆形、多边形等对象的颜色及位置的自主识别，完成不同环境下对不同对象的分拣操作。本项目选题将与生产实践相结合并进行思路创新，机器视觉的技术突破为机器人发展中重点环节，项目将机器视觉与多机器人协同工作相结合，并引入人工智能算法进行自主学习，设计具有自适应功能的高速分拣系统，具有实际生产使用价值

为了满足人们对果蔬的期望，引进了智能线上果蔬选购一体化机，这个装置借助视觉、压力传感器实时采集果蔬的颜色，重量，大小，新鲜度等信息。利用机器视觉和智能交互等数据分析技术，解决了果蔬缺陷检测的问题，还可以多角度远程实时观测正在挑选水果的影像，并将采集的果蔬数据上传至云端，方便产品质量追踪。以PLC为辅助，代替挑选的动作，让灵活的SCARA机器人自动对准吸合果蔬，自动控制代替人工控制且不会造成任何损伤。此外，该技术具有可移植性，用途广泛。

本方案是综合运用 PLC 技术、机器人技术、工业网络技术，并集成先进的硬件 设备和完善的软件系统建立的生产控制系统，主要依靠合理的机械结构搭建一条玻璃传 送、分拣生产线，利用机器视觉技术、智能优化算法、运动控制算法、PLC 控制技术等 实现后窗玻璃的正确检测和分拣。远程监测系统主要利用APP实现对生产数据、订单数 据以及警报信息进行远程监控，随时随地了解生产情况。

本系统结合软件智能及物联网技术，提供一套智能产线设备监测及预防维护系统。以云端平台为基础的传感器联结人工智能服务器，监控产线设备保养相关信息，预测关键机具的剩余使用寿命，提前保养或更换，避免产线紧急停机。本系统亦可判断产线系统运行状况，并依先前的使用记录，提出可能的故障问题警示。维修工程师可以此系统规划定期停机，保养产线，优化机台、生产效率，迈向智能制造的目标。

OGD系列激光测距传感器-采用PMD技术