54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">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。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">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。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">传统病床当进行病人转移的时候，需要进出病房门和经过带拐角的走廊。实际上大多数医院的病房门并不宽敞，医院走廊也相对狭窄拥堵，这就造成了较多的时间延误。而对于急诊患者而言，较长的转移时间会错过宝贵的救治时间。为此，我们拟设计一种基于麦克纳姆轮的智能移动病床，该病床可以选择最优路线，将病人送达至指定地点。它能够灵活进行转弯和进出门，同时具有避障功能，可有效解决传统病床存在的人力、时间上的浪费问题，为病人争得更多的救治时间。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">全自动布料系统以台达为主控的PLC，布料装置使用绞龙来传送饲料，通过步进电机配合编码器使用，得到想要的饲料重量，将饲料放置在装有重量检测装置的传送带传送至喂养槽，经过传送带上的重量检测装置的调节，使在布料的过程中不断地进行调节，使饲料能够精确在900g±10g之间。通过台达显示器进行详细操作，显示编码器读数等，底盘选用步进电机和X、Y轴丝杠导轨与台达的变频器相配合，驱动更加稳定。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">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。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">本方案主要针对的是智能生产制造。充分的利用台达云平台，对工厂流水线上的各项数据进行实时检测，数据共享，并通过采购端的数据，结合预测需求和销售管理的数据分析，对生产进行调整，实现计划层与控制层的信息交互，从而对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理，充分利用互联网平台资源，更好的实现客户端，加工生产端的配合，低成本高效能的针对制造业生产制造的智能处理系统，降低成本，提高收益，排除异常，提高生产力。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">本套设备是一套基于Ethernet，RS485总线和依托台达云平台的可远程监控的全自动液体混装加工系统，PLC主站、PLC从站、触摸屏、变频器、温控器之间通过工业现场总线实现实时通讯，将其搭在一条RS485总线上。主站PLC SE通过Ethernet与台达云路由器连接，通过云平台利用台达工业组态软件可以实时读取现场数据，曲线并远程控制。也可以通过手机，实现在任何地点监控现场，实现了本地、远程一体化控制。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">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。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">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。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">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。

54545;margin-top:0px;margin-bottom:0px;">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