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台达杯决赛作品-自动化有机肥生产线

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. 2018/7/25
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台达杯决赛作品-智能生产线的优化控制

本方案主要针对的是智能生制造。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品完成的整个生过程进行优化管理,充分利用互联网平台资源,更好的实现客户端,加工生端的配合,低成本高效能的针对制造业生制造的智能处理系统,降低成本,提高收益,排除异常,提高生力。

  1. 2018/7/25
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台达杯决赛作品-基于视觉的自主学习机器人协同高速分练系统设计

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,具有实际生使用价值


  1. 2018/7/25
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台达杯决赛作品-基于机器视觉的水果缺陷识别与分选系统

本系统以 HALCON 中有关视觉处理的算子为核心,程序主要分C#,HALCON,PLC 程序三部分,联合DVP12SE系列PLC实现机械化水果缺陷识别,流水化大小分级,提升后商品化处理的水平。视觉识别系统通过高效率高精度水果表面缺陷处理,减少人力资源浪费,降低人工识别误差率,提升水果值效益。整台设备操作简单,只需工作人员通过触摸屏控制设备的启停,不限制工作时间,且处理速度较快、精度较高。本系统灵活性强,可应用于多种水果种类。

  1. 2018/7/25
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台达杯决赛作品-智能线上果蔬选购一体化机

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。

  1. 2018/7/25
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台达杯决赛作品-AI智能人工语音控制系统

AI智能人工语音控制系统,语音控制代替传统的按键、旋钮等操作模式。操作简单易懂,能够读取和识别2000多句语音指令,识别距离长达5米。触摸屏参数设定,及配方存储,设备品的质量监控。应用台达视觉系统检测更精准,实现零误差。可搭配台达运动控制类品实现各项工艺要求。最大限度的减少人工劳动强度。减少人工成本。本语音控制系统可广泛应用于各大智能控制领域。

  1. 2018/7/25
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台达杯决赛作品-汽车玻璃智能检测及分拣系统

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,随时随地了解生情况。

  1. 2018/7/25
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台达杯决赛作品-基于PLC的远程饮品自动装配系统

本设计提供快速生工件的可能,让设计概念快速实现,有效提高生效率、增加经济效益。同时与“云生”理念结合,利用O2O模式实现“网络智能售卖”。并且可以自主设计订单确认系统能有效的降低人工沟通失误造成的品生错误率。设计系统柔性化程度高,可通过改造实现小颗粒固体混合生,也采用SCADA监控系统,实现系统远程监控和数据管理。本设计能使分散的资源集中使用,集中的资源分散服务,也可与共享自助接轨,实现无人销售。

  1. 2018/7/25
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台达杯决赛作品-智能产线设备监测系统

本系统结合软件智能及物联网技术,提供一套智能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,避免线紧急停机。本系统亦可判断线系统运行状况,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,保养线,优化机台、生效率,迈向智能制造的目标。

  1. 2018/7/25
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台达杯决赛作品-智能光伏电池缺陷检测装置

太阳能作为新能源的代表之一,是人们理想中的绿色能源。在太阳能电池片的生过程中,绝大多数的光伏电池生厂家,其缺陷检测还是采用人工视觉检测的方式,人工识别不仅精确度低,耗时长,成本高,而且长时间的人眼分类势必会造成人眼的疲劳,导致工作效率下降或误检率增加。我们的方案设计和算法的研究,利用新一代工业4.0的思想,用智能机器视觉来解决太阳能电池片生过程中出现的缺陷片的分选问题,具有很高的实用价值。

  1. 2018/7/25
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