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盾构隧道施工物料无人运输有助于提升运输效率、降低运输成本、减少运输安全事故率。与公路汽车无人驾驶、港口车辆无人驾驶、轨道交通无人驾驶等逐步成熟的无人驾驶技术不同,在隧道场景下实施施工物料无人运输存在运输物料种类繁多、运输调度困难、地下定位信号拒止、狭窄车道频繁会车、行车路面工况复杂、地上地下联动响应慢等诸多挑战。从实现盾构隧道施工物料无人运输的关键问题分析入手,综述当前盾构隧道施工物料运输方式、运输需求、无人运输发展现状及存在的挑战,提出盾构隧道施工物料无人运输的五大关键技术:多种类物料智能货控能效管理技术,无人化垂直装卸门机控制技术,多传感器融合同步定位与地图构建技术,隧道复杂环境路径规划与自主避障技术,隧-地一体化联动响应的高可靠性无线通信技术。 相似文献
3.
在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。 相似文献
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2020年12月31日,成都建丰林业股份有限公司与山东深蓝盛飞人造板智能装备有限公司,就成都城投集团所属巴中建丰公司年产60万m3刨花板项目的智能包装系统,在建丰集团成都总部正式签约。该智能包装系统为宽(4′~9′)和长(7′~10′)尺寸非标设计,使用国际领先、行业前沿的包装技术,集成了自动上垫条、垫方、护角和自动输送、缠绕等功能。该系统在人造板包装自动化的基础上,突破传统打包打带模式,创新引进了三维立体缠膜系统,取代传统打包打带模式,能够更有效地保证包装系统稳定性,最大限度减少人工参与,做到了系统免维护,包装效果更简洁、美观。 相似文献
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6.
电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。 相似文献
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边缘计算趋势在商业中扮演着关键角色,因为现在边缘部署无处不在。随着智能手机、智能手表和自动驾驶汽车在内的边缘计算设备的列表以指数速度增长,商业专业人士需要在2022年紧跟前沿趋势。事实上,经过几年的发展,边缘计算似乎将在2022年的采用和投资方面取得巨大进展。以下是需要关注的边缘计算趋势。 相似文献