Baoding Kehai Automation Technology Co., Ltd.

Land:china
Kerntechnologie:High-End-Ausrüstungsherstellung
Industriebereich:Sonstige Bereiche
Herausgegeben von:保定科海自动化科技有限公司
Nachfrageeinheit:Baoding Kehai Automation Technology Co., Ltd.
Kooperationsmodus:Eine projektpartnerschaft
2023-06-07 09:28:49 6
Projektbeschreibung
1,5Baoding Kehai Automation Technology Co., Ltd. wurde am Juni 26,2015 gegründet und befindet sich in der nationalen High-Tech-Zone von Baoding City. Es wird von Shenzhen Hengye Kaiyuan Fund Co., Ltd. investiert. Es ist ein Unternehmen spezialisiert auf die Bereitstellung einer kompletten Reihe von technischen Dienstleistungen für Industrieroboter. Das Unternehmen konzentriert sich auf intelligente Fabrikplanung und -implementierung, Automatisierungstechnik-Design, Roboterverkauf und technische Dienstleistungen, Engineering-Projekttransformation und andere Geschäfte. Das Unternehmen verfügt über ein professionelles Forschungs- und Entwicklungsteam, das sich an das Entwicklungskonzept der kontinuierlichen Innovation hält und die Kernwettbewerbsfähigkeit verbessert, um sein Geschäft zu erweitern. Es umfasst Bereiche wie Luft- und Raumfahrt, Automobilbau, Automobilkomponenten, intelligente Montage, Müllsortierung und flexible Schweißplattformen. Der Kernwettbewerb von Kehai Automation verschiebt sich allmählich in Richtung Softwareentwicklung und Systementwicklung und -design. In Zukunft wird das Unternehmen sein Geschäft von Robotersion, Steuerungssystemen sowie Portal-, Gleitschienen- und Schweißanwendungen erweitern. Derzeit hat das Unternehmen eine intensive Zusammenarbeit mit dem Institut für Automatisierung der chinesischen Akademie der Wissenschaften, Tsinghua Universität, Tongji Universität und Shanghai Jiao Tong University durchgeführt und Praktikumsbasen mit North China Electric Power University und Hebei University eingerichtet, um Talente im Voraus zu kultivieren. Legen Sie eine solide Grundlage für die zukünftige Entwicklung des Unternehmens. Ehrenhafter KUKA Systempartner und strategischer Partner des Unternehmens. 2017 "Top 10 Enterprises in Technological Innovation". Im September 2017 gewann die Provinz Hebei den dritten Preis im fünften Innovation- und Entrepreneurship-Wettbewerb. Im Juli 2018 gewann sie den ersten Preis im Baoding Wettbewerbsbereich des dritten "China Innovation Wing" Entrepreneurship- und Innovationswettbewerbs. Im Juni 2018 gewann sie den ersten Preis im Baoding University Student Science and Technology Innovation and Entrepreneurship Project. Im August 2018 gewann sie den ausgezeichneten Preis im dritten "China Innovation Wing" Entrepreneurship und Innovation Hebei Selection Competition. Im September 2019 wurde sie die Top Ten Unternehmen im siebten Innovations- und Entrepreneurship-Wettbewerb der Provinz Hebei ausgezeichnet. Im September 2019 gewann es den ersten Preis in der Baoding Enterprise Group des 7th Hebei Provincial Innovation and Entrepreneurship Competition. Im November 2019 wurde es mit dem National Excellent Enterprise in der Growth Group des 8th China Innovation and Entrepreneurship Competition ausgezeichnet. Im August 2020 gewann es den dritten Preis in der Baoding Division des 4th "China Innovation Wing" Entrepreneurship Competition. Im Juli 2020 wurde es mit dem ersten Preis in der Nordchina Division des "Maker China" Industrial Internet Small and Medium Enterprise Innovation and Entrepreneurship Competition. Es wurde als eines der zehn Top-Unternehmen in der Baoding Double Innovation List von Yanzhao City ausgezeichnet. Baoding Science and Technology Bureau "Double Innovation and Double Service" Unterstützung für Unternehmen. Geschäftsführer der Baoding Entrepreneurs Association. Das herausragende Ingenieurausbildungsprogramm des Bildungsministeriums ist eine Praktikumsbasis an der School of Electronic Information Engineering, Hebei University. Dieses Projekt nimmt industrielle visuelle Roboter vor Ort als Anwendungshintergrund und untersucht die Methode zur Erfassung der Schärfentiefe, Messung von Teilen und Erkennung von Führungslinien aus Bildern mit binokularen Kameras und binokularen Gitterprojektoren. Das optische 3D-Scansystem projiziert kontinuierlich ein Gitter auf die Oberfläche des Objekts, und die Kamera erfasst das Bild synchron. Anschließend wird das Bild berechnet und die 3D-Raumkoordinaten (X, Y, Z) auf den beiden Bildern mittels einer phasenstabilen Polarlinie erreicht. Dies ermöglicht die Messung der 3D-Kontur der Objektoberfläche und der Z-Richtungsabstand wird mittels Bildtiefenerkennungstechnologie ermittelt. 3D-Bildgebung basierend auf strukturiertem Licht ist die Messung und Rekonstruktion von 3D-Parametern, die aktive Projektion von strukturiertem Licht auf das gemessene Objekt erfordert. Die Größenparameter des gemessenen Objekts werden durch die Verformung (oder Flugzeit, etc.) des strukturierten Lichts, auch aktive 3D-Messung genannt, bestimmt. Der technische Kernpunkt dieses Projekts ist es, eine binokulare Bildsequenz-Stitching-Methode vorzuschlagen, die geometrische Biegeverfahren verwendet, um Nähbilder zu erzeugen. Für überlappende Bereiche werden Merkmalspunkte mit SIFT-Methode extrahiert und durch geometrische Transformation abgeglichen, um nahtlose Nähte zu erzielen. 2) Vorschlag eines Algorithmus für die automatische Generierung von Roboterbahnen mit einer Methode ähnlich wie 3D-Software, um Arbeitsszenen zu generieren, Trajektoriensimulation zu erreichen und Kollisionen zu verhindern. 3) In Anbetracht des möglichen Einflusses der Objektfarbe auf die Erkennungsleistung wird eine Binarisierungs- und adaptive Schwellenmethode verwendet, um diesen Effekt zu unterdrücken. 2,Der Fokus dieses Projekts ist die Einführung von Binarisierung und adaptiven Schwellenwerten in die Phase der Erzeugung von Merkmalspunktwolken als Grundlage für robotergeführte Bewegung. Die berührungslose Methode der strukturierten Lichtmessung wird verwendet, um Bildmerkmalpunktwolken zu extrahieren, um visuelle Fehler zu reduzieren, die allein durch Bildverarbeitung verursacht werden. Das aktuelle Problem ist die Erforschung und Entwicklung von Merkmalspunktwolkenextraktionsalgorithmen und Bildverarbeitungsalgorithmen, die zu einer langsamen Extraktionsgeschwindigkeit und geringer Genauigkeit von Merkmalspunktwolken führen. Ich hoffe, Hilfe bei der Entwicklung von Algorithmen und Softwareoptimierung zu erhalten. 2. In Bezug auf die Hardware ist der Prozessor, der in diesem Projekt verwendet wird, ein Laptop. Der nächste Schritt besteht darin, ein Mobiltelefon als Prozessor des Projekts zu verwenden, um Kosten zu reduzieren, Größe zu reduzieren und Portabilität zu verbessern. Anschließend können spezialisierte kleine Prozessoren entworfen und entwickelt werden, um Funktionalität zu erreichen. Ich hoffe, Unterstützung bei der Verarbeitung von Hardware-Integration und Prozessorentwicklung zu erhalten.

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