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VMC300小型五軸數控加工中心 顯著特點 1、 使用220伏電壓，占地小，耗電少，采用全封閉安全設計結構，提高觀摩安全性的同時又保障機器的結構穩固性美觀； 2、高強度樹脂砂鑄件，功能加大，5軸聯動，配置YORNEW M5五軸聯動數控系統，適用國際通用程序，故障自動檢測報警功能、斷電記憶功能； 3、配置精密高速主軸單元100-24000rpm，變頻G指令控制主軸轉速，主軸電機功率1.5Kw； 4、配置10工位斗笠式刀庫，使用氣壓0.6 Mpa，可極大提高復雜產品的加工效率及加工精度； 5、采用C3級精密雙螺母滾珠絲桿,經中周波熱處理及精密研磨，各軸施以預拉減少熱變形，定位及重覆精度高； 6、XYZAC軸采用伺服電機，最快移動速度8000mm/min； 7、機器采用雷尼紹激光干涉儀精確檢測，確保各軸精度背隙,保證定位精度； 8、帶工冷冷卻系統，配有5軸電子手脈三檔可調極大地方便操作和對刀，機器配置有自動間歇潤滑系統； 9、配有移動腳輪和水平腳墊，方便設備的移動與定位；   適用行業：小零件加工、模具廠、印刷機械廠、機械配件廠、首飾加工廠、職業數控教學、科研開發等。   技術參數 重復定位精度：0.02mm 系統分辨率：0.001mm 錐孔跳動精度：2um 最大鉆孔直徑：13mm 最大銑削直徑：13mm 工作臺：450×160mm X\Y\Z軸行程：300\175\270mm A軸行程：+30~-120度 C軸行程：360度 刀庫：斗笠式10工位 軸聯動性：5軸聯動 數控系統：YORNEW M5五軸數控系統(可選配華中數控系統) 最快移動速度：8000mm/min 最快切削進給：1-4000mm/min 電子手脈：5軸三檔可調 主軸端部至工作臺面距離：320mm 工作臺面距地面高度：780mm 工作臺 T 型槽尺寸 ：12 mm 工作臺 T 型槽個數：3 主軸轉速：100-24000 轉/分鐘 主軸電機功率：1.5 KW 指令編程格式：全面兼容國際標準G代碼和多種CAM軟件（MasterCAM，UG等） 使用氣壓：0.6Mpa 工件冷卻方式：水冷循環 潤滑系統：自動潤滑系統 使用電源：AC220V/50Hz 外形尺寸：1360× 990 ×1800 mm 重量：500 kg

本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結合軸類零件加工過程開展了優化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優化軟件第三方測試報告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數據集，構建代理模型實現了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據混合驅動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

已有樣品/n本發明涉及一種稱重式液面位置的檢測物塊、裝置及檢測方法，該稱重式液面位置的檢測方法，包括以下步驟：將電子秤位置高度固定，通過不可拉伸的固定長度掛線將檢測物塊浸入待檢測液體中；待檢測液面在檢測物塊上部的中間位置；記錄電子秤的讀數F1；當電子秤的讀數變化時，記錄電子秤的讀數F2；根據電子秤的讀數變化，計算液面位置的變化。該檢測方法用于汽車發動機氣體噴嘴流量特性試驗，該檢測方法檢測精度高，易于操作，即使微小的液面位置變化也能檢測出來。

本發明涉及一種水泥基抹面材料塑性收縮開裂測定方法。先制備 9143610320mm 的無底木模框，并在其內側涂覆機油；再將其置于 10003700320mm 的已硬化混凝土基 底上或 10003700350mm 已用砂漿粘接平鋪好的粘土磚基底上；然后按水泥∶砂∶水∶ 防裂纖維＝1∶1∶0.5∶0～0.20 質量比量取，攪拌 1-3min 制成水泥基抹面材料后倒入 木模框內，并沿邊緣螺旋式向中心進行澆注，注滿后立即快速刮平表面，并打開風速為 5m/s 的電風扇和位于抹面材料上方 1.5m 處的 1000W 碘鎢燈，光照 4h 和風吹 24h 后，在 20±2℃和相對濕度為 50±10％下測量和計算開裂權重值。本發明在 1~2 天內獲得其塑 性失水干燥收縮開裂性能的表征結果。可廣泛用于測定工程中水泥凈漿、砂漿及其復合 材料的塑性收縮性能，指導防裂施工，具有明顯經濟和社會價值。

本發明公開了一種面掃描三維測量系統精度的實時調整方法。 首先通過判斷相機內外部參數是否符合當前工作狀態要求來確定面掃 描三維測量系統的精度是否符合要求，如果相機內外部參數符合當前 工作狀態要求則繼續測量，否則利用 Levenberg-Marquardt 算法對相機 內外部參數進行優化，使目標函數的平均值最小，此時認為相機內外 部參數是最優的；接著判斷目標函數的平均值是否小于誤差閾值，是 則用優化后的相機內外部參數繼續測量，否則提示用戶重新進行標定。 本方法能實時、在線地進行精度自檢測和相機參數自動優化，在不重 復標定的情況下，能夠使得相機的重投影誤差平均值保持在 0.0028 像 素左右達 20 天以上。

本發明公開了一種基于 GPU 的物體三維面形測量方法，屬于物 體三維測量技術領域。該方法具體為：投影儀投射結構光柵到被測物 體表面，同時使用兩個相機連續拍攝被測物體表面得到兩組圖像序列， 將兩組圖像序列保存到計算機內存中；GPU 并行地完成圖像的畸變校 正、解相、對應點匹配和三維重構；GPU 將三維重構得到的物體三維 坐標點傳送給計算機內存；重復執行上述步驟，直到測量結束，釋放 GPU 的存儲空間。本發明利用 GPU

本發明公開了一種行列尋址的超聲面陣探頭的制備方法，該方 法包括以下步驟：1)選取長方體形狀的壓電片；2)在壓電片上鍍上翻邊 電極，即在壓電片下表面和上表面平行的兩側以及壓電片兩個側面分 別鍍上一層電極，且這些電極相互導通 3)將壓電片的下表面粘貼在背 襯上，然后在壓電片的上表面沿與側電極垂直的方向進行第一次切割； 4)在每條切槽內分別灌滿環氧樹脂膠，并將壓電片的上表面有環氧樹 脂膠的部位磨平；5)在壓電片的上表面鍍上

一、產品介紹 彩色面陣CCD多功能綜合實驗儀，是與《圖像傳感器應用技術》、《光電技術實驗》教材相配套的一款實驗儀器，它體積靈巧，外形美觀，可以完成多達十余種CCD原理與應用開發實驗，方便教學，可以讓學生更好的掌握相關的專業知識。 二、教學目的      1、了解并掌握面陣CCD的原理；      2、了解面陣CCD的軟件使用方法；      3、了解并掌握面陣CCD信號處理方法；      4、了解并掌握運用面陣CCD進行尺寸測量和圖像處理的方法；      5、運用面陣CCD進行形態學處理，了解腐蝕和膨脹等運算方法，適合醫學圖像處理； 三、實驗內容 1、面陣CCD 原理與驅動實驗； 2、面陣CCD 數據采集與計算機接口實驗； 3、面陣CCD 邊緣與輪廓檢測； 4、面陣CCD物體尺寸測量實驗； 5、面陣CCD 圖像的點運算； 6、面陣CCD 圖像的幾何變換； 7、面陣CCD 圖像采集與參數設置； 8、面陣CCD 投影與差影圖像分析； 9、面陣CCD 圖像的濾波與增強； 10、面陣CCD 形態學處理； 11、面陣CCD 旋轉與縮放； 12、面陣CCD 顏色識別與變換； 13、面陣CCD圖像采集程序設計； 四、配套文件資料 1、實驗指導書1本；2、實驗軟件1套；3、實驗錄像光盤；     客戶自行配置電腦及示波器  

XM-MZ02便攜式中醫面診檢測分析系統（中醫面像儀） ? XM-MZ02便攜式中醫面診檢測分析系統通過對病人面部圖像進行分割、人機病癥問診作答，結合醫生專業診斷，給出專業診斷結果并打印成報告，該系統能達到輔助中醫臨床診斷的作用，從數據庫中讀取面診以及問診信息數據，建立和編輯病例，建立中醫診斷報告。 ? 功能特點： ■ 軟件界面簡潔、操作簡單。 ■ 隨時可以添加、刪除病人信息并自動保存。 ■ 采集分析流程：新建病人、問診采集、面象采集、分析 結論、保存病例。 ■ 問診采集主要是病人對照數據庫中的各種癥狀進行挑選，通過回答 88 道試題( 病人起病和轉變的情形，寒熱、汗、頭身感、大小便、飲食、胸腹、耳、口等各種狀況)，最后進行提交并由系統自動判斷。 ■ 面象采集主要是在特定的光源環境下，采用高清晰攝像頭 獲得患者面部的圖像信息，將這些特征值與特征數據庫中的閾值進行比對，給出面色分析結果。可分析12種面色：青色、赤色、黃色、白色、黑色、正常、淡白、淡紅、紅、 深紅、暗紅、紫黑。 ■ 分析結論主要是給出問診和面診的結論。問診部分的結論有定位結論和定性結論，面診部分的結論為面診概述。 ■ 測試結果用表格顯示，簡潔易懂，并可以生成PDF文件保存以便查詢，也可以打印體質報告。 ■ 軟件建議豐富，包括體質特征、運動養生、飲食養生、起居調理。 ■ 軟件一機一碼，使用安全。