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《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能、机器视觉和自动化技术的快速发展，工业生产中的机器人技术日益成为研究的热点。
其中，基于视觉引导的机器人定位与抓取技术对于提高生产效率、降低成本以及优化生产线具有至关重要的作用。
本篇论文主要对基于视觉引导的ABB 机器人定位与抓取技术进行研究，以期为相关领域提供参考。
二、研究背景及意义近年来，工业自动化已成为提高生产效率的重要手段。
在此背景下，基于视觉引导的机器人技术逐渐崭露头角。
视觉系统通过捕获目标物体的图像信息，为机器人提供定位和抓取的依据。
其中，ABB机器人凭借其高性能、高精度以及强大的运动控制能力，在工业生产中得到了广泛应用。
因此，研究基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术具有重要的现实意义。
三、相关技术概述3.1 视觉系统视觉系统是机器人实现定位与抓取的关键。
通过图像采集设备（如摄像头）获取目标物体的图像信息，经过图像处理与分析，提取出目标物体的特征信息，为机器人提供定位与抓取的依据。
3.2 ABB机器人ABB机器人具有高性能、高精度以及强大的运动控制能力。
其高灵活性、高速度和高精度的特点使其在各种工业生产场景中表现出色。
通过与视觉系统的结合，ABB机器人能够实现更高效的定位与抓取。
四、基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术研究4.1 定位技术研究在视觉引导下，ABB机器人通过图像处理与分析技术实现目标物体的定位。
首先，通过图像采集设备获取目标物体的图像信息；其次，利用图像处理与分析技术提取出目标物体的特征信息；最后，通过算法计算目标物体的位置信息，实现机器人的精确定位。
4.2 抓取技术研究基于定位技术，ABB机器人可实现目标物体的精确抓取。
在抓取过程中，需要考虑多种因素，如目标物体的形状、大小、重量以及抓取点的选择等。
通过合理的机械结构设计、抓取策略制定以及控制算法优化，实现机器人的高效抓取。
五、实验与分析为了验证基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术的有效性，我们进行了相关实验。
机器视觉定位是通过使用相机和图像处理技术来精确定位物体的位置和方向的技术。
机器视觉定位应用非常广泛，从工业自动化到无人驾驶，从机器人导航到医疗影像处理，都离不开视觉定位的支持。
大族视觉专注于机器视觉应用技术，倾力打造的HV系列视觉系统具不速度快、定位准、适应性强等特点，可用于生产线上的焊接引导、零件装配、形状检测等：通过相机捕捉零件的图像.结合图像处理算法分析，确定号部件的位置和角度，从而实现精确的装配及焊接，提高生产效率，■少人工误差，保证产品质应用案例SMT贴片通用定位引导SMT贴片机是现代电子装配行业的核心设得，被广泛用丁∙电子组件的表面贴装，使得电子设备的制造更为迅速和高效。
高性能贴片机普遍采用视觉定位系统，通过视觉识别系统，对不同元件进行视觉识别，能高速高精度贴装微小片状元件、精细IC元件或异形元件。
检方项目贴片拼板无序抓取、对位放置解决方案千万聚侬镜头,高分辨率CCD相机,HV5.0定位抓取.对位贴合技术,联动四轴机器A-检测结果高分辨率CCD相机,大视野范困,精度±0∙03mm,精准提取不同产品特征信息；HV5.0定位精度高、运算速度快，实现快速精准抓取、精确贴合，视觉直通率99.8%：每台设备兼容多款材质、颜色产品，实现自动切换；全程无人工接触，避免损伤及脏污。
轮戴风孔、气门孔识别定位汽车轮领风孔是指轮救福板上开设的空洞，可以使轮毅辐板内外侧形成声学短路来降低车轮的声辐射效率。
气门孔是安装轮胎气门嘴的孔。
检测项目定位轮领侧壁风孔位置.，引导机械手抓取解决方案「万聚焦镜头，高分辨率CCD相机，配合∙HV5∙0智能软件系统的图像处理技术和机器学习办法，识别和定位轮毅气门孔标记，指导钻孔设得加工气门孔。
检测结果通过blob工具自动自找风孔或者气门孔在图像中的位置信息，计算当前位词与葩准位置的坐标差值，将X差值换算成平台板转角度发给上位机：径向精度±lmm.角度精度±0.Γ.轮较直每300~640mm.外科手术器械定位检浦外科手术中常用的基础器械即为基础外科手术器械，根据其结构和功能特点不同分为许多种类型.视觉检测可以对医疗器械进行精准的质量检测和尺寸检测，以确保手术器械的精度达到标准及符合医疗器械卫生安全。
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能、机器视觉和自动化技术的快速发展，工业生产过程中的机器人技术得到了广泛应用。
其中，基于视觉引导的机器人定位与抓取技术成为了研究的热点。
本文以ABB机器人为研究对象，对其在视觉引导下的定位与抓取技术进行深入研究，旨在提高机器人在复杂环境下的作业效率和准确性。
二、研究背景与意义ABB机器人作为工业自动化领域的佼佼者，其定位与抓取技术的研发对于提高生产效率、降低人力成本具有重要意义。
视觉引导技术通过图像处理和模式识别，为机器人提供目标物体的位置和姿态信息，从而实现对目标的精准定位与抓取。
本研究不仅有助于提升ABB机器人在工业领域的应用价值，还为其他类型机器人的研发提供借鉴。
三、相关文献综述近年来，国内外学者在机器人视觉定位与抓取技术方面取得了显著成果。
在视觉系统方面，研究主要集中在图像处理、特征提取和目标识别等方面；在机器人控制方面，则关注于路径规划、运动控制和力控制等方面。
此外，还有一些学者将深度学习等人工智能技术应用于机器人视觉系统中，提高了机器人在复杂环境下的作业能力。
然而，目前的研究仍存在一定局限性，如对光照、颜色和形状等变化的适应性不足，以及在动态环境下的实时性等问题。
因此，本研究旨在解决这些问题，提高机器人的作业效率和准确性。
四、研究内容与方法本研究以ABB机器人为研究对象，采用视觉引导技术实现目标的定位与抓取。
具体研究内容包括：1. 视觉系统设计与实现：设计并实现一个适用于ABB机器人的视觉系统，包括图像处理、特征提取和目标识别等模块。
2. 目标定位与抓取策略：研究目标物体的定位方法，包括基于图像处理的定位和基于机器学习的定位。
同时，研究抓取策略，包括抓取点的选择、抓取力的控制等。
3. 实验设计与分析：设计实验验证所提出的定位与抓取策略的有效性，并对实验结果进行分析。
研究方法主要包括文献调研、理论分析、实验设计和数据分析等。
智能机器视觉系统的技术要求智能机器视觉系统是一种基于计算机视觉和人工智能技术的智能化系统，它能够模拟人眼对图像进行分析和理解，从而实现对图像的识别、检测和处理。
智能机器视觉系统在工业生产、安保监控、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景，它的技术要求主要包括以下几个方面。
首先，智能机器视觉系统需要具备高精度的图像识别和分类能力。
这要求系统能够准确地识别和分类不同的图像对象、形状和颜色等特征。
为了提高识别和分类的准确性，系统需要具备强大的图像处理和特征提取算法，能够有效地处理图像中的噪声、干扰和变形等情况。
其次，智能机器视觉系统需要具备快速的图像处理和分析能力。
在实际应用中，图像的处理和分析需要在短时间内完成，因此系统的处理速度必须能够满足实时性的要求。
为了提高处理速度，系统需要采用高效的图像处理算法和并行计算技术，能够充分利用计算资源进行加速计算。
另外，智能机器视觉系统需要具备强大的目标检测和跟踪能力。
目标检测是指在图像中找到并标记出感兴趣的目标，而目标跟踪是指在连续的图像帧中跟踪目标的位置和运动轨迹。
为了提高目标检测和跟踪的准确性和稳定性，系统需要采用先进的目标检测和跟踪算法，能够在复杂的背景和光照条件下进行准确的目标识别和跟踪。
此外，智能机器视觉系统需要具备强大的人脸识别和表情识别能力。
人脸识别是指根据图像中的人脸特征进行身份确认，而表情识别是指根据人脸表情的变化进行情感分析。
为了提高人脸识别和表情识别的准确性，系统需要采用高精度的人脸识别和表情识别算法，能够在不同的光照、角度和表情条件下进行准确的人脸识别和表情分析。
最后，智能机器视觉系统需要具备自主学习和优化能力。
随着系统的使用和学习，系统需要能够通过对大量数据的学习和建模，逐渐提高自身的识别、检测和分析能力。
为了实现自主学习和优化，系统需要具备强大的机器学习和深度学习能力，并能够通过反馈机制不断改进和优化自身的性能。
综上所述，智能机器视觉系统的技术要求包括高精度的图像识别和分类能力、快速的图像处理和分析能力、强大的目标检测和跟踪能力、人脸识别和表情识别能力以及自主学习和优化能力。
工业自动化中的机器视觉技术使用教程工业自动化是现代工业生产中不可或缺的一部分，它的引入大大提高了生产效率和产品质量。
在工业自动化中，机器视觉技术是一个关键的组成部分，它能够对产品和生产过程进行图像识别和分析，实现自动化控制和检测。
本文将为您介绍工业自动化中的机器视觉技术的基本原理和使用方法。
一、机器视觉技术的基本原理机器视觉技术是利用计算机和高性能图像处理器对图像进行处理和分析的一门技术。
其基本原理是通过 CCD 或CMOS 图像传感器采集来自工业场景的图像，然后将图像传入计算机系统进行处理和分析。
机器视觉系统通常包括图像采集、图像处理、特征提取和决策判断等步骤。
1. 图像采集：选择合适的图像采集设备对工业场景中的对象进行拍摄。
常用的图像采集设备包括 CCD 和 CMOS摄像头、光学镜头等。
在选择图像采集设备时，需要考虑到光线条件、场景尺寸和分辨率等因素。
2. 图像处理：对采集到的图像进行预处理，以提高图像质量和减少干扰。
常见的图像处理方法包括去噪、增强对比度、边缘检测等。
图像处理的目的是为了提取出感兴趣的特征，为后续的特征提取和决策判断做准备。
3. 特征提取：通过图像处理算法和模式识别方法，将图像中的有用信息提取出来。
特征可以是形状、颜色、纹理、边缘等，具体选择哪些特征取决于具体的应用场景和要达到的目标。
4. 决策判断：根据特征提取的结果进行决策判断。
这一步骤通常是利用机器学习算法和模式分类方法来进行的。
根据不同的应用需求，可以实现目标检测、缺陷检测、尺寸测量等功能。
二、机器视觉技术的应用领域机器视觉技术在工业自动化领域有着广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：1. 目标检测与定位：机器视觉可以通过图像识别和分析来定位和检测目标物体。
比如在装配线上，机器视觉可以实时检测零部件的位置和姿态，并进行准确的定位，以保证装配过程的顺利进行。
2. 缺陷检测：机器视觉可以通过图像处理和特征提取来检测产品表面的缺陷，比如裂纹、划痕等。
《基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术研究》篇一一、引言在现代化工业生产线上，随着人工智能与机器人技术的不断进步，机器视觉技术正日益成为工业机器人执行任务的关键技术之一。
特别是对于工业机器人搬运任务，基于机器视觉的目标识别及定位技术成为提高生产效率、减少人力成本和提升产品质量的重要手段。
本文将针对基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术进行研究与分析。
二、机器视觉技术在工业机器人中的应用机器视觉技术利用计算机、图像处理与机器学习算法对图像进行分析与处理，实现对目标物体的识别、跟踪与定位。
在工业机器人搬运任务中，机器视觉技术主要应用于以下几个方面：1. 目标识别：通过图像处理算法，对生产线上的零部件、产品等进行识别与分类。
2. 定位：利用图像处理技术确定目标物体的位置与姿态，为机器人提供精确的坐标信息。
3. 导航：结合环境感知与路径规划算法，实现机器人的自主导航与搬运。
三、目标识别技术研究目标识别是工业机器人搬运任务中的关键技术之一。
本文将重点研究基于深度学习的目标识别技术。
1. 深度学习模型选择：采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对图像进行特征提取与分类。
2. 数据集构建：建立包含各类零部件、产品的图像数据集，用于训练与测试目标识别模型。
3. 模型训练与优化：利用大量标记数据对模型进行训练，通过调整模型参数与结构优化识别性能。
四、定位技术研究精确的定位是实现工业机器人高效搬运的基础。
本文将研究基于视觉的定位技术。
1. 特征提取：通过图像处理算法提取目标物体的特征点或轮廓信息。
2. 坐标转换：将图像坐标系转换为机器人坐标系，实现目标物体在三维空间中的定位。
3. 定位算法优化：采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法对定位结果进行优化与修正，提高定位精度。
五、实验与分析为了验证基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术的有效性，本文进行了相关实验。
1. 实验环境搭建：搭建包含工业机器人、相机、光源等设备的实验平台。
《机器视觉技术应用》课程标准一、适用对象本标准适用三年制高职或职业本科学生。
二、适用专业智能机电技术、智能控制技术、电气自动化技术、工业机器人技术、机电一体化技术三、课程定位本课程是智能机电技术、智能控制技术、电气自动化技术、工业机器人技术、机电一体化技术的专业核心课程。
本课程是智能机电技术、智能控制技术、电气自动化技术、工业机器人技术、机电一体化技术专业人才培养目标和相关职业岗位（群）的能力要求而设置的，对本专业所面向的通用设备制造业、专用设备制造业的智能制造工程技术人员、设备工程技术人员、电气工程技术人员职业群等所需要的知识、技能和素质目标的达成起支撑作用。
在课程设置上，前导课程有《传感器与检测技术》、《Python程序设计》、《电气控制与PLC应用技术》、《组态技术应用》，后续课程有《自动线安装与调试》、《数字孪生与虚拟调试》、《毕业设计》、《顶岗实习》等，相互之间衔接得当。
四、课程目标总体目标通过本课程的学习，使学生全面了解和掌握机器视觉技术的基础知识和应用技能。
通过学习数字图像处理、机器视觉系统、软件工具以及各种实际应用案例，学生将能够理解机器视觉的起源和发展，熟悉相机、镜头、光源等硬件设备的选型和使用，掌握数字图像处理的基本方法和技术，熟练使用机器视觉软件进行图像处理和分析，并具备机器视觉识别、测量、检测和引导定位等方面的能力。
通过这门课程的学习，为将来从事机器视觉领域的工作或研究奠定坚实的基础。
1、知识目标学习机器视觉技术的基本原理、数字图像处理的基础知识以及机器视觉系统的组成和工作原理。
了解不同类型的图像处理算法和识别方法，并学会使用常见的机器视觉软件工具。
通过这些知识的学习，将对机器视觉技术有一个全面的了解，并能够应用于实际问题的解决中。
2、技能目标掌握数字图像处理的基本操作技巧，包括图像采集、预处理、特征提取和分类等。
学会使用各种机器视觉软件工具进行图像处理和分析，并能够设计和实现简单的机器视觉系统，能够独立完成机器视觉相关的项目任务。
工业自动化中机器视觉技术的调试与高精度定位方法一、引言工业自动化领域中，机器视觉技术的应用逐渐成为提高生产效率和品质的关键。
这种技术能够通过对图像进行处理和分析，使机器能够“看”和“理解”物体，从而实现自主决策和操作。
在工业生产过程中，机器视觉技术的调试和高精度定位是保证生产效率和准确性的重要环节。
本文将探讨工业自动化中机器视觉技术的调试与高精度定位方法。
二、机器视觉技术的调试方法1. 环境照明的优化机器视觉系统需要在各种不同的照明条件下正常工作。
因此，调试过程中需要确保照明足够光线均匀、适合物体表面特征的照明方式。
可以通过调整照明角度、增加反光板和滤光器等方式来优化环境照明。
2. 相机参数的设置相机参数的设置对于机器视觉系统的性能十分重要。
调试过程中，需要根据实际需求来设置相机的曝光时间、增益、白平衡等参数，以获得清晰、稳定的图像。
此外，在调试过程中还需要确保相机与被测物体之间的距离、角度和焦距等参数的匹配。
3. 图像预处理的优化机器视觉技术常常需要对图像进行预处理，以提取感兴趣的特征。
在调试过程中，可以通过调整图像的对比度、亮度、去噪等参数来优化图像预处理的效果。
此外，还可以利用滤波、去除背景等方法来进一步提高特征的准确性和稳定性。
4. 特征提取算法的选择特征提取是机器视觉技术中的关键步骤，直接影响定位的精度和稳定性。
调试过程中需要选择合适的特征提取算法，并对算法进行优化和调整。
常用的特征提取算法包括边缘检测、颜色分割、形状匹配等。
根据实际应用需求，可以选择最适合的算法，并通过调整参数来提高定位的准确性。
5. 定位算法的优化调试过程中需要选择并优化适用于具体场景的定位算法。
对于高精度定位而言，可采用背景减除、模板匹配、几何关系等方法进行定位并进行迭代优化。
调试时应根据实际场景和要求调整算法的参数，以获得最佳的定位效果。
三、高精度定位方法1. 基于模板匹配的定位模板匹配是一种常用的高精度定位方法。
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能和机器人技术的飞速发展，工业自动化已成为现代制造业的重要趋势。
其中，视觉引导技术在机器人技术中扮演着至关重要的角色。
本篇论文旨在研究基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术，以提高机器人在工业生产中的自动化水平与工作效率。
二、背景及意义视觉引导技术是一种基于图像处理的定位和抓取技术，其重要性在工业自动化中日益凸显。
利用视觉引导，机器人可以实现对目标的快速、精确定位和抓取，从而提高生产效率、降低人力成本。
ABB机器人作为工业自动化领域的佼佼者，其视觉引导技术的应用具有广泛的前景和重要的研究价值。
三、相关技术综述3.1 视觉引导技术视觉引导技术主要依赖于图像处理技术，包括图像采集、预处理、特征提取、目标定位等步骤。
通过对图像的分析和处理，机器人可以实现对目标的精确识别和定位。
3.2 ABB机器人技术ABB机器人是一种高度智能化的工业机器人，具有强大的运动控制能力和灵活的编程能力。
其抓取技术主要依赖于机械臂和末端执行器，通过精确控制机械臂的运动，实现目标的抓取和放置。
四、基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术研究4.1 视觉系统设计本研究采用先进的视觉系统，包括高清摄像头、图像处理器和光源等设备。
通过调整光源的角度和强度，确保图像的清晰度和对比度，从而提高目标的识别精度。
4.2 目标定位与识别利用图像处理技术，对采集的图像进行预处理和特征提取，实现对目标的定位和识别。
通过对比实际图像与标准图像的差异，计算出目标的精确位置和姿态。
4.3 ABB机器人运动控制根据计算出的目标位置和姿态，通过ABB机器人的运动控制算法，精确控制机械臂的运动，实现目标的抓取和放置。
同时，通过实时反馈机制，对机器人的运动进行监控和调整，确保抓取的准确性和稳定性。
五、实验与分析为了验证本研究的有效性，我们进行了多组实验。
实验结果表明，基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术具有较高的精度和稳定性。
视觉引导技术要求◆抓件引导视觉系统应足够稳健，满足大容差的要求，能够支持工件最大偏差量±100mm；◆抓件引导系统精度应满足抓件任务的精度要求，精度要达到±1mm。
◆抓件引导系统工作距离应足够灵活，以满足工艺的灵活规划并减少碰撞风险，工作距离应能够灵活支持500~2000mm。
◆抓件引导系统所用测头视野范围(FOV )应足够大，至少为1300mm*1000mm。
◆抓件引导系统进行拍照、数据处理及输出3D结果所需时间应该小于2s，以减少对节拍时间的占用。
◆抓件引导系统应支持单相机单次拍照实现工件3D位置测量。
◆抓件引导系统必须采用独立控制柜和独立工控机进行数据处理。
◆抓件引导系统应独立进行引导运算，不占用机器人和PLC的CPU资源。
◆抓件引导系统应可以实现与机器人或PLC的Profinet和Ethernet IP通讯，并可以灵活扩展至支持DeviceNET、EtherNET、Profibus等其他总线方式。
◆要求软件支持工控机与相机独立工作，即工控机失效时不影响相机正常工作。
◆抓件引导系统应支持孔、边、角及任何几何轮廓作为示教特征。
◆视觉引导系统应该具备实时数据存储，存储空间应至少满足半年的数据存储要求。
◆抓件引导系统应具有实际量产环境中稳定运行2年以上的记录，以证明其工况下的稳定性。
◆抓件引导系统实际应用套数不少于100套，以可靠证明其系统的成熟性。
备注：视觉引导系统不仅要满足本文要求，还需满足主技术要求以及附件的相关要求。
特别注意：由于顶盖视觉引导装配焊接系统更为关键，精度要求更为严格，因此顶盖视觉引导装配焊接系统需以《在线测量技术要求》为标准。
附：自动化学院全自动电子式硬度测试机项目技术要求
项目名称：全自动电子式硬度测试机
数量：1套
项目内容及主要用途：全自动电子式硬度测试机用于对各种工业应用场合中的弹性体及其他软性弹性体进行硬度测量，测量结果可用于机器人设计、传感器制造、自动化生产线设计过程的材料选择与优化，为新型机器人触觉系统的研究提供基础。
1、配置清单
序号名称数量
1 10N微机控制电子万能试验机B型1套
2 台式精密数字电桥及夹具1套
3 辅助设备1套
2、系统整体功能要求
全自动电子式硬度测试机能够完成对各种常见材料特别是橡胶等软性物体的硬度测量，为实验室机器人触觉系统的设计提供支撑。
3.详细技术指标要求
序号名称技术指标
1 10N微机控制
电子万能试
验机控制系统：世界先进的伺服控制系统可以达到满速满量程的试验要求；试验空间：水平方向不低于420mm，垂直方向不低于1100mm；试验机夹具：标配用于金属/非金属拉伸、压缩试验夹具；最大荷载：10 N；速度精度：优于或等于设定速度的±0.2%；力传感器：量程范围不小于0.01N ～10 N，150%过载无机械损伤；采样频率：不低于500Hz；过载保护：荷载过载保护、位移限位保护、电压过载保护；机架：双立柱机架，刚性良好，加载过程稳定、精确，同轴度满足JJG 139-2014、GBT16491-2008等相关规范要求；试验软件:提供简体中文软件操作说明书，支
持拉伸、压缩、弯曲、撕裂、剥离等复杂试验，符合国际、国内测试标准,软件须带有中文帮助系统。
2 台式精密数
字电桥及夹
具数字电桥：在20 Hz至1 MHz 范围内提供4 位分辨率显示；对高低阻抗的高精度重复性测量基本精度为0.05%；100 μV 至2 Vrms，1 μA 至20 mA 可变测试信号；直流偏置1.5/2 V；自动电平控制；201 点列表扫描；通用PC 连通性（LAN、USB 和GPIB）；可升级性（频率、机械手接口、扫描仪接口）；本体重量小于等于5.3公斤；尺寸小于等于375 (width) x 105 (height) ×390 (depth) mm
夹具：中号开尔文夹，能适配于台式精密电桥直流偏置：-42V 至+42V；允许工作温度：0到55℃；终端直径：7.9mm或更小；电缆长度：大约0.94m（从连接器到夹具顶端）；终端连接：BNC，4端子
3 辅助设备四通道示波器：模拟通道带宽200MHZ；实时采样率每通道均
高达2 GSa/s 标配；存储深度每通道均高达14 Mpts；高达6
万次波形捕获率独创的UltraVision技术；4个模拟通道9英寸
WVGA 256级灰度显示。
集成真空泵：集成真空泵，可搅拌液体橡胶类材料，在搅拌同时
可以抽真空去泡功能。
搅拌电机功率大于40W 搅拌杯容量不大
于500ml，可放置于试验台上。
无刷锂电充电钻电起子机：采用无刷电机，运行时无电火花。
具
有可安装拆卸的侧手柄。
电池采用18V 4.0Ah锂电池。
夹头为
13mm全金属夹头。
最大扭矩达到80Nm 空载转速为
0-550/0-1850rpm 重量为2.3KG 冲击速率为31450spm
恒温数显焊台套装：具有防静电功能，数显恒温焊台，焊台功率
70W 焊台重量1.2kg 长宽高不大于100(W)*120(H)*120(D)mm
可调温度范围200-480摄氏度，温度稳定程度达到无负荷时温
度正负不超过1度.发热组件为65W陶瓷组件。
焊台输出电压交
流26V。
采用T18-B系列焊咀。
包含对应的焊台、烙铁、烙铁
头。
焊铁电线长度大于等于 1.2m 焊铁不包含电线长小于等于
217mm 焊铁小于等于46g
真有效值万用表：具有0.09%的基本准确度具有6000字的分
辨率具备真有效值测量功能具有模拟指针和背光的数字显示
屏
具有显示保持和自动保持功能尺寸不大于43 x 90 x 185 mm
重量不大于420 g。
可编程直流电源：具有三路输出功能，30V/3A 30V/3A, 5V/3A，
最大总功率达195W ；低纹波噪声：<350uVrms/2mVpp；快速
的瞬态响应时间：<50μs；3.5英寸TFT显示；标配过压/过流/
过温保护；内置V,A,W测量和波形显示
运动控制平台：CPU i7-7600U，CPU速度2.9G~3.9GHz，三
级缓存4M，双核，内存16GB或以上，内存类型LPDDR3，
硬盘接口M.2接口，1TSSD，显卡HD Graphics 620,屏幕尺寸
14英寸，分辨率2560X1440，净重<1.5kg
伺服电机套装（2个）：功率100W；最高转速6000r/min；响
应频率：2kHz；20bit 1圈104万脉冲；低齿槽转矩；半/全闭
环输入、输出脉冲4Mpps；多功能实时自动增益调整；自动/
手动陷波滤波器；自动/手动制振滤波器。
直线半封闭式模组滑台（2个），有效行程100mm，重复定位
精度0.01mm，速度1m/s，马达直结。
4、保修期和售后服务要求
1)货物的免费质保期为1年，出现故障报修后，投标方技术人员24小时内达
到现场进行维修。
超过保修期的机器设备，终生维修，维修时只收部件成本费用。
2)在质保期内，投标方应对货物出现的质量及安全问题负责处理解决并承担一
切费用。
3)在质保期内因货物本身的质量问题发生故障维修后不能使用，投标方应负责
免费更换。
5、安装调试要求和验收要求
1)投标方派遣技术工程师免费上门在招标方现场进行安装调试、并交付使用。
2)投标方提供的机器视觉系统应能和实验室现有机器人进行无缝对接联调，完
成机器人的定位引导功能。
3)投标方需要免费培训招标方的使用操作人员，并协助招标方一起调试，直到
符合技术要求，招标方才做最终验收。
4)招标方应在设备安装调试完毕后，5个工作日内组织验收，验收时投标方必
须在现场，验收完毕后作出验收结果报告，招标方签署验收意见。
