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福建工程學院機械與汽車工程學院省產學研合作示範基地檢視原始碼討論檢視歷史

事實揭露 揭密真相
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福建工程學院機械與汽車工程學院省產學研合作示範基地近年來,隨着「中國製造2025」的推廣和「數控一代」的實施,福建工程學院機械與汽車工程學院在裝備製造產業智能製造領域開展了一系列產學研合作,取得了優異的成果在2018年10月由福建省科技廳批准為福建省產學研合作示範基地。

簡介

本示範基地以《中國製造2025》和福建省相關政策為指導,圍繞福建省裝備製造支柱產業中的高端裝備製造業發展目標,聯合國家一流高校-北京理工大學,促進多學科合作與融合,紮根於相關行業,與福建省數控機床龍頭企業—嘉泰數控和國內機器人著名企業—瀋陽新松機器人智能科技開發有限公司(新松機器人全資子公司)實現產學研密切結合。基地重點面向高檔數控機床和工業機器人集成系統開展關鍵技術的開發和服務,針對我省重點建設的智能裝備產業集群,推進裝備智能化和製造智能化,形成具有顯著特色和優勢的福建省智能裝備產學研合作示範。產學研示範基地的建立對加速福建高檔數控機床產業發展,培育工業機器人系統集成技術和產業,培養地方和國家亟需的智能裝備的高端專門人才,打造智能製造高端品牌,組織實施重點領域智能工廠應用示範工程等具有重要的科學意義和社會意義。

產學研基地共配置39名研發人員其中正高職稱6人,副高職稱23人,中級職稱8人,高級技師2人,高級職稱比例達74%。基地以福建省「閩江學者」,北京理工大學高學山教授為技術負責人,福建工程學院彭晉民教授為總負責人。

示範基地下設2個研究室,分別是由彭晉民教授任組長智能裝備技術研究室、戴福全副教授任組長的機器人技術及集成應用研究室。示範基地擁有先進數控機床及系統實驗平台、機器人力控測試平台、機器人感知技術研發環境等先進的儀器設備和良好的研究環境,承擔了包括國家「863」課題、國家科技支撐計劃、省科技重大專項等在內的多項國家級、省部級重大科研項目,並積極與行業企業的科技合作,充分利用研發平台的人才、技術優勢,與數控機床、運用智能製造的製造業企業等單位建立長期合作關係,完成一大批的科技攻關項目,研究經費3千多萬元。

主要產學研合作任務

針對福建省裝備製造業發展需求,圍繞「中國製造2025」的實施,示範基地主要開展如下產學研合作任務。

1.高端數控機床研發及產業化

數控機床創新設計開發主要針對提升我省數控機床產品性能提升而建立的技術支持和服務環境。主要進行以下領域技術服務:

(1)聯合企業共同開發高端數控機床,工程中心主要對機床結構、各部件設計方案以及整機動靜態性能進行優化,可在短時間內減少企業開發時間,並可對機床進行減重分析設計;

(2)聯合企業與數控系統廠家,在數控系統中應用工程中心研發的高速高精數控模塊,提升機床加工精度和速度,提高機床檔次;也可為專門化數控機床開發適合其製造環境的多軸數控系統;

(3)為企業產品提出遠程設備狀態監測、遠程故障診斷的終端解決方案,同時為進一步推動企業往生產服務型企業轉型而建設企業遠程服務平台。

2.智能裝備及機器人系統集成技術服務

製造企業內部的採購、生產、銷售流程都伴隨着物料的流動,因此,越來越多的製造企業在重視生產自動化的同時,也越來越重視物流自動化,數控機床工件搬運、自動化立體倉庫、無人引導小車(AGV)、智能吊掛系統得到了廣泛的應用;而在製造企業和物流企業的物流中心,智能分揀系統、堆垛機器人、自動輥道系統的應用日趨普及。主要進行以下工作:

(1)運用工業機器人進行工件搬運和輸送等技術解決方案及集成技術;

(2)智能倉儲的解決方案及其優化技術:針對中小型企業提供智能倉儲的解決方案及其集成技術;

(3)智能倉儲系統的關鍵設備控制技術:裝卸機器人、AGV、揀貨機器人、機械臂配合圖像識別技術揀貨;

(4)智能倉儲系統的信息採集與集成技術:包括條形碼/RFID/二維碼/電子標籤、倉儲定位等應用,研發基於信息採集與通信集成的便攜式裝備及其技術。

3.機器人感知技術集成應用

為了賦予工業機器人以智能,機器人感知技術是工業機器人技術的核心關鍵。隨着力覺、視覺、扭矩、觸覺等傳感器的技術的發展,機器人的智能程度逐漸提高,應用範圍不斷地擴展,完成以往所不能完成的任務。讓機器人感知技術在研究的同時走向應用具有重要的意義。擬進行以下幾個方面的技術服務:

(1)運用力傳感器的工業機器人[1]進行裝配、磨拋等技術解決方案及集成技術;

(2)應用於食品、3C等行業的安全化的人機共融的解決方案及集成技術。

(3)運用視覺傳感器檢測技術,提高產品檢測效率和減少人工失誤造成的浪費。

(4)運用視覺傳感器識別技術,通過掃描條形碼、二維碼、字符、顏色等,通過特徵匹配識別。

(5)運用視覺傳感器測量技術,通過三角測量原理,通過反射物體表面的光線成像,測量物品的表面情況。

(6)運用視覺傳感器[2]定位技術,通過特徵匹配進行定位,軟件進行判斷位置。

參考文獻