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2019 - 07 - 08
高 频 雷 达 物 位 计1、产品概述 RBRD16传感器是26G高频雷达式物位测量仪表,测量最大距离可达20米。天线被进一步优化处理,新型快速的微处理器可以进行更高速率的信号分析处理,使得仪表可以用于反应釜、固体料仓等一些复杂的测量条件。●原理雷达物位天线发射较窄的微波脉冲,经天线向下传输。微波接触到被测介质表面后被反射回来再次被天线系统接收,将信号传输给电子线路部分自动转换成物位信号(因为微波传播速度极快,电磁波到达目标并经反射返回接收器这一来回所用的时间几乎是瞬间的)。反26G雷达物位计特点:●天线尺寸小,便于安装;非接触雷达,无磨损,无污染。●几乎不受腐蚀、泡沫影响;几乎不受大气中水蒸气、温度和压力变化影响。●严重粉尘环境对高频物位计工作影响不大。●波长更短,对在倾斜的固体表面有更好的反射。●波束角小,能量集中,增强了回波能力的同时又有利于避开干扰物。●测量盲区更小,对于小罐测量也会取得良好的效果。●高信噪比,即使在波动的情况下也能获得更优的性能。●高频率,是测量固体和低介电常数介质的最佳选择。
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2020 - 03 - 23
我国是一个地域辽阔,工业种类齐全的国家,所以在物位仪表方面需求量很大,导致竞争也很激烈,那么雷达物位计厂家怎么才能获得更多的市场份额呢?1、加大研发力度,开发、生产出高档先进的物位计仪表;2、引进先进的科学技术和管理理念,依靠高质低价取胜;3、注重品牌文化建设,大力打造知名品牌,靠品牌的力量抢占市场份额;您可以通过微信公众号、微信小程序、百度网站搜索、百度知识问答、爱采购网站、阿里巴巴网站、360网站搜索以及各种仪表会展活动等各种途径找到我们北京精诚瑞博仪表有限公司,期待与您相遇!4、采用更加个性化的营销方式,全面利用互联网等新媒体开展企业营销;5、提升售后服务的品质,用最人性化的服务服务广大消费者。
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2020 - 05 - 28
接触式说明原理:依据时域反射原理(TDR)为基础的雷达物位计,雷达物位计的电磁脉冲以光速沿杆式或缆式天线传播,当遇到被测介质表面时,雷达物位计的部分脉冲被反射形成回波并沿相同路径返回到脉冲发射装置,发射装置与被测介质表面的距离同脉冲在其间的传播时间成正比,经计算得出液位高度。优势:在一些特殊工况导波雷达有明显的优势如:罐内有搅拌,介质波动大,这样的工况用底部固定的导波雷达测量值要比变通雷达稳定;还有小罐体内的物位测量,由于安装测量空间小(或罐内干扰物较多),一般普通雷达不适用,这时导波雷达的优势就显现出来了;再有是低介电常数的工况,无论雷达还是导波雷达测量原理都是基于介质介电常数差别,由于普通雷达的发射的波是发散的,当介质介电常数过低时,信号太弱测量不稳定,而导波雷达波是沿导波杆传播信号相对稳定,另外一般的导波雷达还有底部探测功能,可以根据底部回波信号能测量值加以修正,使信号更为稳定准确。应用:用应用于水液储罐、酸碱储罐、浆料储罐、固体颗粒、小型储油罐。如:煤仓、灰仓、油罐、酸罐等。非接触式说明原理:采用高频波脉冲通过天线系统发射并接收,雷达波以光速运行,运行时间可以通过电子部件被转换成物位信号。优势:对液体、颗粒及浆料连续物位测量。雷达物位计的测量不受介质、温度、惰性气体、蒸汽、粉尘、泡沫等的影响,适用于爆炸危险区域。应用:不与介质直接接触,安装方便。测量固体物量时不必考虑物料对...
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工业机器人未来发展趋势分析 应用场景将进一步扩大

发布日期: 2022-02-28
浏览人气: 349


  未来工业应用移动机器人技术还将与人工智能、移动互联网、大数据处理等技术加速融合,从而创造出新的技术、产品和应用模式。


  移动机器人主要需要解决定位、规划、控制等问题,目前重点的研究领域包括环境感知与建模、定位与导航、环境理解、多机器人协调等,未来移动机器人将朝着以下趋势发展:


  “自然导航+自主路径规划”成为主流

工业机器人未来发展趋势分析 应用场景将进一步扩大

  移动机器人发展经历了有轨方式(如磁带牵引方式)、信标方式(如二维码)、无信标方式(如SLAM,即时定位与地图构建)的不同阶段。SLAM技术可以让机器人在无信标的情况下也能实现定位导航,具有易部署、柔性等特点,更加适合在运行环境复杂、业务经常变动的场景下应用,因此受到越来越多客户青睐,正在成为业界主流趋势。


  行业发展显示,导航技术的发展使设备从“车”逐渐过渡到“机器人”。随着新技术的发展,AGV自主化、智能化的程度越来越高,AMR的演进更是广泛扩大了行业的应用。


  现阶段,尚没有任何一种能够“包打天下”的导航方式,只能根据应用的特点来选取最适合的导航方式,不同应用对导航的要求并不一样。在各种导航方式中,目前最受欢迎的是激光、视觉等不依赖人工环境的自然导航方式。


  应用的多样性决定了技术发展方向的多元化,衡量技术优劣的标准依应用需求不同而不同,很难用统一的标准来衡量各种不同的技术。


  深度学习将广泛应用,加强机器人对周围环境的理解


  AI中的深度学习技术在计算机视觉中的应用主要有物体识别、目标检测与跟踪、语义分割、实例分割等,语义SLAM能把物体识别与视觉SLAM结合起来,将标签信息引入优化过程中,构建带物体标签的地图,实现机器人对周围环境内容的理解。


  传统的2D障碍物检测存在许多局限性,通过人工智能语义分割,可以更有效地判断人或障碍物的情况,提高绕行效率,机器人系统可以提升应用效率和智能化水平。


  新技术与机器人技术的加速融合将进一步推动产品的更新换代。移动机器人的自主性主要体现在“状态感知”、“实时决策”、“准确执行”这三个方面。物联网、AI、5G等新一代信息技术与机器人技术相互结合,能够让设备高效交互,数据更加自由流动,并通过算法指挥硬件发挥最大效能。


  规模化集群作业成必然,更高效的多机协作方式成趋势


  机器人在实际应用中,通常是以集群的方式协同完成特定的任务。如:月台的托盘搬运集货,原材料的料箱存储和拣选,产线之间的物料搬运;托盘可以使用无人叉车搬运,原材料的存储拣选可以使用二维码类KIVA机器人,产线之间物料搬运可以使用SLAM机器人。


  一旦达到几百台甚至上千台机器人时,简单的逻辑思考已经不能解决问题,整个群体协作的效率无法得到有效保证。这时候就需要机器人能够不断学习、不断修正自身策略,AI将在其中扮演重要角色,让整个系统不断优化,群体智能化程度越来越高。

工业机器人未来发展趋势分析 应用场景将进一步扩大

  当移动机器人系统规模扩大,传统的管理调度系统正面临越来越苛刻的要求。移动机器人管理系统需要对具有避障绕行能力的AMR进行高效的交通管理和任务调度,异构移动机器人系统共存于同一应用现场的情况将会越来越多地出现。


  一部分新型的移动机器人管理系统将走向分布式和云端部署,并具有可靠冗余能力;可以支持在线的地图和策略更新,以适应变化的运行路线和调度策略;能够对具有SLAM绕行能力的移动机器人进行优化调度,高效、灵活地管理系统中的任务分配和交通管控;通过一定的标准化手段,管控好同一现场异构机器人系统之间的协调运行。


  同构仿真、数字孪生,为客户提供一站式服务


  客户在做智能化、自动化改造的过程中,从方案设想,到方案设计和实际投入,中间会经过漫长的决策链,通常这个决策过程依赖设计人员的经验,这样可能会导致规划结果和实际需求产生较大的偏差,导致浪费或工期延误。


  一套功能完备的同构仿真系统可以避免设计过程中的人为偏差,并且能够极大提高评估效率;可以提供规划、仿真、实施、运营等一站式解决方案,实现同构仿真和数字孪生,极大减少机器人项目规划风险,提高运维效率。


  应用场景将进一步扩大


  在技术进一步发展的基础上,未来移动机器人的应用场景将进一步扩大,将逐渐深入到制造业的各个领域及环节。而伴随着终端客户对智能化需求的进一步提高,未来单个以AGV为主的项目将会越来越少,因此,不同类型的移动机器人以及移动机器人与其他自动化设备如何实现协调运作将成为考验企业方案实施能力的关键。此外,从室内走向室外,园区物流等半封闭场景的户外应用也将是移动机器人发展的方向之一。未来工业应用移动机器人技术还将与人工智能、移动互联网、大数据处理等技术加速融合,从而创造出新的技术、产品和应用模式。

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