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研究方向
研究方向
发表时间:2015-06-01 阅读次数:2012次
研究方向一:高端装备控制系统
       控制系统是现代装备不可或缺的关键共性部件之一,是协调各个子系统动作的控制核心,对装备的功能与性能具有重要的影响。我们在控制系统硬件平台、软件架构、控制算法等方面进行了多年的研究开发,已经形成具有完全自主知识产权的高性能装备控制系统。控制轴数多达12轴,位控周期为1ms,并且具有逻辑控制功能。为了适应智能制造对装备控制系统的要求,我们正在开展工业以太网总线、逻辑/运动/视觉集成开发环境、机器自主决策、智能协商机制等方面的研究,目的是实现智能装备控制器。
  
研究方向二:机器视觉检测技术
       机器视觉技术是一种高精度、高柔性、非接触的先进检测手段,其应用范围广泛,受到学术界和工业界的普遍重视。我们在LED光源、高性能光源控制器、图像处理算法等方面做了大量的工作,特别是在机器视觉技术应用方面具有多年的积累,成功研制全自动高速FPC贴补强机、PCB微钻精密磨削机等多款高速高精智能装备。为了提高视觉检测技术的易用性同时降低成本,目前我们主要的研究工作包括智能工业相机、双目视觉以及集成视觉检测的PAC(可编程自动化控制器)系统。
  
研究方向三:工业机器人
       随着人口老龄化和人力成本的不断提高,工业机器人的应用迅速增长。工业机器人将成为智能制造的主要执行单元(如加工、检测、上下料、搬运等)。在制造CPS环境下,包括工业机器人在内的各种制造资源必须是具有计算、控制、通讯能力的自治的智能制造单元。我们目前的研究主要集中在:工业机器人的结构和控制功能的可配置能力,以实现功能多样化和柔性化;面向工业机器人的有线/无线工业网络融合;多机器人的自组织协调;机器人系统与云计算、大数据相结合等方面。
  
研究方向四:工业无线网络
       在工业4.0背景下,智能制造对有线/无线通信网络提出了更高的要求。工业无线网络技术是继现场总线之后,工业控制领域的又一个热点技术,它是降低工业测控系统成本、提高系统柔性的重要手段。 目前,我们主要面向智能制造领域,在工业无线网络部署、可靠性与实时性等方面展开研究。
  
研究方向五:工业云与工业大数据
       从所周知,工业4.0已成为德国政府《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一。该战略期望通过信息物理系统(CPS)技术促进制造业向智能化转型。他们都期望通过利用信息物理融合技术,在云计算与大数据理论的支撑下,形成智能制造为主导的第四次工业革命。目前,我们的研究集中在云计算环境下面向智能制造的资源调度与管理、制造业大数据的挖掘等方面。