机采茶鲜叶的梗叶分离机

    公开(公告)号:CN102728556B

    公开(公告)日:2014-07-09

    申请号:CN201210218077.7

    申请日:2012-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种机采茶鲜叶的梗叶分离机。下进料板在第一转动驱动机构的驱动下旋转而与上进料板合拢或分离;下进料板末端所设的倒锥形口使茶梗头部能从中探出而整根茶叶又不能从中滑出;主轴能在第三转动驱动机构的驱动下相对机架灵活运转;夹紧机构随主轴旋转并在受到第二转动驱动机构的驱动时,其末端的夹板产生张开与闭合的动作;出叶槽能在往复移动机构的带动下沿机架的纵向作往复直线运动以使导向槽靠近或远离倒锥形口;刀片开合机构中的刀片和曲柄摇杆机构上的凹形刃口在第四转动驱动机构的驱动下能形成剪切口,各曲柄摇杆机构随出叶槽作往复直线运动。本发明梗叶分离效果较好,且加工效率较高。

    机采茶鲜叶的梗叶分离机

    公开(公告)号:CN102728556A

    公开(公告)日:2012-10-17

    申请号:CN201210218077.7

    申请日:2012-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种机采茶鲜叶的梗叶分离机。下进料板在第一转动驱动机构的驱动下旋转而与上进料板合拢或分离;下进料板末端所设的倒锥形口使茶梗头部能从中探出而整根茶叶又不能从中滑出;主轴能在第三转动驱动机构的驱动下相对机架灵活运转;夹紧机构随主轴旋转并在受到第二转动驱动机构的驱动时,其末端的夹板产生张开与闭合的动作;出叶槽能在往复移动机构的带动下沿机架的纵向作往复直线运动以使导向槽靠近或远离倒锥形口;刀片开合机构中的刀片和曲柄摇杆机构上的凹形刃口在第四转动驱动机构的驱动下能形成剪切口,各曲柄摇杆机构随出叶槽作往复直线运动。本发明梗叶分离效果较好,且加工效率较高。

    一种机采茶鲜叶的梗叶分离机

    公开(公告)号:CN202778967U

    公开(公告)日:2013-03-13

    申请号:CN201220308003.8

    申请日:2012-06-28

    Abstract: 本实用新型公开了一种机采茶鲜叶的梗叶分离机。下进料板在第一转动驱动机构的驱动下旋转而与上进料板合拢或分离;下进料板末端所设的倒锥形口使茶梗头部能从中探出而整根茶叶又不能从中滑出;主轴能在第三转动驱动机构的驱动下相对机架灵活运转;夹紧机构随主轴旋转并在受到第二转动驱动机构的驱动时,其末端的夹板产生张开与闭合的动作;出叶槽能在往复移动机构的带动下沿机架的纵向作往复直线运动以使导向槽靠近或远离倒锥形口;刀片开合机构中的刀片和曲柄摇杆机构上的凹形刃口在第四转动驱动机构的驱动下能形成剪切口,各曲柄摇杆机构随出叶槽作往复直线运动。本实用新型梗叶分离效果较好,且加工效率较高。

    一种基于电磁铁的枪械安全管控装置

    公开(公告)号:CN111306984A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010175398.8

    申请日:2020-03-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于电磁铁的枪械安全管控装置,属于枪械领域,包括枪械本体,所述枪械本体内设有两根导轴,所述导轴上设有总成滑板,所述总成滑板的前方设有撞铁,所述撞铁通过第一转轴与枪械本体相连接,所述总成滑板的一侧设有摆臂,所述摆臂的下方设有自锁式电磁铁,所述总成滑板上设有插销,所述撞铁上设有插销孔,所述插销孔与插销同轴设置。本发明设置在枪械的内部,不易被破坏;使用简单,改造成本低,能在不影响枪械的正常使用,不破坏枪械的主体,不降低枪械的可靠性的情况下,对枪械进行云管控,降低了枪械事故,加强了社会管理。

    基于上下位机协同规划的移动机器人自主回充方法与系统

    公开(公告)号:CN111026102A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911326539.5

    申请日:2019-12-20

    Abstract: 本发明公开了基于上下位机协同规划的移动机器人自主回充方法,包括如下步骤:步骤一,移动机器人开启回充模式,移动机器人发出开启信号,充电桩接收开启信号后,发出红外信号;步骤二,判断回充过程;步骤三,进入回充过程;步骤四,近程回充过程完成后,移动机器人发出关闭信号,所述充电桩接收关闭信号后,停止发出红外信号;基于上下位机协同规划的移动机器人自主回充系统,包括移动机器人、充电桩,移动机器人包括上位机、下位机、红外接收模块、移动机器人充电电极、移动机器人蓝牙模块,充电桩包括控制模块、红外发射模块、充电桩充电电极、充电桩蓝牙模块。

    一种基于WaferDet网络的晶圆缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN111696077A

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN202010391589.8

    申请日:2020-05-11

    Abstract: 本发明公开一种应用于晶圆缺陷检测的WaferDet网络方法。通过建立晶圆外观缺陷数据集,然后通过EfficientNet神经网络提取晶圆缺陷特征,并基于特征金字塔(FPN),设计了针对晶圆缺陷特征提取的双向FPN进一步提取多尺度特征,再采用RPN网络在提取的特征图谱上生成感兴趣区域,最后分别采用一个分类层识别感兴趣区域的缺陷类别,一个回归层直接在特征图谱上确定缺陷标记框位置。将改进后的整体网络命名为“WaferDet”。本发明实现了自动晶圆缺陷检测,较传统方法极大地提高了检测效率与检测精度。

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