鹰格电子YGLY-A移动智能化自动机械臂超声波泥位测量系统

YGLY系列超声波泥位计具备小体积、小盲区及高精度等特点,适用于灌溉明渠等多种场合。该设备可解决明渠流量计测量难题,并监测渠道淤积情况。配备智能化自动机械臂,实现自动化淤泥测量。

YGLY系列超声波泥位计具有小体积、小盲区,高精度,抗高泥沙、抗干扰能力强的特点。超声波 泥位计安装、调试、使用简单,功耗较低,具有IP68防水等级和抗腐蚀液体外壳以及便捷的安装解决方案,广泛适用于灌溉明渠、市政、工业、水文等各种不同的应用场合。

YGLY超声波泥位计可解决常规明渠流量计无法测量断面冲淤变化的问题,可进一步提高明渠流量计的测量精度。对于渠道淤积较为严重的灌溉渠道,本设备能够在线监测渠/河底淤泥的厚度变化。实时了解渠道的冲淤变化,对于发展节水灌溉以及明渠精准计量具有重要意义。

YGLY-A移动智能化自动机械臂超声波泥位测量系统是由伸缩机械臂、超声波泥位和智能测量控制器计结合而成的一套自动化淤泥测量系统。系统工作时,超声波泥位计固定于机械臂的伸缩杆末端,机械臂垂直固定于渠道测桥中央/任意测量位置,由智能测量控制器定时向机械臂下发测量指令,机械臂收到指令后控制伸缩杆伸入水下指定位置进行淤泥测量。测量完毕后伸缩杆自动收回。位于机械臂上的泥位计测量位置应保证<渠道最低水深并>最高淤泥厚度。机械臂待机时,自身长度应保证<渠道最高水位。投标人应根据矩形渠道高度、宽度和渠道正常输水等要求,提供合理长度的移动智能化自动机械臂。

 

超声波泥位计基本要求

  1. 测量原理:超声波时差法原理
  2. 量程:5m
  3. 分辨率:1mm
  4. 精确度: +1%FS
  5. 盲区:<20mm
  6. 超声波频率:1M Hz
  7. 标定:出厂标定,可现场校准
  8. 数字输出:RS485(支持Modbus RTU通讯协议)
  9. 模拟输出信号4~20mA负载<300Ω(可选)
  10. 直流供电:DC12-24V
  11. 交流供电:AC220V (需配置AC-DC开关电源)
  12. 机身材质:不锈钢
  13.  一体化外观,无需外置信号变送器
  14. 传感器重量:400~800g
  15. 连接方式:4分外管螺纹
  16. 传感器电缆:聚氨酯防水电缆10m,支持延长到300m
  17. 防护等级:IP68
  18. 工作温度:-40~80℃
  19. 相对湿度:100%
  20. 工作压力:最大7.5Bar
  21. 安装方式:法兰/螺丝孔固定
  22. 传感器出水可输出设备温度值
  23. 传感器出水后可继续输出当前淤泥厚度值
  24. 传感器支持预置入淤泥厚度值
  25. 传感器可自动识别并输出入水/出水状态
  26. 资质认证:
  27. 具有省级水文仪器质量监督检验测试中心颁发的超声测深仪检验报告

伸缩机械技术参数

 

伸缩机械臂可以实现在恶劣自然环境下进行无故障连续工作,伸缩杆部分防护等级能达到IP68产品具高强度,抗泥沙以及自动限位,运动平稳低噪音,免加油等特点。

  1. 伸缩臂类型:单节直线型/
  2. 伸缩臂直径: 30-200mm 自定义
  3. 伸缩级数:2/3 根据不同行程选择
  4. 有效行程 :1000mm    根据不同运动行程选择
  5. 伸缩速度:≤20mm/s
  6. 额定输出力: >0.1 KN,伸缩推力可调
  7. 额定速度 80mm/s,可调节
  8. 重复定位精度0.01mm
  9. 电机类型:普通电机/步进电机
  10. 电机功率 :<100W
  11. 工作电流:<10A
  12. 待机电流:<10mA
  13. 电机电压: 直流12VDC
  14. 限位开关:有
  15. 维护:无需维护和定期加油脂
  16. 安装方式:法兰
  17. 电机控制方式:极性控制+时间控制
  18. 防护等级:伸缩杆IP68,电机IP65
  19. 工作温度:-40-80℃
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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