毛绒玩具欧盟CE认证检测标准解析

本文详细介绍了儿童毛绒玩具出口到欧洲国家所需的CE认证过程和EN71检测标准,包括物理和机械性能、易燃性、重金属溶出等测试内容。澄海作为中国玩具主要产地,产品需符合这些标准才能进入欧盟市场。EN71标准旨在保障儿童安全,防止因玩具质量问题造成的伤害。

儿童毛绒玩具出口欧洲国家需要办理玩具CE认证,检测标准EN 71,我国的毛绒玩具出口量,占据玩具出口市场的一大份额,位于广东省的澄海是玩具生产基地,大部分的玩具都是从澄海销往世界。

儿童毛绒玩具做CE认证要做以下这几项:

CE-EM71(1.2.3)部分

1.EN71-1 物理和机械性能 标准:88/378/EC

2.EN71-2 易燃性能 标准:88/378/EC

3.EN71-3 八大可溶性重金属和总铅 

毛绒玩具是玩具的一种,它是由毛绒面料+pp棉及其他纺织材料为主要面料,内部填塞各种填充物而制成的玩具,英文名为(plush toy),也可以称为软性玩具(soft toy)、填充玩具(stuffed toy)我国的广东及港澳地区成为“毛绒公仔”,目前我们习惯性的把布绒玩具业称为毛绒玩具,但是想要把产品出口到欧盟国,就必须做CE认证EN71检测标准

EN71标准测试内容

1.EN 71 Part 1: 2005+A9:2009-physical &mechanical Test 物理和机械性测试

  该部分主要包括跌落检测、小零件检测、锐利边缘检测、拉力检测、压力检测、线缝检测、耳鼻眼拉力、扭力检测等。

2.EN 71 Part 2: 1993-flammability Test 易燃性测试

  (a)Finished Product 成品

  (b)Pile fabric or material 绒毛织物或绒毛材料

3.EN 71 Part 3: 1994-Toxic Elements Test (8 Toxic Elements Results)

  有毒金属溶出测试(8种有毒金属元素测试结果) 铅汞镉铬砷硒钡锑

4.EN 71 Part 4: Experimental Set for Chemisty 化学实验玩具

5.EN 71 Part 5: Chemisty Toys(Sets) Other than Experimental Sets 非实验用化学玩具

6.EN 71 Part 6: Graphical Symbol for Age Warning Labelling 年龄警示标签图。

7.EN 71 Part 7: Finger Paints,v158-2707-9536

8.EN 71 Part 8: 供户内和户外家庭娱乐用的摇摆、滑动和类似玩具

9.EN 71 Part 9: 玩具中有机化合物通用要求

EN71-9有机化合物的一般要求——规定了以以下暴露方式存在于每种玩具或玩具材料中的有毒化合物的迁移总量:与嘴接触;摄取可能;皮肤接触;眼接触;吸入。

  标准范围之内的产品包括了为3 岁以下儿童设计的玩具(因这些玩具有可能被儿童放入口中咀嚼),和为年龄大些的儿童设计的产品(这些产品有可能接触到儿童的嘴、皮肤或被儿童吸入。)

10.EN 71 Part 10: 有机化合物的样品制备和提取

11.EN 71 Part 11: 有机化合物的分析方法

毛绒玩具CE认证EN  71办理流程如下:

1、咨询,提供产品图片,名称,材质

2、签订合同付款

3、寄样品至第三方实验室深圳

4、实验室工程师测试

5、工程师测试合格后,出具合格的证书/报告

7、结案 

EN71是欧盟市场玩具类产品的规范标准。儿童是全社会关心和爱护的群体,儿童普遍喜爱的玩具市场发展迅猛,同时各类玩具由于各方面质量问题给儿童带来的伤害也时有发生,因此世界各国对本国市场上的玩具的要正日益变得严格。EN71是欧盟国家强制执行的规范,针对为14岁以下的儿童规划的玩具。其意义是经过EN71规范对进入欧洲商场的玩具产品进行技术规范,然后减少或避免玩具对儿童的损害。儿童是全社关心和爱护的群体,玩具则是儿童重要的玩伴,与其同时各类玩具由于各方面质量问题给儿童带来的伤害也时有发生,因此世界各国对本国市场上的玩具的要求正日益变得严格

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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