ABB57310001-KN DSTC 175连接单元板

　　从 2019 年开始，Venkataraman 与麻省理工学院副教授 Ramesh Raskar 和 Achuta Kadambi 博士 '18 共同创立了这家公司。Raskar 是麻省理工学院媒体实验室的教员，而 Kadambi 是前媒体实验室的研究生，他在攻读博士学位期间的研究将成为 Akasha 技术的基础。

　　合作伙伴看到了工业自动化的机会，这反过来又帮助命名了公司。Akasha 的意思是“物质世界中所有事物的基础和本质”，正是这种无限性激发了一种新的成像和深度学习，Venkataraman 说。它特别适用于估计对象的方向和定位。激光雷达和激光的传统视觉系统将各种波长的光投射到表面上，并检测光到达表面并返回所需的时间，以确定其位置。

　　这些方法存在局限性。系统需要越远，照明所需的功率就越多；分辨率越高，投射的光就越多。此外，感测经过时间的精度取决于电子电路的速度，并且围绕这一点存在基于物理的限制。公司高管不断地被迫在分辨率、成本和权力之间做出最重要的决定。“这总是一种权衡，”他说。

　　投射光本身也带来了挑战。对于闪亮的塑料或金属物体，光线会反弹回来，反射率会干扰照明和读数的准确性。有了清晰的物体和清晰的包装，光线就会穿过，系统会给出预期目标背后的图片。对于深色物体，几乎没有反射，这使得检测变得困难，更不用说提供任何细节了。

　　以下是我司【主营产品】，有需要可以发来帮您对比下价格哦!

　　主营：世界品牌的PLC 、DCS 系统备件 模块

　　①Allen-Bradley(美国AB)系列产品》

　　②Schneider(施耐德电气)系列产品》

　　③General electric(通用电气)系列产品》

　　④Westinghouse(美国西屋)系列产品》

　　⑤SIEMENS(西门子系列产品)》

　　⑥销售ABB Robots. FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： OVATION系统、WDPF系统、MAX1000系统备件。

　　⑧Invensys Foxboro(福克斯波罗)：I/A Series系统，FBM(现场输入/输出模块)顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。Invensys Triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余(TMR)结构的现代化的容错控制器。

　　⑨Siemens(西门子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。

　　⑩Bosch Rexroth(博世力士乐)：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。

　　◆Motorola(摩托)：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。

　　PLC模块，可编程控制器，CPU模块，IO模块，DO模块，AI模块，DI模块，网通信模块，

　　以太网模块，运动控制模块，模拟量输入模块，模拟量输出模块，数字输入模块，数字输出

　　模块，冗余模块，电源模块，继电器输出模块，继电器输入模块，处理器模块。

　　我们的优势是：全新原装，，供给一年质保!本公司所有产品都经过严格检测，欢迎询价，收购。只需您有诚心，本公司将会给你供给一个比同行优势的价格，共同拿下单子。

　　Started in 2019, Venkataraman founded the company with MIT Associate Professor Ramesh Raskar and Achuta Kadambi PhD '18. Raskar is a faculty member in the MIT Media Lab while Kadambi is a former Media Lab graduate student, whose research while working on his doctorate would become the foundation for Akasha’s technology.

　　The partners saw an opportunity with industrial automation, which, in turn, helped name the company. Akasha means “the basis and essence of all things in the material world,” and it’s that limitlessness that inspires a new kind of imaging and deep learning, Venkataraman says. It specifically pertains to estimating objects’ orientation and localization. The traditional vision systems of lidar and lasers project various wavelengths of light onto a surface and detect the time it takes for the light to strike the surface and return in order to determine its location.

　　Limitations have existed with these methods. The further out a system needs to be, the more power required for illumination; for a higher resolution, the more projected light. Additionally, the precision with which the elapsed time is sensed is dependent on the speed of the electronic circuits, and there is a physics-based limitation around this. Company executives are continually forced to make a decision over what’s most important between resolution, cost, and power. “It’s always a trade-off,” he says.

　　And projected light itself presents challenges. With shiny plastic or metal objects, the light bounces back, and the reflectivity interferes with illumination and accuracy of readings. With clear objects and clear packaging, the light goes through, and the system gives a picture of what’s behind the intended target. And with dark objects, there is little-to-no reflection, making detection difficult, let alone providing any detail.