57438908-AB ABB匹配板备件 460VAC

　　自古希腊以来，自动化就已经存在。它的形式发生了变化，但让技术接管重复性任务的意图始终如一，成功的基本要素是成像能力。的迭代是机器人，其中大多数在工业自动化中的问题是它们在专门为它们设计的基于夹具的环境中工作。如果没有任何变化，那很好，但事情不可避免地会发生变化。机器人需要具备的能力（但它们没有具备的能力）是快速适应、地看到物体，然后将它们放置在正确的方向上，以实现自主组装和包装等操作。

　　Akasha Imaging 正试图改变这一点。这家拥有 MIT 根基的加州初创公司使用被动成像、多种模式和光谱，结合深度学习，以更有效和更具成本效益的方式提供更高分辨率的特征检测、跟踪和姿势定位。机器人是主要应用和当前焦点。将来，它可能用于包装和导航系统。Akasha 执行官 Kartik Venkataraman 表示，这些都是次要的，但由于适应程度很小，它说明了公司正在开发的整体潜力。“这是这项技术令人兴奋的部分，”他说。

　　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。

　　Automation has been around since ancient Greece. Its form changes, but the intent of having technology take over repetitive tasks has remained consistent, and a fundamental element for success has been the ability to image. The latest iteration is robots, and the problem with a majority of them in industrial automation is they work in fixture-based environments that are specifically designed for them. That’s fine if nothing changes, but things inevitably do. What robots need to be capable of, which they aren’t, is to adapt quickly, see objects precisely, and then place them in the correct orientation to enable operations like autonomous assembly and packaging.

　　Akasha Imaging is trying to change that. The California startup with MIT roots uses passive imaging, varied modalities and spectra, combined with deep learning, to provide higher resolution feature detection, tracking, and pose orientation in a more efficient and cost-effective way. Robots are the main application and current focus. In the future, it could be for packaging and navigation systems. Those are secondary, says Kartik Venkataraman, Akasha CEO, but because adaptation would be minimal, it speaks to the overall potential of what the company is developing. “That’s the exciting part of what this technology is capable of,” he says.