NI PXI-8360 PXI远程控制模块

　　每个人的指尖都有 3,000 多个主要响应压力的触摸感受器。人类在操纵物体时严重依赖指尖的感觉，因此缺乏这种感觉对上肢截肢的人来说是一个独特的挑战。虽然今天有几种灵巧的假肢可用，但它们都缺乏“触觉”的感觉。缺乏这种感觉反馈会导致物体不经意地被假手掉落或压碎。

　　为了实现感觉更自然的假手界面，研究人员在假手的指尖上加入了使用液态金属的可拉伸触觉传感器。该技术封装在有机硅弹性体中，与传统传感器相比具有关键优势，包括高导电性、柔顺性、柔韧性和可拉伸性。这种分层的多指触觉集成可以为人工手提供更高水平的智能。

　　研究人员使用假肢上的各个指尖来区分沿着不同纹理表面的不同滑动速度。四种不同的纹理有一个可变参数：脊之间的距离。为了检测纹理和速度，研究人员训练了四种机器学习算法。对于十个表面中的每一个，收集了 20 次试验，以测试机器学习算法区分由四种不同纹理的随机生成排列组成的十种不同复杂表面的能力。

　　结果表明，来自液态金属传感器的触觉信息在四个假手指尖上的集成同时区分了复杂的多纹理表面，展示了一种新的分层智能形式。机器学习算法能够以高精度区分每个手指的所有速度。

　　该团队比较了四种不同的机器学习算法的成功分类能力：K 近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 和神经网络 (NN)。提取液态金属传感器的时频特征来训练和测试机器学习算法。NN 通常在单指的速度和纹理检测方面表现，同时使用来自四个手指的四个液态金属传感器区分十个不同的多纹理表面的准确率为 99.2%。

　　尽管假肢的进步是有益的，可以让截肢者更好地履行日常职责，但它们并没有为他们提供触觉等感官信息。他们也不能让他们用意念自然地控制假肢。新技术可以帮助截肢者提供一种更自然的假肢装置，可以“感受”并对其环境做出反应。

　　凭借过硬的技术实力和稳定的产品质量，ABB钢铁及有色金属部携旗下型的完整电气自动化系统解决方案参与到北方铜业股份有限公司（以下简称北方铜业）的森德威四立柱式高性能压延铜带箔二十辊可逆铜箔轧机项目中。该项目作为北方铜业母公司山西省属中条山集团“十三五”发展规划重点项目、山西省运城市2020年“1311”重点建设工程，建成后将成为年产5万吨高性能压延铜带箔的一流现代化铜带箔生产线，其主导产品铜带、铜箔定位于国家重点发展的铜基新材料，将广泛应用于航空航天、5G通讯产业、新能源、智能制造等领域，拥有广阔的市场前景。

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　　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。

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　　Each human fingertip has more than 3,000 touch receptors that largely respond to pressure. Humans rely heavily on sensation in their fingertips when manipulating an object, so the lack of this sensation presents a unique challenge for individuals with upper limb amputations. While there are several dexterous prosthetics available today, they all lack the sensation of “touch.” The absence of this sensory feedback results in objects inadvertently being dropped or crushed by a prosthetic hand.

　　To enable a more natural feeling prosthetic hand interface, researchers incorporated stretchable tactile sensors using liquid metal on the fingertips of a prosthetic hand. Encapsulated within silicone-based elastomers, this technology provides key advantages over traditional sensors including high conductivity, compliance, flexibility, and stretchability. This hierarchical multi-finger tactile sensation integration could provide a higher level of intelligence for artificial hands.

　　The researchers used individual fingertips on the prosthesis to distinguish between different speeds of a sliding motion along different textured surfaces. The four different textures had one variable parameter: the distance between the ridges. To detect the textures and speeds, researchers trained four machine learning algorithms. For each of the ten surfaces, 20 trials were collected to test the ability of the machine learning algorithms to distinguish among the ten different complex surfaces comprised of randomly generated permutations of four different textures.

　　Results showed that the integration of tactile information from liquid metal sensors on four prosthetic hand fingertips simultaneously distinguished among complex, multi-textured surfaces, demonstrating a new form of hierarchical intelligence. The machine learning algorithms were able to distinguish among all the speeds with each finger with high accuracy.