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激光焊锡的工艺参数
因此，在传导型激光焊接中，功率密度在范围在104~106W/cm2。 2、激光脉冲波形。 激光脉冲波形在激光焊接中是一个重要问题，尤其对于薄片焊接更为重要。 当高强度激光束射至材料表面，金属表面将会有60~98%的激光能量反射而损失掉，且反射率随表面温度变化。在一个激光脉冲作用期间内，金属反射率的变化很大。 3、激光脉冲宽度。 脉宽是脉冲激光焊接的重要参数之一，它既是区别于材料去除和材料熔化的重要参数，也是决定加工设备造价及体积的关键参数。 4、离焦量对焊接质量的影响。 激光焊接通常需要一定的离做文章一，因为激光焦点处光斑中心的功率密度过高，容易蒸发成孔。离开激光焦点的各平面上，功率密度分布相对均匀。 离焦方式有两种：正离焦与负离焦。 激光焊接23.jpg
78620编辑于 2022-01-19 - 来自专栏工业运动控制技术
精密电子在激光自动焊锡机的工艺应用优势
都需要激光焊锡。目前，激光焊锡技术和设备逐渐成熟，根据不同的产品要求开发不同的激光应用，如激光焊球焊锡机、激光锡丝焊锡机、激光焊膏焊锡机等。目前，市场正逐步向激光焊锡发展。 激光焊锡是利用激光作为热源加热焊盘，熔化锡丝或锡膏完成焊锡的激光焊锡技术。激光焊锡的主要特点是利用激光的高能量快速加热局部或微小区域，完成焊锡。 激光焊锡机设备为企业节约了生产成本 1.激光焊锡机基本没有耗材；众所周知，焊头焊锡每年在加热芯焊头耗材上要花很多钱，而激光焊锡机基本上没有耗材。 2.焊料的浪费。 从以上三点可以看出，虽然自动激光焊锡机的采购成本高于传统焊锡机，但在工厂的长期生产中，激光焊锡机可以为企业节省大量的使用成本和生产成本。 ---（激光）焊接、抛光、切割、桁架机械手、等特种数控设备运动控制系统。
54830发布于 2021-11-03 - 来自专栏运动控制系统
激光钎焊的主要工艺参数
激光钎焊的主要工艺参数有以下几点： 一、激光功率。CO2激光器和YAG激光器都可以用于激光钎焊，钎焊时他们各自的特点与激光熔化焊相同。 二、光斑直径。 激光钎焊通常采用散焦光斑，光斑大小取决于钎缝宽度。 三、钎焊速度。根据实际钎焊的要求确定，取决于激光功率，激光功率越大，钎焊速度越快。 四、送丝速度。 CRT-DMC640MH 激光焊锡系统包含有点焊、模组点焊、拖焊、输入检测及输出跳转等功能，更在各功能中可设置与送丝相关参数（如送丝量、送丝速度等）、激光功率、针对特殊位置的加工方式“斜拉抬高模式”等其他功能参数 ---（激光）焊接、抛光、切割、桁架机械手、等特种数控设备运动控制系统。
81210发布于 2021-11-13 - 来自专栏点云PCL
Gaussian-LIC2：激光雷达-惯性-相机高斯泼溅SLAM系统
数据集与代码将公开发布在项目页面：https://xingxingzuo.github.io/gaussian_lic2 主要贡献 通过将三维高斯投影（3D Gaussian Splatting）与激光雷达 -惯性-相机（LiDAR-Inertial-Camera）融合相结合，本文针对前述挑战，提出了一种实时的真实感 SLAM 系统，称为 Gaussian-LIC2。 图 1：系统输出结果概览（从左到右、从上到下排列）：(1) 由三维高斯组成的重建地图，(2) 从新视角渲染的 RGB 图像，(3) 稀疏的激光雷达点云地图，(4) 从新视角渲染的深度图，(5) 从高斯地图提取的三维网格 主要内容 图 2：实时真实感激光雷达-惯性-相机 SLAM 系统的处理流程，该系统采用三维高斯来表示地图。 实时真实感激光雷达-惯性-相机 SLAM 系统主要包括两个模块：一个连续时间的紧耦合激光雷达-惯性-相机里程计系统，以及一个基于3D高斯样本（3DGS）的增量式真实感建图后端。
1.1K10编辑于 2025-07-12 - 来自专栏具身小站
2D激光SLAM导航算法
REF：基于 ２Ｄ 激光雷达的 ＳＬＡＭ 算法研究综述 1. 2D激光SLAM原理 激光雷达主流的测距方法可以分为三角法与飞行时间法（time of flight, TOF） 三角法： 激光以一定的角度射向被测物体 ，反射光以一定的角度反射回光源旁的接收器，不同距离的被测物体在接收器上的成像会在不同的位置，通过三角公式就可以计算出被测物体的距离 飞行时间法： 激光器发射一个激光脉冲，反射光由接收器接收，通过激光雷达中的计时器记录下发射 、接收时间，可以计算出被测物体的距离 SLAM流程： ２D激光 SLAM的系统框架主要可以分为：前端 扫描匹配、后端优化、回环检测和地图构建 前端扫描匹配：可以分为基于点（前后两帧激光点集：ICP）、 ）、帧与子图（scan-to-map，当前帧的激光雷达数据与子图进行匹配，该子图由一段时间内连续的激光数据帧构成）、子图与子图（map-to-map，当前连续时间内的激光数据帧构建成子图，与之前生成的子图进行匹配 ）、特征地图（由环境信息中提取到的点、线或圆弧等几何特征构成）等 2. 2D激光SLAM算法 主流的 ２Ｄ 激光SLAM可以分为：基于贝叶斯滤波、基于图优化和基于高斯牛顿优化的激光 SLAM。
55710编辑于 2025-10-28 - 来自专栏机器人视觉
激光视觉焊缝跟踪系统结构详解
焊缝跟踪系统就是专门研发出来处理此类问题的，我们一起来看下激光视觉焊缝跟踪系统的结构。 激光视觉跟踪系统结构 激光器作为结构光源,以预定的角度将激光条纹投影到传感器下部的工作表面，CCD直接观察在传感器下部的条纹。传感器以预先设定的距离安装在焊枪前部,因此它可以观察焊缝。 激光视觉传感器 小巧紧凑的激光视觉传感器一般安装在焊矩边上，传感器里的激光二极管发射一束可见激光，经光阑变成一束扇形光带照射到工件上，传感器里有一与激光二极管成一角度设置的CCD摄像机，来自工件表面的反射光就将接头的几何轮廓成像在 在后处理的研究中激光视觉焊缝跟踪系统图像处理的关键技术一微光带中心线的抽取和特征点的检测提出了切实可行的方法.采用中轴变换法提取的中心线单一连续;用斜率分析法来检测特征点方便可靠。 上面内容就是对于激光视觉焊缝跟踪系统结构的分析，激光视觉焊缝跟踪系统在焊接作业开始之前，调整焊枪位置，使其对准焊缝中心，然后开启电源，系统开始工作，程序开始运行，传感器中的CCD便实时监视图像,由软件启动一个定时器
70040编辑于 2022-12-22 - 来自专栏宜达数字
VR开发--SteamVR框架工具（2）：激光指针与贝塞尔曲线激光指针
摘要： 1、VRTK_SimplePointer：激光指针+2、BezierPointer：贝塞尔曲线激光指针 1、简单激光指针（VRTK_SimplePointer） （1）继承于worldPointer （2）关于激光指针脚本： ? （3）定义：从控制器尾部发出一个有色光束来模拟激光束，能判断所指向的对象以及对象距控制器发出光束位置的距离。 相关例子：框架工具中003场景 2、VRTK_BezierPointer:贝塞尔曲线激光指针 ? ? （1）定义 贝塞尔指针从控制器末端发出一个曲线（由游戏对象组构而成）到（任何高度的）地面上一点。 激光束默认按控制器上的抓握键Grip来激活。 ? ? （2）脚本及相关属性 ? Enable Teleport（启用传送）：如果勾选了，在目标设置事件中的teleport标志位就设为true，所以传送脚本就知道是否要行动到新的目标。
88410发布于 2020-06-02 - 来自专栏具身小站
2D激光SLAM建图算法对比
概述 HectorSLAM系统仅依赖扫描匹配技术，未采用里程计功能——这种设计优势与劣势取决于机器人类型及环境特性。该系统建议采用专用硬件（如高刷新率激光雷达）进行测试验证。 该系统通过结合扫描匹配与里程计技术，有效减少了粒子数量。 KartoSLAM和LagoSLAM都是基于图的SLAM方法，但它们的结果却截然不同。 2. 仿真对比 小范围和大场景（特征稀疏），5个不同算法，分别在两个不同场景进行仿真实验对比，误差如下： 小范围地图（MRL Arena）： 大范围地图（1r5map）：
23710编辑于 2025-10-28 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
激光视觉惯导融合的slam系统
系统，可以分为LIO和VIO两个紧耦合的子系统。 状态转移模型： 在本文的系统中假设激光雷达，相机和imu之间的时间offset是已知的，定义imu的第一帧为全局坐标系，三个传感器之间固联且外参已知。 2.视觉的测量模型： 当接收到一帧新的图像，我们从全局的视觉地图中提取落在当前视野内的地图点。 1.雷达地图管理： 激光雷达点云图的管理和FAST-LIO2一致，利用ikd_tree进行管理，ikd_tree提供了一些查询、插入和删除的接口，还可以根据配置参数下采样地图，同时新帧来的时候基于kd_tree 2.视觉全局地图管理： 视觉的全局地图是原来观测过的雷达点云的集合，每个雷达点都对应着多个观测到这个激光点点视觉帧到多个像素块。
1.2K30编辑于 2023-04-29 - 来自专栏机器人视觉
创想激光焊缝跟踪系统用于TIG焊接
创想激光焊缝跟踪系统通过激光传感技术，能够精确定位焊缝位置，实时反馈给焊接操作者，并自动控制焊枪的位置，使焊接焊缝更加精准、均匀，避免焊接过程中的偏移和不稳定现象。 而创想激光焊缝跟踪系统的引入，有效解决了这一问题。 焊缝位置的实时检测是实现高精度、高动态性能的焊缝跟踪前提。 创想激光焊缝跟踪特点 高精度定位：创想激光焊缝跟踪系统采用先进的激光传感技术，能够对焊缝位置进行高精度定位，实现毫米级的定位精度，确保焊接的准确性。 创想激光焊缝跟踪系统作为一种先进的焊接辅助技术，在TIG焊接中发挥着重要的作用。 随着科技的不断创新，相信创想激光焊缝跟踪系统将在更多领域展现出其强大的应用潜力。
45610编辑于 2023-07-31 - 来自专栏量子位
我的名片能运行Linux和Python，还能玩2048小游戏，成本只要20元
其实它是一台超迷你的ARM计算机，不仅能够运行Linux系统，有Python解释器，连上电脑还能玩2048小游戏。 而且只需6秒就能快速启动操作系统。 当然，它也是一个电子名片，系统中可以存入你的简历信息、照片。 而且他有激光切割机，可以制作焊锡膏丝印模板。 ? 在涂好焊锡膏后，他手动贴上了元器件。零件和焊锡膏均符合RoHS规定。 Shell 将名片的USB接口插上电脑，大约6秒内即可启动超级精简的Linux系统。电脑会将其显示为USB闪存驱动器和虚拟串行接口。 Linux小工具子系统会将其作为存储设备呈现给PC。 George在里面放上了自己的简历和摄影作品，可以在源代码中查看到这些内容。 ?
1.2K10发布于 2019-12-30 - 来自专栏机器人视觉
激光焊缝跟踪系统的作用和应用领域
激光焊缝跟踪系统作用 激光焊缝跟踪系统是一种利用激光和传感器技术对焊缝进行跟踪和监测的设备，它主要用于焊接过程中的实时监测和控制，具有以下作用： 精确定位焊接位置：激光焊缝跟踪系统可以精确定位焊接位置 降低生产成本：激光焊缝跟踪系统可以减少焊接过程中的浪费和瑕疵，避免重复工作和修补，从而降低生产成本。 激光焊缝跟踪系统应用领域 激光焊缝跟踪系统广泛应用于以下领域： 汽车制造：激光焊缝跟踪系统可用于汽车车身焊接、发动机组件焊接等。 航空航天制造：激光焊缝跟踪系统可用于航空航天领域的结构件焊接、制动系统焊接等。 机器人制造：激光焊缝跟踪系统可用于机器人制造中的焊接工艺。 能源制造：激光焊缝跟踪系统可用于能源领域的风力发电机组件、燃气轮机部件等的焊接。 电子设备制造：激光焊缝跟踪系统可用于电子设备的连接和组装。
62030编辑于 2023-03-07 - 来自专栏点云PCL
立体视觉+惯导+激光雷达SLAM系统
摘要 本文提出的立体视觉+惯导+激光雷达的SLAM系统，在比如隧道一些复杂场景下能够实现良好性能。 VIL-SLAM通过将紧密耦合的立体视觉惯性里程计（VIO）与激光雷达建图和激光雷达增强视觉环路闭合相结合来实现这一目标。该系统实时生成环闭合校正的6自由度激光雷达姿态和接近实时的1cm体素稠密点云。 箭头指示消息在系统中的流动方式。深色粗箭头表示系统实时输出，浅色粗箭头表示近实时后处理生成的输出。 系统有四个模块，如图2所示。视觉前端从立体摄像机获取立体图像。 该系统采用增量求解器iSAM2对全局姿态图进行优化，实现了实时性 ? 实验结果 评估了VIL-SLAM，并将其与基于最佳实时激光雷达的系统LOAM2在自定义数据集上进行了比较。 总结 VIL-SLAM是一种先进的里程计和地图构建系统，旨在在不同的环境中长期稳定地运行。当前的框架将VIL-VIO和激光雷达建图松耦合在一起。
1.3K20发布于 2021-01-05 - 来自专栏电子电路开发学习
焊接常识知多少？
2. 焊锡丝 好的焊锡丝对贴片焊接也很重要，如果条件允许，在焊接贴片元件的时候，尽可能的使用细的焊锡丝，这样容易控制给锡量，从而不用浪费焊锡和吸锡的麻烦。 焊锡丝的特质是具有一定的长度与直径的锡合金丝，在电子原器件的焊接中可与电烙铁或激光配合使用。 焊锡丝有铅和无铅的区别： 1、焊锡丝含铅和不含铅的区别只是含量的区别。 2、含铅的焊锡丝需人为的加入铅，目前已知的焊锡最佳配比为锡铅焊锡丝（国标：锡含量63%，铅含量37%）。 3、无铅焊锡丝也含极少的铅，目前没有完全纯净的金属产品。 2、用烙铁在元件上适量加一些焊锡，以焊锡覆盖到元件两边的焊点为准，把烙铁尖平放在元件侧边，使新加的焊锡呈溶化状态，即可取下元件了。 （也可把元件放好并对其加热，待焊锡溶化再用镊子碰一碰元件，使其对位即可。） 2、用镊子轻轻夹住元件，用烙铁在元件的各个引脚上点一下，即可焊好。
1.4K20编辑于 2022-05-19 - 来自专栏点云PCL
固态激光雷达和相机系统的自动标定
在本文中，我们提出了一种用于非重复扫描形式的固态激光雷达和相机系统的全自动标定方法。 为了评估校准性能，进行了多个基于各种激光雷达和相机组合的真实实验，所提出的方法可以成功地解决各种类型激光雷达相机系统的外参标定问题。 对于SSL和相机的标定系统，外参标定的问题是估计两个传感器之间的相对旋转和平移，即求解外参数矩阵（E∈ SE3）分别基于从两个不同传感器的同一帧中提取的相应3D-2D角点，该方法以印刷棋盘为校准目标，然而棋盘格的挑战是如何从不稳定分布的点云中准确地提取角点 ，本文对具有代表性的Livox系列激光雷达进行了研究，图2显示了在扫描校准目标时获得的几种典型模式： 1）非重复扫描模式导致稀疏单帧测量。 总结 本文提出了一种新的SSL摄像机系统外参标定方法，通过提出的时域积分和特征精细化方法，可以从模糊激光雷达测量中提取有效信息，基于标定目标点云的反射率分布，提出了一种棋盘格测量的三维角点估计方法，并结合从图像中提取的二维角点
2.2K10编辑于 2022-04-06 - 来自专栏Piper蛋窝
真工程师：20块钱做了张「名片」，可以跑Linux和Python
作为一名嵌入式系统工程师，George Hilliard 一直在追寻完美的设计，其中之一就是最简洁的 Linux 系统计算机。他一直在海量处理器型号中寻找最优解，最终发现了新的大陆。 因为他能使用激光切割机，所以可以用激光切割压模机压制的焊锡模板。模板的效果非常好，芯片的 0.2 毫米针脚需要特别注意才能保持光洁：激光功率与焦距是非常重要的。 ? George 使用焊锡手动焊接元器件，他确保板材和元器件的处理都是无铅、无害的，因此用来作为名片也是没什么问题的。 ? 上面这张图展示的处理结果有点偏离，但焊锡其实还是挺容易使用的，而且组装起来也非常容易。每一个元器件大概需要 10 秒钟装配，所以作者尽量减少元器件的数量。 这样的名片多少钱？ 有网友评论道：「对我来说令人难以置信的是，这样一块成本 1.42 美元（约合人民币 10 元）的芯片几乎包含了带动 Linux 的所有必要硬件：500MHz 的 CPU、32MB SDRAM、2D GPU
1.5K31发布于 2020-12-14 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS2使用lidar激光雷达(rplidar和ydlidar)
这里以ydlidar x4为例： 编译功能包： colcon build --packages-select ydlidar 运行节点： ros2 run ydlidar ydlidar_node ? 思考题： 使用激光雷达数据在ros2中建立实际环境地图。 参考turtlebot3案例。
1.8K40发布于 2019-08-31 - 来自专栏AI电堂
电烙铁焊锡到底有没有毒？
铅是一种有毒物质，人体吸收过量会引起铅中毒，摄入低剂量可能会对人的智力、神经系统和生殖系统造成影响。 锡与铅的合金，就是常用的焊锡，它具有金属良好的导电性，溶点又低，所以，长期以来用于焊接工艺。 焊锡所产生的铅烟容易导致铅中毒。 金属铅可能产生铅化合物，全被归类为危险物质，在人体中铅会影响中枢神经系统及肾脏。 铅对一些生物的环境毒性已被普遍证实。 焊锡在焊接时最主要的危害因素是铅烟，哪怕是无铅焊锡，其中多少都含有一定的铅。 铅烟在GBZ2-2002中的限值很低，毒性很大，需重点防护。 时间长了，它们在身体积累，对神经系统免疫破坏很大的。 无铅焊锡丝是环保的，但是无铅焊锡丝对人体也有害，无铅焊锡丝的铅含量低并不是不含铅，和含铅的焊锡丝相比，无铅焊锡丝对环境和人体的污染比含铅的要小。 2、少抽烟 多喝水 这样在白天可以排除大部分吸收的有害物质。 3、睡前饮绿豆汤或者蜂蜜水 这样可降火 对心情有帮助 而且绿豆和蜂蜜可以排除吸收的大量的铅和辐射。
1.9K10编辑于 2022-12-08 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
LVI：激光雷达子系统的特征提取梳理
原始测量话题、以及VIS的里程计话题，发布了预处理（过滤无效点、有序化、去畸变）之后的点云话题cloud_deskewed和cloud_info（其中cloud_deskewed话题是普通的PointCloud2的消息类型 cloud_deskewed # original cloud deskewed 原始去畸变点云 sensor_msgs/PointCloud2 cloud_corner # extracted corner feature 角点组成的点云 sensor_msgs/PointCloud2 cloud_surface # extracted surface feature 面点组成的点云 三 } } // parallel beam //// 理论上物体距离越远时，点云才应该越稀疏，相邻点距离较远 //// 但是对于平行于激光光束的表面来说 ，即使距离激光雷达很近，依然会导致两个相邻点很远 //// 所以当相邻点距离之差大于0.02倍距离时，认为它是平行于激光光束的平面，排除掉该点 float diff1 =
85720编辑于 2022-03-11 - 来自专栏Pulsar-V
SLAM-OpenGL实现rplidar A2激光雷达扫描显示
x = 0, p2_y = 0; //雷达扫描线起始步长 float p1step = 1.75f; float p2step = 2.25f; RPlidarDriver *drv; //扫描点 class (x1, y1); glVertex2f(x2, y2); glEnd(); } //绘制点 void draw_point(float x, float y, float R, float x, p2_y, 1, 1, 1, 0); draw_line(0, 0, p1_x, p1_y); draw_line(0, 0, p2_x, p2_y); std::vector x = sin(PI * p2step); p2_y = cos(PI * p2step); if (p1step == 2.5 + 1.75) p1step = 1.75 ; if (p2step == 2.5 + 2.25) p2step = 2.25; p1step += RADAR_STEP; p2step += RADAR_STEP
1.2K20发布于 2019-03-12
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