海康机器人3D激光轮廓仪快速调试一

海康机器人3D激光轮廓仪快速调试一

3D轮廓仪相机物料准备
DP系列轮廓仪
24V开关电源
8pin转RJ45千兆网线
12pin转open电源线
直线运动平台
海康3D授权加密狗
软件下载
机器视觉立体相机客户端 —— 3DMVS客户端
3DMVS客户端是专为海康机器人立体相机开发的软件应用程序。适用于MV-DP系列3D激光轮廓传感器、MV-DL系列线
激光立体相机。客户端支持实时预览、参数配置、标定、数据保存、升级固件等功能。
用于3D轮廓仪图像效果调试;并集成相机SDK二次开发包供客户开发;
软件获取方式:海康机器人官网->服务支持->下
载中心,找到3DMVS最新版本下载即可
海康机器人-机器视觉-下载中心 (hikrobotics.com)

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安装完成3DMVS后,SDK二次开发包路径:

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默认装C盘,安装过程一直单击下一步即可

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打开3DMVS后显示效果;“设备列表”里会显示当前网络里的3D相机
电脑环境配置
• 环境配置
• 关闭防火墙和杀毒软件(若安装有360、火绒、腾讯管家等杀毒软件,请关闭退出杀毒软件)
• 电源选型设置为高性能模式:通过“控制面板> 电源选项> 高性能”

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ABB 机器人虚拟示教器基础操作教程

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一、基础操作界面与模式 1. 操作模式切换 * 手动模式:用于编程、调试和手动操作 自动模式:用于程序自动运行(需满足安全条件) 2. 动作模式选择(手动模式下) * 单轴模式:单独控制每个关节轴(1-6轴) * 优点:最直观,与坐标系无关 * 用途:调整机器人姿态,避免奇异点 * 线性模式:TCP沿直线运动 * 重定位模式:TCP位置不变,只改变工具姿态 点击示教器左上角 进入菜单栏 3. 坐标系选择(线性/重定位模式下) 四个可选坐标系: * 大地坐标系:机器人安装的基础坐标系 * 基座坐标系:机器人底座中心为原点(多数基本选择) * 工件坐标系:用户自定义的工作平面 * 工具坐标系:以工具末端为原点 二、三大核心数据设置 1. 工具数据(tooldata) 定义:描述工具(

FPGA原型验证学习笔记——开篇之问:Simulation or Emulation?

一些叽里咕噜的话 新人报道!今天是我跳槽进入新公司的第一天,也是我从传统FPGA开发转变为FPGA原型验证的一天。一切重新开始,一切重新学习。 第一天无非就是装装电脑,配置下服务器,闲来无事,阅读了下S2C公司撰写的数字芯片与验证相关的白皮书《Prototypical II》,觉得很有收获。不知何故,突然涌现一种强烈的分享欲望,想着也正好趁着刚开始学习新东西,不如开个专栏,作为自己日常学习笔记,同时也为了更好的以一个初学者的视角去记录我的学习心得,为更多跟我一样的初学者提供一些帮助。如果我的笔记有帮到您,那是我的荣幸,也让我倍感舒心。 另外,我也把《Prototypical II》链接放在了文章最后,有兴趣的小伙伴可自取,不过该网站需要您注册一些信息才可获取,另外该网站还提供了很多其他的资料供大家学习。 开篇之问:Simulation or Emulation? 在入手一门新技术时,总是要先问what/why,再去学习how。所以在进入FPGA原型验证的技术学习之前,我们需要先问清楚:什么是FPGA原型验证?为什么需要用到FPGA原型验证?而今天的第一篇笔记就是抛开乱七八糟

手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人

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手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人 当前版本 OpenClaw(2026.2.22-2)已内置飞书插件,无需额外安装。 你有没有想过,在飞书里直接跟 AI 对话,就像跟同事聊天一样自然? 今天这篇文章,带你从零开始,用 OpenClaw 搭建一个飞书 AI 机器人。全程命令行操作,10 分钟搞定。 一、准备工作 1.1 安装 Node.js(版本 ≥ 22) OpenClaw 依赖 Node.js 运行,首先确保你的 Node 版本不低于 22。 推荐使用 nvm 管理 Node

构建企业级私有化 AI:从大模型原理到本地智聊机器人全栈部署指南

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摘要:在生成式人工智能(AIGC)浪潮席卷全球的今天,大语言模型(LLM)已不再是科技巨头的专属玩具。然而,数据隐私泄露的隐忧、云端 API 高昂的调用成本以及网络延迟的不可控性,正成为阻碍企业深度应用 AI 的“三座大山”。本文基于“智聊机器人”项目的核心架构,深入剖析从大模型理论基础到本地私有化部署的全链路实践。我们将摒弃对云端服务的依赖,利用 Ollama 推理引擎与 Streamlit 前端框架,在消费级硬件上构建一个安全、可控、低成本的智能对话系统。这不仅是一次技术环境的搭建,更是一场关于“数据主权”与“AI 民主化”的深度探索。 文章目录 * 🌐 第一章:觉醒时刻——为何我们需要“私有化”大模型? * 1.1 大模型时代的机遇与隐痛 * 1.2 破局之道:开源模型与本地部署的崛起 * 1.