【广州★南创】（）以“科技为本，诚信经营”为宗旨，为各行各业用户提供原装*HBM  RTNC3/1T    称重传感器。原装*HBM  RTNC3/1T    称重传感器现货特惠供应，咨询。

产品品牌：HBM

产品名称：HBM  RTNC3/1T   称重传感器

HBM  RTNC3/1T    称重传感器的特点：

不锈钢及安装附件由不锈钢制成           

按照 OIML R60 标准， 6000d

RTNC3/1T    称重传感器6线制    

可并行连接，带有四角调整

符合 EMC/ESD 要求，按照 EN 45501 标准

HBM 传感器其他*型号*：

HBM仪表

WE2107仪表（普通型，RS232接口，塑料外壳）

WE2107M-SS仪表（普通型，RS485接口，不锈钢外壳）

1-WE2111仪表（新款）替代WE2110（WE2111,RS485&RS232接口，输入电源是220V; WE2111/DC，输入电源是24V）

WE2111-ZCC（WE2111仪表的模拟输出卡（4-20MA或0-10V））

WE2111+ZCC（WE2111仪表+模拟输出卡（4-20MA或0-10V））

1-WE2111-R2/或者1-WE2111-R4（WE2111仪表的RS485或RS232接口 ）

WE2110+ZCC（仪表+模拟输出卡（4-20MA或0-10V））

VKK1-4A 接线盒（普通型(铝合金材质，可防尘防水,IP65)，4孔）

VKK1R-4 接线盒（不锈钢，4孔）

VKK2-8A（普通型，8孔）

近日，由*、中国机器人产业联盟 主办，CIROS2016中国机器人展览会组委会、机电商报社共同发起的2016中国机器人产业发展高峰论坛暨‘金手指’奖颁奖典礼”于上海隆重举 行。台达SCARA工业机器人DRS40L系列以其高速、高精、高弹性、多功能等特点，荣获“金手指奖·2016年度机器人新锐产品奖”年度大奖。台达集 团-中达电通机器人产品开发处产品江振民代表公司出席典礼并上台领奖。

　江振民表示：“此次评选，台达SCARA工业机 器人DRS40L系列之所以在技术创新性、市场性及应用贡献性三项指标获得专家、用户和媒体的认可，不仅在于DRS40L系列的技术，在提升品 质、生产效率、节省工时与降低人力成本上的优异表现；更重要的是台达在产品的研发和设计上，充分立足制造业实际情况，以解决用户生产中的难点和痛点为出发 点，确保DRS40L系列能够zui大程度满足用户的实际生产需求。台达SCARA工业机器人DRS40L系列荣获‘金手指奖?2016年度机器人新锐产品 奖’，不仅是对台达研发创新的激励，也将成为台达机器人产品系列不断完善、增值服务不断提升的重要里程碑。”
　　
　　台达SCARA工业机器人DRS40L系列于2015年年初正式上市，整合台达驱控一体机ASDA-MS系列、手持式示教器、值伺服马达等产品， 目前已经成功导入电子电机、橡塑料、包装、金属制品行业的产线制程，大幅提升生产效率和产品出厂质量，成为工业机器人市场不可忽视的新生力量。 DRS40L系列主要特色：
　　
　　速度、精度、线性度和垂直度性能兼备
　　
　　DRS40L系列zui大负载3公斤，臂长400mm，标准循环时间为0.42sec，重复精度可达到±0.01mm，具备优异的速度、精度、线性度和垂 直度性能，同时可提供免感知器的顺应控制机能，能够快速精准地完成插件、组装、锁螺丝、移载、搬运、包装等作业，适用于重复性高、精度要求高的轻工业领 域。
　　
　　满足同步追踪功能需求，具备多样操作方式
　　
　　DRS40L系列内部设计有加工轨迹自动规划功能，可应用于在追踪同步进行中的应用需求，在涂胶、去毛边、焊锡等制程中有表现；DRS40L系列可搭配台达手持式教导盒、平板电脑、计算机等多种教导方式，客户可根据自己的使用习惯自行选择合适的操作方式。
　　
　　便于打造高整合的机器人工作站
　　
　　高弹性、多功能的台达SCARA工业机器人DRS40L系列，搭配台达工业自动化产品(如：伺服系统、视觉系统、线性模块等)，整合外围系统，可打造 出精简、高整合的机器人工作站。例如，DRS40L系列搭配机器视觉检测系统，可快速辨识瑕疵品并进行分类，大幅提高检测率和良品率。此外，DRS40L 系列还可快速导入产线自动化，在制造系统中呈现更高的灵活性，帮助客户逐步实现智能生产，以此达到高效率的自动化生产，增加生产弹性。RTNC3/1T厂家
　　
　　2016年是“十三五”国家规划的开局之年，也是国家系统推进智能制造发展的元年。机器人作为实现智能制造的重要载体，正呈现迅速增长的态势。“金手 指奖?首届中国机器人年度评选”旨在梳理和总结过去一年中国机器人产业在技术创新、市场应用方面取得的成就，记录产业技术进步的足迹，对接市场需求的 变化，引导机器人产品及相关核心技术进步的方向。
风险投资集团Madrona不久前在西雅图举办了一场机器学习与人工智能峰会，汇集了智能应用生态系统中不少大公司和初创企业。
本次峰会的一个重要的议题来自对与会者的问卷调查。在调查中，所有受访者都表示，机器学习对他们的公司和所在行业很重要或者非常重要。
　　
　　然而，超过半数的受访者认为，自己所在的机构在机器学习上还不够专业，难以支持他们完成需要做的事。
　　
　　微软*部门前任副总裁，现Madrona投资合伙人S.Somasegar参加了这次峰会，下文是他所写的总结。他认为，本次峰会展现了机器学习和人工智能当下的五个趋势：RTNC3/1T报价
　　
　　1.微智能和中间件服务
　　
　　广义上讲，现在的公司分为两类：一类是研发机器学习和人工智能技术的；另一类则是在应用和服务中使用机器学习和人工智能的。在包括数据预服务和学习服务或Maas提供者的（数据存储）块服务（比如aka和中间件服务）中，现在正有大量的革新在发生。
　　
　　随着微服务的出现，并且通过RESTAPI可以*地连接这些微服务，现在有一种逐渐增强的趋势，即，让学习服务和机器学习算法能够得到使用和再使用，而不是像以前那样必须从头开始重新设计。
　　
　　举个例子，Algorithmia公司提供了一个算法交易平台，任何智能的应用都能按需取用平台上的算法。这些算法和模型与特定数据集的结合（使用条件限于特殊的vertical），就是我们所说的微智能。这些微智能可以*地融入应用中。
　　
　　2.每一个应用都会变得智能
　　
　　如果你的公司还没开始使用机器学习来监测异常，*产品或者预测客户流失，你很快就会用到了。由于新数据的快速迭代、大量计算能力变得可用以及新的机 器学习平台门槛降低（不管是在大型的科技公司，比如亚马逊、和微软，或者初创企业），我们会看到越来越多的应用，它们能够产生实时的预测，并且不断变 得更好。在过去六个月，我们所见到的所有100多个处于早期的初创企业中，超过90%都在计划使用机器学习来提供更好的用户体验。RTNC3/1T原理
3.黑箱不黑
　　
　　在机器学习和人工智能的世界中，信任和透明是至关重要的。
　　
　　过去的一年间，有好几个高调的机器学习和人工智能项目走到了聚光灯下，包括微软的Tay，DeepMind的AlphaGo，Facebook的 聊天应用M以及各种各样的聊天机器人。自然用户交互界面的发展（声音，对话和视觉）为我们提供了非常有意思的选择和机会，让人类可以与虚拟助手（苹果的 Siri，亚马逊的Alexa，微软的Cortana以及Viv）互动。
　　
　　在我们与人工智能产品的交互中，也有一些令人烦恼的例子。比如，在GeorgiaTech的一门线上课程结束时，学生们才发现一位与他们互动了一整个学期的助教Jill竟然是聊天机器人。
　　
　　这一例子展现了技术和创新的神奇之处，同时，也引发了一些关于机器人、机器学习和人工智能的世界中信任和透明这方面规则的思考。
　　
　　与人工智能相关的工作中，理解“是什么”背后的“为什么”通常是另一个比较关键的部分。对于医生和病人来说，只告诉他们“有75%的概率触发癌症，需要使用某种药物进行治疗”，这还不够，他们需要知道是什么信息让机器得到了这一预测或者答案。
　　
　　我们地相信，对于机器学习，接下来我们可以做到*透明，我们还应该想清楚，这一技术的进步在道德上会有什么启发，这会是我们生活中*的一部分，也是社会进步*的一部分。RTNC3/1T品牌
　　
　　4.人类依然*
　　
　　关于我们该不该担心人工智能会代替人类，接管世界这一话题，现在有许多讨论。在自动化领域，机器学习和人工智能发挥着重要作用，并且获得了巨大的进步。但是，可以肯定的是，在智能应用的开发中，我们仍然需要人类，来创造正确的，端对端的用户体验。
　　
　　房屋买卖Redfin做了一个尝试，把机器学习生成的*推送给用户。这些机器生成的*比起用户自行搜索和筛选的结果更能吸引用户。不过，匹配 率真正大幅度地提升是在Redfin让中介对机器生成的*进行修正后再推送。Redfin能够把中介对机器的*的修正作为额外的训练数据，进而带动推 荐房源点击量的大幅提升。
　　
　　大数据平台Splunk也强调了这一点。如果仅靠机器，没有人的参与，消费者很难从Splunk获得zui大的价值。
　　
　　Spare5是一家搜集数据，以支持计算机视觉研究的公司，他们的例子也说明了人类在训练机器学习模型中的作用：人类可以对要输入模型中的数据进行修正和分类。
　　
　　机器学习中另一个常见的格言是：garbagein,garbageout（输入的是垃圾，输出的也是垃圾）。也就是说，数据的质量和完整性对于建造高效的模型至关重要。
3.黑箱不黑
　　
　　在机器学习和人工智能的世界中，信任和透明是至关重要的。
　　
　　过去的一年间，有好几个高调的机器学习和人工智能项目走到了聚光灯下，包括微软的Tay，DeepMind的AlphaGo，Facebook的 聊天应用M以及各种各样的聊天机器人。自然用户交互界面的发展（声音，对话和视觉）为我们提供了非常有意思的选择和机会，让人类可以与虚拟助手（苹果的 Siri，亚马逊的Alexa，微软的Cortana以及Viv）互动。
　　
　　在我们与人工智能产品的交互中，也有一些令人烦恼的例子。比如，在GeorgiaTech的一门线上课程结束时，学生们才发现一位与他们互动了一整个学期的助教Jill竟然是聊天机器人。
　　
　　这一例子展现了技术和创新的神奇之处，同时，也引发了一些关于机器人、机器学习和人工智能的世界中信任和透明这方面规则的思考。RTNC3/1T接线
　　
　　与人工智能相关的工作中，理解“是什么”背后的“为什么”通常是另一个比较关键的部分。对于医生和病人来说，只告诉他们“有75%的概率触发癌症，需要使用某种药物进行治疗”，这还不够，他们需要知道是什么信息让机器得到了这一预测或者答案。
　　
　　我们地相信，对于机器学习，接下来我们可以做到*透明，我们还应该想清楚，这一技术的进步在道德上会有什么启发，这会是我们生活中*的一部分，也是社会进步*的一部分。
　　
　　4.人类依然*
　　
　　关于我们该不该担心人工智能会代替人类，接管世界这一话题，现在有许多讨论。在自动化领域，机器学习和人工智能发挥着重要作用，并且获得了巨大的进步。但是，可以肯定的是，在智能应用的开发中，我们仍然需要人类，来创造正确的，端对端的用户体验。
　　
　　房屋买卖Redfin做了一个尝试，把机器学习生成的*推送给用户。这些机器生成的*比起用户自行搜索和筛选的结果更能吸引用户。不过，匹配 率真正大幅度地提升是在Redfin让中介对机器生成的*进行修正后再推送。Redfin能够把中介对机器的*的修正作为额外的训练数据，进而带动推 荐房源点击量的大幅提升。
　　
　　大数据平台Splunk也强调了这一点。如果仅靠机器，没有人的参与，消费者很难从Splunk获得zui大的价值。
　　
　　Spare5是一家搜集数据，以支持计算机视觉研究的公司，他们的例子也说明了人类在训练机器学习模型中的作用：人类可以对要输入模型中的数据进行修正和分类。
　　
　　机器学习中另一个常见的格言是：garbagein,garbageout（输入的是垃圾，输出的也是垃圾）。也就是说，数据的质量和完整性对于建造高效的模型至关重要。
　随着社交网络的兴起，人人都有了话语权。虽然每个人都有选择说什么的权利，但更多的人只是选择了转发或者传播的权利。
　　
　　这样的结果是越来越多的公众都参与了扩散，不过这不代表被扩散zui广的结论就是正确的。
　　
　　1、当下传播很广的一个观点，我就认为是错的，就是所谓的“工业4.0”概念。为什么公众愿意传播这一概念？
　　
　　一方面，中国制造业面临困境，不仅仅是出口下滑，科技升级也面临困境。
　　
　　另一方面，德国制造还是响当当的牌子，质量非常好，我们也恨铁不成钢——中国什么时候才能拥有德国制造那样的品质呢？
　　
　　所以德国说未来叫“工业4.0”，我们就开始广泛传播。
　　
　　我认为问题是对的，但是答案是错的。
　　
　　德国的*科技产品推出的多吗？快吗？实际上，*科技产品还是美国推出的zui为密集，他们为什么不喊“工业4.0”呢？
　　
　　中国制造业的真实问题不是质量高低。iPhone就是在中国生产的，质量非常高。
　　
　　中国制造业的真正问题是科技升级。
　　
　　“工业4.0”是用更为系统化、集成化和整体化的思路去提升制造水平，它能使制造业变得更精密和高效。这些都没有问题，但是怎么才能提高科技水平呢？这个时候就不要抓错了药方，头疼反而医了脚。
　　
　　我在美国的超市，发现一个有趣的现象：如果这个产品本身需要的材料不超过5个，比如塑料盆——一个塑料压铸成型就好了，许多国家都能生产。衣服更不用说，基本上就是布料、线、扣子或者加一个拉锁，肯定不超过5个。
　　
　　*都在为美国生产衣服，只有电子产品基本上都是中国货。
　　
　　这类产品打开后，再小的也超过5个元器件，甚至会有几百个元器件组装起来。只要构造一复杂，基本上都是中国生产的。
　　
　　为什么不是德国生产的呢？德国是有能力生产复杂电子产品的，但是他们只为自己国家的企业生产。日本和韩国也都是这种情况。只有中国是为第三方生产的，是做代工的。
　　
　　中国的生产能力不体现在生产自己的产品，而是帮别人生产，然后再由别人去销售。代工生产的模式很被我们中国人自己看不起，觉得这是来料加工，也就赚点儿加。经常用来举例的就是iPhone，产品确实好，但是苹果公司赚了多少钱？而我们为苹果代工才赚了多少钱？
　　
　　如果我们只是为一个成熟的企业的成熟产品做代工，肯定是很便宜的。但是如果是为更多创新的产品做代工，我们就要承担风险，这时我们就有机会跟对方谈判，拿走更多的利益。
　　
　　2、此时为什么会有“工业4.0”这样的概念呢？这与大规模工业化的悖论相关。
　　
　　如今的制造业在要求越来越高的整合度的同时，对灵活度的要求也越来越高。因为新产品总是越出越快，科技含量高的产品更新换代的速度也越来越快。
　　
　　这时就出现了悖论，德国制造的整合度很高，但是灵活度不够。所以美国的产品，不是找德国，而是找中国做。德国提出了工业4.0，推的恰恰是自己的优势，而不是应对的需求，它强调的依然是整合度。
　　
　　当我们工业化到一定程度的时候，也曾经推广过“企业资源计划”，即ERP(EnterpriseResourcePlanning)系统，不过很多大 型企业都有过受制于ERP系统的时候，因为ERP系统能提高集成度，但是会降低灵活度，这意味着，产品不要修改，一旦要修改就会遇到烦，因为缺乏 适应性。
　　
　　所以我们一定要认清真正的未来趋势，不仅要对整合度有要求，更关键的是灵活度，是在灵活度的基础上的整合度，而不具备灵活度的整合是没有前途的。
目前，我国的家用服务机器人主要有吸尘器机器人、 教育、娱乐、保安机器人、智能*机器人、智能穿戴机器人、智能玩具机器人，同时还有一批为服务机器人提供核心控制器、传感器和驱动器功能部件的企业。医 用机器人领域，应用zui广泛的要数*机器人；机器人主要是用于国防需求，主要有防爆机器人、侦查机器人等，近年来为了增强国防实力，国家在这 一领域的投入大大增加。至于农用机器人的应用，我国农业机械化程度相比发达国家差距较大，导致农业机器人的应用规模不大，大多出现在经济发达的城市。
根据资料显示，目前中国服务机器人产业规模尚未形成，缺乏大型支柱企业，也没有形成有影响力的品牌，仅占服务机器人市场的4.5%。RTNC3/1T报价
　　
　　2013年，中国专业服务机器人的销量总共为945台。其中，机器人的销量为428台；场地机器人的销量为266台；科研机器人的销量为86台； 物流用途机器人的销量为59台；其他专业服务机器人的销量为106台。2014年，中国专业服务机器人的销量总共为1089台。其中，机器人的销量为 495台；场地机器人的销量为257台；科研机器人的销量为55台；物流用途机器人的销量为119台；剩下其他专业服务机器人的销量为163台。
　　
　　根据预测：2015-2018年服务机器人销量达2605.2万台，运用占比预测法，得出2015-2018年间，中国服务机器人的累计市场销量将达到117万台。
　　
　　2015-2018年间，中国的专业服务机器人市场中，机器人的累计销量预期有望达到3078台，场地机器人的累计销量预期有望达到1847台；物流用途机器人的累计销量预期有望达到889台；科研机器人的累计销量预期有望达到547台。
　　
　　2015-2018年间，中国的个人/家用服务机器人中，家庭作业机器人的累计销量预期有望达到85.06万台；娱乐休闲机器人的累计销量预期有望达到29.26万台；残障辅助机器人的累计销量预期有望达到1095台。
　　
　　目前我国60岁以上人口已超过总人口的16%，预计到2021年全国老年人口总数将达到3亿人以上，人口的老龄化问题将成为中国面临的*的新挑 战。可以预计，在不远的将来，老年人和残疾人的护理将成为社会的一个重要负担，需要一大批护理机器人提供诸如取物、喂饭、翻书等服务，帮助、照顾老年人和 残疾人的日常生活，提高他们的生活质量，从而减少整个社会对护理人员数量和质量的需求。
　　
　　据统计，2012年个人/家用服务机器人销量约为300万台，较2011年增长20%，销售额为12.21亿美元；2014年个人/家用服务机器人销量约为470万台，较2013年增长17.50%，销售额约为22.5亿美元。
　　
　　据统计，2014年个人/家用服务机器人销量约为470万台，较2013年增长17.50%。其中，家务机器人（主要包括吸尘机器人、除草机器 人、泳池清理机器人、窗户清洗机器人等）的销量约为270万台，销售额约为7.99亿美元。娱乐休闲机器人（主要包括玩具机器人、教育训练机器人、娱乐用 途机器人等）销量约为120万台；销售额约为9.11亿美元。
　　
　　根据预测，2015-2018年，未来清洁机器人会首先打入家庭市场，扫地机器人的销量将达到2500万台，拖地机器人的销量会达到49.6万 台。未来三年内，个人/家庭用服务机器人的销量将高达2590万台，市场规模高达到122亿美元，超过2014年市场规模的5倍。
　　
　　目前中国呈现城乡疾病谱趋同现象，六大慢性病中，心脑血管疾病患病率占据前四名。城乡居民疾病谱已经没有多大的差异，这六大慢性病在肆虐大中小型城市 的同时早已开始向农村蔓延，包括“糖尿病”这种几年前还被农 村予以“富贵病”称号的疾病也已经过早地降临到还没来得及富贵起来的农村，这些慢性病治疗起来十分麻烦，须借助高科技手段。医疗机器人产品需求广，新的产 品也不断问世。
　　
　　科研机器人的价格是所有服务机器人中zui贵的，平均每台价格约为1500000美元；科研机器人中应用zui多的是*及治疗辅助机器人。尽管科研机器 人的销量占所有专业服务机器人销量总和的比例不高，但其销售额占所有专业服务机器人销售额总和则非常高，原因是科研机器人的价格昂贵。
　　
　　随着技术的进步和应用规模的扩大，科研机器人的平均售价将会有所下降，假设销量按照年均15%增长，售价约120万美元/台计算，至2021年，医疗机器人销量将超过3900台，其销售额将在48亿美元左右。
　　
　　农业机器人是用于农业生产的特种机器人，是一种新型多功能农业机械。农业机器人的问世，是现代农业机械发展的结果，是机器人技术和自动化技术发展的产 物。农业机器人的出现和应用，改变了传统的农业劳动方式，促进了现代农业的发展。2014年专业服务机器人销量24200台，销售额37.7亿美元， 其中，农业机器人销量和销售额占比分别为28%和26%。
　　
　　农业产业结构调整和农业生产的集约化以及我国工业机器人技术的快速发展，我国农业机器人的发展将出现良好的机遇。在新的农业生产模式和新技术的应用 中，农业机器人作为新一代智能化的农业机械必将得到越来越广泛的应用。按照销量年均12%增长，售价14万美元一台计算，至2021年，农业机器人的 销售量将超过1.4万台，销售额将超过20亿美元。RTNC3/1T厂家RTNC3/1T原理