某电动车制造联合车间工艺设备平面图

本资料为电动车遮雨外壳冲压模设计，包含弯曲模装配图，零件，冲孔模装配图，冲孔零件，欢迎下载。

卡车调试检测车间工艺平面图 1、本车间为新建钢结构厂房，长144米,宽 10+50=60米; 2、屋架采用门式钢架，柱顶高：7米，检测线区采用双板封墙方式；调整区雨棚不封墙； 3、车间内采用金刚砂地坪，地坪载荷为50kPA； 4、车间夏季采用风扇降温，电风扇安装在装配工位附近的柱子上或相应的钢结 构上，冬季不采暖； 5、车间照明要求：200lx， 6、车间大门尺寸统一为4200×4500；

重卡汽车总装车间工艺设备平面布置图 说 明 1、总装车间生产区长：352米，宽：51米，东西方向分设12米卸货雨棚(雨棚是否为悬挑还是立柱由结构专业核实)； 2、总装车间采用网架结构，下弦中心高11米;卸货雨棚高7m。 3、车间地坪为耐磨地坪，地坪负荷：50kPa；卸货雨棚地坪荷载也考虑50KPa。 4、车间照明要求：装配作业区照度：400lx，其余区域150lx。采用光带照明，装配线两 旁光带安装高度：2.5米 至4.0米之间，距装配线中心线2.5米。 5、车间装配线两边动力管线架空敷设。 6、车间要求通风，按2次/小时进行设计；整车下线检查区安装废气抽取装置排放废气。 7、燃油集中加注，过线管路按空中走管设计。 8、总装调试北侧调试雨棚长42m，宽度75m，轻钢结构厂房，轨顶高7.2m,不设围墙.

该系统对国标《电动自行车通用技术条件》（GB17761—2018）下生产的电动自行车识别与报警。电动车禁入电梯管控系统采用机器视觉 图像感知技术，通过人工智能深度学习技 术， 实现对电动车检测分析识别，在机器 视觉图像景中，通过电动车识别算法建立 图像模型，完成自动检测识别电动车，并能以视觉图像智能分析精确区分干扰物体。系统基于海量数据的深度学习，检测实时视频中的电动车目标，并通过电动车特征分析，准确的识别电动车目标。通过对电动车特征的深度学习，对视频中的目标进行检测，系统采用目前领先的基于深度学习的目标检测算法。识别率99.5%。若发生0.5%的误报可由监控室远程拨号放行或遥控器现场放行。 1、电源取电梯轿厢上方维修插座电源。 2、报警输出连接电梯开门按钮。 3、报警取消反馈接电梯对讲喇叭。 4、监控室通过原对讲系统，使用固定例如“222”数字拨号语音可远程误报放行。（原理是AI智能识别模块具有语音识别报警功能），并支持遥控器现场放行。 5、固定方式：不锈钢螺丝四角固定式 6、安装位置：电梯进门右手面上方 其他功能 1、设备基本参数可通过遥控器进行设置，包括放行，电梯门控制，灵敏度，强制放行时间。 2、设备内有微动感应装置，电梯运行过程设备不检测，以防发生危险。 3、设备内有重力感应装置，在1楼及其以下楼层工作，2楼以上楼层不检测，最大限度减少误报。 4、以下类型车辆识别100%