生物机器人生产机器人生物机器人生产机器人的组成和性能与工业机...

内容简介/生物生产系统机器人
生物生产系统机器人《生物生产系统机器人》是北京市高等教育精品教材立项项目。《生物生产系统机器人》介绍了机器人的发展和生物生产系统的特点等,着重介绍了生物生产系统机器人的基本结构(机械手、末端执行器、传感器、机器视觉、移动机构和执行机构)以及各类生物生产系统机器人,包括设施农业生产机器人(蔬菜、菊花插枝剪切机器人、番茄收获机器人、黄瓜形状判别和收获机器人、茄子收获机器人、草莓收获和器人以及植物工厂中蔬菜生产机器人)、大田生物生产机器人(收获机器人,如葡萄、柑橘、苹果、西瓜和甘蓝收获机器人,林业机器人、多功能机器人、植物保护机器人)、植物生物技术机器人、农产品加工机器人(肉类加工机器人、挤奶机器人和剪器人)等,最后介绍了未来的生物生产系统和对机器人的需求。《生物生产系统机器人》较全面地介绍了生物生产系统机器人,可用作机电一体化、农业机械化及其自动化、机械制造及其自动化等专业的本科生和研究生教材,也适合从事生物生产系统机器人技术研究工作的科技人员和工程技术人员使用。
图书目录/生物生产系统机器人
第一章 生物生产系统和机器人第一节 机器人的定义、分类及发展一、机器人的定义二、机器人的分类三、历史上的机器人四、现代机器人的发展和应用第二节 生物生产系统的基本概念第三节 生物生产机器人的特点和工作对象一、生物生产机器人的必要性二、生物生产机器人的特点三、生物生产机器人的工作对象第四节 生物生产机器人的发展思考题第二章 生物生产机器人的基本组成第三章 设施农业生产机器人第四章 大田生物生产机器人第五章 植物生物技术机器人第六章 农产品加工机器人第七章 未来的生物生产系统和机器人……
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文档介绍:
9.1微繁殖机器人9.1.1组织培育的自动化用于操作活组织的生物生产机器人需要其他很多不同于一般工业机器人的功能。为了能使农业机器人实用化,很多技术问题需要解决,包括对对象的温和操纵、室外机器视觉、室外地形移动系统的选择等。育苗机器人一般只用于室内操作,因此不需要移动装置,所以已经在包括日本在内的世界各地广泛开发出来,而且事实也已经证明了它们的实用性。生物技术,或者说生物工程,是一门最有效地利用植物和动物具有的多种功能用于生物生产的技术。其中涉及植物的三个重要技术是:一、植物增殖(组织培养),二、植物或组织产生的有用物质地利用(产生有用物质),三、饲养繁殖处理(细胞融合和基因管理)。生物技术操作的重要特征是它可以在无菌环境下对小而且极脆弱的组织进行温和操作。通常这种操作是手工完成的,因此需要特殊的技能。但是人工的介入是引起污染的主要原因,防止污染对生物技术操作成功与否是至关重要的。9.1.2生物技术的过程繁殖植物的方法有两种:有性繁殖和无性繁殖。在有性繁殖中,植物通过授精产生许多种子。在无性繁殖中,植物个体通过很多种方法进行再生,如组织培养、扦插和细胞分裂。细胞培养对于所需植物的大规模生产是一种非常适用的技术,因为通过这种方法得到的植株个体有着和它的母体(这种个体称为克隆植物)严格相同的特征。用来繁殖高级花卉、观赏植物和蔬菜的秧苗的分生组织克隆培养技术,已经投入了实际应用。现在,分生组织克隆培养技术已经用于生产兰花、草莓和康乃馨的无菌秧苗。这种技术对于提高这些植物的收成和它们的质量有着极其重要的作用。然而,由于在增殖过程中的一系列操作需要有严格的次序和非常清洁的无菌环境的专业技术,因此所有这些操作目前都是由专家手工完成的。组织培养是一个在一般花费情况下提供高质量秧苗的系统。如果能降低费用,提高生产力,这项技术将会得到普及。9.1.3植物组织培养增殖机器人在组织培养方法中,将茎顶作为移植体来繁殖克隆植物的方法称为茎顶培养。如图9.1所示,茎顶是一个复杂的器官,它包括一个生长点和一个叶原基。在茎顶培养中,从母体切下的移植体被移植到琼脂培养基上,诱导产生一个胼胝体或者芽。胼胝体是细胞的聚合丛,它是由于特殊细胞形态消失和细胞分芽繁殖而从移植体上产生的。图9.2显示了培养植物组织增生的过程,当组织增生时,琼脂培养基上的营养就会不足。如果没有充足的营养,组织就会停止分裂。所以在组织缺乏营养之前组织必须用刀切除并移到一个新的琼脂培养基上,这种操作称为移植。而通过重复这种操作来繁殖植物的方法称为次培养。图9.1分割移植体(Okamotoetal.,1992)图9.2通过机器人进行组织分芽繁殖(Okamotoetal.,1992)图9.3显示了移植机器人的原理图,用它来切除和移植组织或烟草胼胝体。在移植操作中,皮氏培养皿中培养的胼胝体被分成适当大小。然后每个又被选出到新的基体上培养。机器人的末端执行器,如刀和钳子,需要经过灭菌处理。如果有可能的话,应该将整个操作者保持清洁或者将机器人的机械手或机械手的一部分置于清洁腔中。传递式实验机器人系统包括以下几个装置:识别胼胝体的形状和位置的图像处理系统,分离、采摘和运送胼胝体的末端执行器,检测吸着力大小的压力传感器,将末端执行器引到组织端的操纵器,机器人驱动单元和控制整个系统的计算机。首先,机器人获取从皮氏培养皿的图像并且检测培养皿的面积和中心点。然后打开培养皿盖,机器人获取胼胝体的图像。接着,将胼胝体的图像根据多次实验获得的域值转换成二元图像。为了能搜索到胼胝体,有必要让机器人只检查有盖培养皿内区域,因为培养皿内胼胝体的位置在第一步操作中就被识别出来了(图9.4)。过滤噪声之后,就提取出胼胝体的图像,并且根据搜索结果,计算出了图像的质心。图9.3植物组织移植机器人原理图(Okamotoetal.,1992)图9.4图像处理过程(OkamatoandKitani,1990)切割胼胝体是通过附在操纵器末端的切割装置来完成的。切割装置架和支撑两个平行刀片部位间安装了弹簧缓冲器。双排刀片放在一起,随切割装置移动到胼胝体质心,然后下压进行切割。为了能够比较容易地捕获到胼胝体的图像,机器人张开手爪,分开已经被切开的胼胝体(图9.5)。然后操纵器末端的吸管吸取每个胼胝体移并释放到新的培养皿中。图9.5切割和分离植物组织(OkamatoandKitani,.4兰花原胚体移植机器人在分芽繁殖兰花时,实际采用种子繁殖技术。兰花的种子种在经过灭菌处理的琼脂培养基上,然后就可以识别到原胚体,并且将其转移数次以便提高发芽率和加快生长速度。每个原胚体间隔7-10cm。系统的原理图如图9.6所示,使用的是一个梯形操作器(OkamatoandKitani,1993)。CCD摄像机安装在机器人的R轴杆上,可以对目标区域摄像,其覆盖面是24mm×15mm。一个像素对应75m×75m面积。手爪通过一个形状记忆合合金(SMA)丝驱动(图9.7)。SMA丝在ACEFDB点伸展,并驱动钳子。A和B端是两个终点。通电后,SMA发热缩短,C和D处就被拉出,手指张开。图9.6兰花种子繁殖中原始球茎转移机器人系统原理图(Okamotoetal.,1993)图9.7转移原始球茎的钳子(Okamotoetal.,嫁接机器人嫁接是把一种秧苗的根身部和另一种秧苗的子叶部结合成一根秧苗的方法。根身部称为砧木,子叶部称为接穗。图9.8所示的称为“片叶剪切嫁接法”,在蔬菜苗嫁接机器人中就采用了这种嫁接法。砧木是斜切掉了一片子叶和发芽点留下来部分,接穗是斜切子叶下轴苗身,保留有发芽点的子叶。图9.8嫁接方法(Okamotoetal.,1992)嫁接通过将砧木和接穗结合起来,用专用的夹子夹在一起粘着就完成了。在嫁接机器人中,砧木苗和接穗苗分别悬挂在圆盘中分别供给。在持苗部,持苗手从圆盘上获得砧木苗和接穗苗。在剪切部,包含一片子叶和发芽点的茎顶部分被斜向上切除,接穗苗从斜下方向切除掉根身部,然后都被持苗手送到结合部,在断面处结合并且用夹子固定。嫁接作业中最重要的是,选择苗的最佳剪切位置以及将砧木和接穗精确地结合起来。本例中,用子叶将秧苗挂起来,并将砧木苗和接穗苗的子叶展开方向调整为相互垂直的位置,从而可以实现精确地定位。该机器人嫁接的成功率为97%,而且比人工嫁接快十几倍。9.3剪切-粘合机器人为了增加产量,在花卉的生产体系中有必要进行剪切和粘合操作。它使用从母体植株剪切的节枝。目前,用人工手操作将剪切体粘合起来。然而,这种操作单调乏味,并且需要大量的时间和劳力。因此,人们希望能实现这种操作的自动化。美国报导了一种天竺葵的剪切-粘合机器人系统(Simonton,1990;SimontonandPease,1990)。系统主要由以下几个部分组成:传送剪切苗的传送带、视觉传感器、叶剪切装置和进行传送和粘合的操纵器。然而,这个只是一个半自动系统,因为需要人工将剪切物一个个放置于传送带上。这里将介绍一个全自动的菊花剪切-粘合机器人(KondoandMonta,1997),它是由1
内容来自淘豆网转载请标明出处.第二章生物生产机器人概述;2.1生物生产机器人的作业对象;生物生产机器人的发展,大部分是由于生物生产系统中;植物、动物和食品的可能形态几乎是无限的,目标对象;另一个主要关心的问题是作业对象后期加工过程中的品;2.2生物体的特性;生物体的特征如表2.1所示,这些属性可以用各种已;作业对象的动态属性对决定机器人恰当的处理步骤和引;表2.1生物体的物理属;属性物理
第二章 生物生产机器人概述
2.1 生物生产机器人的作业对象
生物生产机器人的发展,大部分是由于生物生产系统中自动化原料处理的需要而引起的,因而机器人的作业对象和过程(生物体所经历的)是影响机器人设计的重要因素。与通常所设计的传统工业机器人的作业对象和过程相比,生物生产机器人需要处理大小、形状、颜色和表面特征动态变化的对象。此外,生物生产机器人很可能是在非结构化环境中作业,调整对象和过程以利于机器人的设计的可能性也很小(Allotta et al., ; Ting和Giacomelli, 1990)。
植物、动物和食品的可能形态几乎是无限的,目标对象常是随机地处于一个三维空间,随着植物的生长以及其它外部因素如风、机器和作业人员等的影响,这些位置可能发生改变,所以为机器人创造一个均衡统一的环境是十分具有挑战性的。此外,种植方式和植物栽培系统还依赖于生产系统的规模、当地气候和种植者的技术、环境及个人喜好。
另一个主要关心的问题是作业对象后期加工过程中的品质保持,在设计机器人时,需要仔细考虑和研究机器人体接触或变化对生物体的影响。根据定义,机器人是智能的、灵活的机器,它们比机械自动化机器更适宜于对这些类型的问题作出响应。 2.2 生物体的特性 生物体的特征如表2.1所示,这些属性可以用各种已确定的或新兴的方法测量。植物的形状乍看之下好像很复杂,但通常是具有一些规则的特征,这类信息是应用机器视觉识别植物形状的导航机器人智能的一个部分。
作业对象的动态属性对决定机器人恰当的处理步骤和引导操作中机器人的运动状态以减少对作业对象质量的负面影响是很重要的。一般,生物体和工业机器人的作业对象相比往往比较柔软且更易受到损伤,物体表面的摩擦阻力对决定机器人的夹紧力和翻转力是十分重要的,剪切阻力则是正确切割物体必须考虑的。当机器人处理动物对象时需要足够轻柔细致,以免让它们觉得不舒服。生物体的弹性有助于机器人决定处理对象的限度。
表2.1 生物体的物理属 属性 物理 动态 光学 声学 电学 特征 形状、大小、质量、密度、表观 剪切阻力、摩擦阻力、弹性、粘性 反射率、透射率 振动特性、波传播特性 电阻、电容、静电特性
生物体具有一定的光学特性,图2.1所示是部分植物在近紫外、可见和近红外波段的典型反射光谱。植物含有叶绿素的部分在670 nm附近有一个吸收波段。水果和花的颜色依赖于植物的种类,有些花在300 nm附近有很高的反射率,基于这一点,可以认为某些昆虫的视觉敏感范围包括了紫外区域,昆虫可能拥有将花朵从植物其它部位鉴别出来获得蜂蜜和花粉的能力。在近红外区域,有很多水的吸收波段:970、和1950 nm,植物的所有部位在这一区域比在可见光区域具有更高的反射率。
图2.1 植物的典型反射光谱 由于生物体含有水和组织,所以声波和振动属性同样显示出独特的特征,这些属性根据物体的成熟度和质量会有所改变。电特性如电阻和电容也会随物体品质的变化而变化。 大多数的生物体都是活的,收获的水果吸进O2呼出CO2和乙烯,用生物传感方法测量植物或水果的呼吸活动(类似于测量人类的脉博),从而确定生物体的内部状态也是可行的。 生物生产机器人的作业对象与传统的工业制造机器人是不同的,因而有必要开发生物生产机器人以适合生物体的特征。 2.3 生物生产机器人的特征
要使生物生产机器人适合生物体的特征,生物生产机器人的组成和性能就可能不同与工业机器人。首先,生物体的属性是各种各样且多变的,因而生物生产机器人在处理生物体时必须是灵活的、多功能的,在大多数情况下,当末端执行器与生物体相接触时柔性处理是必要的。第二,在识别周围环境时常希望机器人具有一定程度的智能。第三,机器人常要在非结构化的、苛刻的和变化的环境下作业。第四,除了那些传统机器人所具备的安全装置之外,当生物生产机器人与操作人员一起作业时可能还需要一些特殊的安全装置。最后,为使机器人能获得潜在的使用者的认可,它的操作界面必须简单,且货币投资要有成本效益。 2.4 对生物生产机器人的期望
虽然从19世纪70年代后期,生物生产机器人的研发一直在进行,但这一领域仍处于它的新兴阶段。对生物生产机器人的需求和发展方向常可见一些极端的观点,生物生产产业潜在的使用者对这一类机器人技术有各种期望。机器人无疑在很多生产制造过程中对提高生产率起了很重要的作用,为工业生产而开发的机器人技术及在生产中获得的经验对生物生产机器人的开发有很重要的价值,应用于各种生产过程的先进机器人技术也将继续发展。我们的观点是:无条件地接受或拒绝机器人技术在生物生产领域的应用是不恰当的。因而,讨论目前和未来对生物生产机器人的期望是什么是很重要的。 2.4.1替换、节省劳动力
生物生产机器人能弥补季节性劳力不足和管理困难问题,同时有助于降低人工费用。机器人有每天工作多于8小时的能力,一些机器人还能一天不间断地工作24小时。由于机器人能在任何时间段工作,很多生产系统就可利用这一优点降低非高峰期的使用率。机器人可用于替代工人完成危险和肮脏的作业,另一方面,机器人也同样适宜那些要求尽量减少人员通行的干净的室内环境。很多生物技术作业包括生物原料的控制传送就属于这一类。 2.4.2人类能力的扩展
装在机器人上的很多传感器可以进行比人工更精确的、连续的测量,特别是在像播种和嫁接这种单调的作业中,能创造更高质量的、统一的产品,从而增加市场价值。研究者在开发那些使用人类无法测量的信号的传感技术方面进行了大量的工作;另外,很多信号处理的创新算法可通过微处理器实现再传递给机器人执行任务。 通过使用在适当受限的工作单元为生物体特征专门开发的适宜的末端执行器,机器人有可能进行高速高效的作业,有些机器人系统还能处理一些工人无法直接处理的对象。目前,人类智力和能力的很多方面仍然是机器无法获得的,人类的创造性、灵活性和管理技巧在将资源转变成产品的整个系统中是相当有价值的。机器人作为人类的工具而开发,并在开发过程中尽量使机器人能够扩展人类的能力。 2.4.3包含机器人的新生产系统 在开发生物生产机器人时,很多情况下,新的生产系统也被创建以利于机器人作业。适用于特殊机器人的生产系统要同时根据生物生产的规模和环境的状况而创建,根据Kokuzeixha (1995)发表的数据资料,图2.2显示了很多生物生产的规模。过去25年,美国和日本的农场和农场用地的数量都有稳定的下降,美国的农场用地约是日本的40倍,而日本的农场数则比美国多,这说明两个国家之间在农场的平均大小上有很大的不同,日本的农场平均大小为1.4 ha,而美国是190 ha。可见,除了可控环境中的系统外,这两个国家的农业系统通常有一定的不同。
在东亚,主要是小规模的生物生产系统和有许多农民的密集型农业,在他们的生产系统中,优质产品是在较小区域里耗费大量的劳力、精力和时间获得的。虽然在开发技术以增加单位面积产量上作了很多努力并获得了一些主要成果,但这些技术的发展变得越来越困难。东亚的褶皱地型形成了各种小平原、丘陵、流域、小山、温室和植物工厂,还有在这些区域的各种各样的环境条件。为了获得较高的产量和质量,必须在适宜的季节和区域种植适宜的生物种类。在一个含多种种植地型的生产系统,需要一个单操作器多机器人(one-operator-several-robots)系统。 在美国和加拿大,常是只有很少农民的大型农场及用于大块田地的大型机械。他们能以较低的消耗生产优质的产品,但统一的品质还是较难达到的。当机器人引入大型系统时,三亿文库包含各类专业文献、行业资料、各类资格考试、专业论文、应用写作文书、幼儿教育、小学教育、高等教育、第二章 生物生产机器人概述02等内容。 
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浙江大学生物系统工程-生物生产机器人-实验报告4
同组学生姓名:__吴文华 方小敏 沈雨辰 赵懿滢 李艺健 ________ 一、实验目的和要求(必填)
三、主要仪器设备(必填) 五、实验数据记录和处理
七、讨论、心得
课程名称:
生物生产机器人
指导老师:__崔笛____成绩:_______________ 实验名称: 生物生产传感器的类型和相关参数测量
实验类型:
实验室操作结合上机
二、实验内容和原理(必填) 四、操作方法和实验步骤 六、实验结果与分析(必填)
一、实验目的和要求
了解生物生产传感器和执行器(actuators)的基本类型。掌握步进电机(stepping motor)、限位开关(limit switch)、光电传感器(photoelectric sensor)、接近器传感(proximity sensor)、位移传感器等基本参数的测量方法,并熟悉相关传感器和测试仪器,训练学生编程和调试技能(debug skill)。
二、 主要仪器设备
实验用的元器件和设备有:步进电机(39BYGH28-0506A, 直流电机,限位开关(KW11), 光电传感器 (E18-DS10PC), 接近传感器(FA12-4NB,FA12-4NAZ),位移传感器(FX81/±50mm, 多功能开发系统,万用表,以及多功能电源,游标卡尺,卷尺。
三、 操作方法和实验步骤
(1)步进电机的方向和调速实验
1.确定并画出电机线圈的两中心抽头O+和O-。
使用万用表测得线圈A直流电阻约为6.8Ω,线圈B直流电阻约为6.8Ω;工作电压为3V,因此流过每组线圈的电流为0.44A。0+和0-分别是黑线和白线。 2.手动测试步进电机的相序
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浙江大学生物系统工程-生物生产机器人-实验报告5_高等教育_教育专区。专业: 姓名...4、观察本实验平台可实现的功能。 5、本实验平台气动机械手的运动方式和控制...浙江大学生物系统工程-生物生产机器人-实验报告1_高等教育_教育专区。专业:__...4.调节镜头焦距,使图像清晰; 5.采集图像,并按样本编号给对象的图像命名; 实验...浙江大学生物系统工程-生物生产机器人-实验报告 3_高等教育_教育专区。专业: ...2、Use the right joints to draw the GRB-400 manipulator P.4 实验名称:...浙江大学生物系统工程-生物生产机器人-实验报告2_高等教育_教育专区。专业:__...水果编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 真实值/mm 74.12 71.76 69.32 ...浙江大学生物系统工程-生物生产机器人-期末大作业_高等教育_教育专区。题目 姓名.../!6 4 Biosystems Engineering Haozheng Jiang
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