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產(chǎn)品分類

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LGGY-BL06X型六軸機(jī)器人視覺(jué)檢測(cè)生產(chǎn)線

一、產(chǎn)品概述

生產(chǎn)線以視覺(jué)系統(tǒng)和六軸機(jī)器人為核心，面向人工智能、機(jī)器人應(yīng)用和智能制造領(lǐng)域中的視覺(jué)識(shí)別、定位、檢測(cè)等實(shí)際應(yīng)用，搭建典型的機(jī)器人+視覺(jué)生產(chǎn)線場(chǎng)景。生產(chǎn)線采用邊緣計(jì)算終端作為處理單元，部署人工智能軟件環(huán)境，不僅可以完成常規(guī)的數(shù)字圖像處理、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制等基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)，還可以進(jìn)行相對(duì)復(fù)雜的字符識(shí)別、缺陷檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別、特征分析等綜合性實(shí)驗(yàn)。

二、產(chǎn)品介紹

1.滿足Python程序設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、基于視覺(jué)的機(jī)器人應(yīng)用、傳感器控制等課程或知識(shí)點(diǎn)的教學(xué)；

2.生產(chǎn)線平臺(tái)集成了機(jī)器人、視覺(jué)系統(tǒng)和多組傳感器，采用一體化設(shè)計(jì)，整套系統(tǒng)可直接擺放于桌面上操作；

3.所有組件均采用鑲嵌式安裝，可自由選擇安裝位置，搭建多樣化的實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景；

4.采用邊緣計(jì)算終端提供算力，支持PyTorch、TensorFlow等主流人工智能框架的部署；

5.融合了深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人控制、視覺(jué)與機(jī)器人協(xié)同、生產(chǎn)線運(yùn)動(dòng)控制等多種技術(shù)；

6.內(nèi)置的AI和視覺(jué)算法庫(kù)包括物體分類識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、缺陷檢測(cè)、OCR字符識(shí)別等多種案例，滿足基礎(chǔ)應(yīng)用與開(kāi)發(fā)教學(xué)。

三、主要硬件參數(shù)

1.邊緣計(jì)算終端

邊緣計(jì)算終端采用體積小巧，外形緊湊的嵌入式計(jì)算機(jī)，預(yù)裝Linux或Windows操作系統(tǒng)，集成Python、OpenCV等運(yùn)行環(huán)境，以及產(chǎn)品運(yùn)行所需的全部軟件框架和SDK，支持?jǐn)?shù)字圖像處理、2D視覺(jué)、3D視覺(jué)、機(jī)器人等硬件或應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和學(xué)習(xí)。

2.機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)即一套標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)級(jí)視覺(jué)系統(tǒng)，包括工業(yè)相機(jī)、鏡頭、LED光源、光源控制器等，通過(guò)視覺(jué)支架進(jìn)行集成，為所有的靜態(tài)目標(biāo)檢測(cè)、分析和處理提供實(shí)驗(yàn)的硬件環(huán)境。

3.六軸機(jī)器人

該型機(jī)器人完全開(kāi)放底層運(yùn)動(dòng)學(xué)正逆解控制算法，有助于用戶學(xué)習(xí)機(jī)器人的關(guān)節(jié)控制原理。同時(shí)，提供多個(gè)拓展接口，支持視覺(jué)、語(yǔ)音、多種末端執(zhí)行器、傳送帶等各類外設(shè)模塊的接入，實(shí)現(xiàn)物體抓取、視覺(jué)協(xié)同、人機(jī)交互、自動(dòng)教學(xué)演示等多種功能，可快速滿足教學(xué)、科研等需求。

4.輸送線

輸送線上安裝有步進(jìn)電機(jī)、光電傳感器，通過(guò)IO控制器接入邊緣計(jì)算終端，實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)模塊的協(xié)同。

四、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

1、Python程序設(shè)計(jì)（約64課時(shí)）

（1）數(shù)字類型、轉(zhuǎn)換、運(yùn)算

（2）Python運(yùn)算符、內(nèi)置函數(shù)、序列基本用法

（3）程序選擇結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)

（4）程序循環(huán)結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)

（5）列表實(shí)驗(yàn)

（6）集合實(shí)驗(yàn)

（7）函數(shù)實(shí)驗(yàn)

（8）字符串實(shí)驗(yàn)

（9）正則表達(dá)式實(shí)驗(yàn)

（10）數(shù)據(jù)可視化

（11）Python的數(shù)據(jù)處理

（12）Python文件操作

（13）Python多進(jìn)程

（14）Python多線程

（15）Python進(jìn)程與線程的區(qū)別

（16）Python面向?qū)ο蟮睦斫?/span>

（17）Python類的使用與類的實(shí)例化

（18）Python實(shí)例化對(duì)象的使用

（19）Python類的繼承使用

（20）基于Python的串口通訊

（21）基于Python的SocketTcp通訊

（22）基于Python的SocketUdp通訊

（23）基于Python的Modbus通訊

（24）PyQt5的環(huán)境搭建

（25）PyQt5的使用

（26）Qt Designer與PyUIC的使用

2、機(jī)器學(xué)習(xí)（約24課時(shí)）

（1）基于線性回歸的波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)

（2）基于K近鄰算法的電影類型識(shí)別

（3）基于K均值算法的未知數(shù)據(jù)分類

（4）基于決策樹(shù)的乳腺癌診斷

（5）AdaBoost電影數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)分類

（6）基于EM推理的雙硬幣拋擲模型驗(yàn)證

（7）基于樸素貝葉斯的垃圾郵件過(guò)濾

（8）基于隨機(jī)森林的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（9）基于支持向量機(jī)的動(dòng)態(tài)行人檢測(cè)

（10）基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（11）基于CNN與SVM的交通標(biāo)志的識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（12）基于HOG與SVM的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3、深度學(xué)習(xí)（約30課時(shí)）

（1）線性回歸建模與應(yīng)用——房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)

（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型構(gòu)建與應(yīng)用——服裝分類實(shí)驗(yàn)

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化——服裝分類優(yōu)化實(shí)驗(yàn)

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化——非線性函數(shù)極小值尋找實(shí)驗(yàn)

（5）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型構(gòu)建與測(cè)試實(shí)驗(yàn)

（6）基于殘差網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化模型設(shè)計(jì)

（7）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器——手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別

（8）文本分類——京東購(gòu)物分類

（9）基于LeNet手寫(xiě)數(shù)字體識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（10）基于RNN歌曲自動(dòng)編曲設(shè)計(jì)

（11）基于深度學(xué)習(xí)的圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注

（12）基于YOLOV5的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練

（13）基于YOLOV5的缺陷檢測(cè)案例

4、數(shù)字圖像處理（約20課時(shí)）

（1）圖像之間代數(shù)運(yùn)算

（2）圖像操作之打碼與解碼

（3）圖像的幾何仿射變換

（4）圖像空域?yàn)V波

（5）圖像的頻域?yàn)V波

（6）基于形態(tài)學(xué)的米粒檢測(cè)

（7）基于Canny算法的圖像摳圖

（8）基于分水嶺的圖像輪廓分割

（9）基于Hu矩形狀匹配

5、機(jī)器視覺(jué)（約40課時(shí)）

（1）視覺(jué)系統(tǒng)認(rèn)知

（2）像素尺寸測(cè)量

（3）物體定位和角度測(cè)量

（4）邊緣長(zhǎng)度測(cè)量與面積檢測(cè)

（5）物體顏色和形狀識(shí)別

（6）條碼和二維碼識(shí)別

（7）OCR字符分割、訓(xùn)練

（8）OCR字符識(shí)別

（9）基于形態(tài)學(xué)處理的產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)

（10）相機(jī)棋盤格標(biāo)定

（11）基于opencv的車牌識(shí)別

（12）基于模板匹配的電子產(chǎn)品識(shí)別

（13）基于視覺(jué)的車牌識(shí)別

（14）基于視覺(jué)的條形碼識(shí)別

（15）基于視覺(jué)的二維碼識(shí)別

（16）基于視覺(jué)的物體形狀顏色識(shí)別

（17）基于視覺(jué)的水果識(shí)別

（18）基于圖像的NanoDet目標(biāo)檢測(cè)模型實(shí)踐

（19）基于視覺(jué)的工件缺陷檢測(cè)

（20）基于視覺(jué)的證件識(shí)別

6、基于視覺(jué)的機(jī)器人應(yīng)用（約20課時(shí)）

（1）機(jī)器人認(rèn)知和基礎(chǔ)操作

（2）機(jī)器人示教和運(yùn)動(dòng)控制

（3）機(jī)器人與視覺(jué)系統(tǒng)標(biāo)定

（4）基于視覺(jué)的物體缺陷檢測(cè)與分類

（5）基于視覺(jué)的水果種類識(shí)別與分類

（6）基于視覺(jué)的零部件尺寸測(cè)量與分類

（7）基于視覺(jué)的機(jī)器人物體碼垛

五、綜合實(shí)訓(xùn)

1.機(jī)器人的控制

機(jī)器人主要由多路電機(jī)和金屬結(jié)構(gòu)組成，通過(guò)對(duì)單個(gè)或多個(gè)電機(jī)進(jìn)行控制，運(yùn)動(dòng)到指定角度，即實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的控制。機(jī)器人自身可在空間中執(zhí)行任意點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，同時(shí)，自帶有吸盤，可完成對(duì)指定物體的抓取。實(shí)訓(xùn)中，通過(guò)對(duì)電機(jī)和吸盤的控制，可操作機(jī)器人完成各種豐富的動(dòng)作；

2.AI+視覺(jué)自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)

采用AI技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，控制機(jī)器人進(jìn)行倉(cāng)庫(kù)貨物的自動(dòng)分揀、整理。邊緣計(jì)算終端中搭載深度學(xué)習(xí)算法，視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)貨物進(jìn)行識(shí)別和分類，機(jī)器人對(duì)貨物進(jìn)行多個(gè)倉(cāng)位間的搬運(yùn)，或者對(duì)貨物進(jìn)行整理歸位；

3.基于AI的圖象識(shí)別和抓取

基于邊緣計(jì)算終端中搭載的算法模型，可進(jìn)行物體識(shí)別與分類、電子產(chǎn)品識(shí)別、車牌識(shí)別、水果識(shí)別、OCR字符識(shí)別、產(chǎn)品缺陷檢測(cè)等應(yīng)用，并可控制機(jī)器人對(duì)不同種類的物體進(jìn)行抓取和分類。

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