LGGY-BL09X型機(jī)器人大模型與視覺(jué)檢測(cè)生產(chǎn)線(xiàn)

一、產(chǎn)品概述

生產(chǎn)線(xiàn)以視覺(jué)系統(tǒng)和協(xié)作機(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(xiàn)場(chǎng)景。生產(chǎn)線(xiàn)采用高性能運(yùn)算單元，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)。另外，運(yùn)算單元中實(shí)現(xiàn)了DeepSeek、Qwen等開(kāi)源大模型的本地化部署，支持大模型技術(shù)開(kāi)發(fā)、大模型+視覺(jué)、大模型+語(yǔ)音、大模型+機(jī)器人等多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用實(shí)踐。

二、功能與應(yīng)用場(chǎng)景

1.開(kāi)放性實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)代碼在Jupyter Notebook環(huán)境中編寫(xiě)。

2.開(kāi)放全部源代碼

開(kāi)放全部軟件框架和算法級(jí)源代碼，支持二次開(kāi)發(fā)，提供完善的實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)和技術(shù)文檔，并提供產(chǎn)品相關(guān)軟硬件的架構(gòu)與設(shè)計(jì)方法文檔。

3.部署本地大模型

完成了DeepSeek、Qwen等開(kāi)源大模型的本地化部署，即部署于本機(jī)的運(yùn)算單元中，除了可以開(kāi)展大模型基礎(chǔ)應(yīng)用的學(xué)習(xí)外，還可以利用大模型和配置的視覺(jué)、語(yǔ)音、機(jī)器人、傳感器等設(shè)備進(jìn)行交互，面向如智能制造、智能家居、智慧農(nóng)業(yè)等典型場(chǎng)景，開(kāi)展應(yīng)用實(shí)踐。

4.視覺(jué)定位、檢測(cè)與識(shí)別

視覺(jué)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中，通常有三個(gè)方向：定位（即計(jì)算目標(biāo)位置，為機(jī)器人抓取提供引導(dǎo)）、檢測(cè)（即檢測(cè)目標(biāo)的缺陷，如零部件劃痕、缺角等，用于進(jìn)行良次品分類(lèi)）、識(shí)別（即識(shí)別目標(biāo)的名稱(chēng)，如識(shí)別不同長(zhǎng)度的螺桿，用于進(jìn)行產(chǎn)品種類(lèi)的分揀）。

本產(chǎn)品在不同的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目中，綜合運(yùn)用到了上述三類(lèi)技術(shù)：可以通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)定位目標(biāo)的位置，機(jī)器人準(zhǔn)確抓??；也可以進(jìn)行目標(biāo)的缺陷檢測(cè)，由機(jī)器人進(jìn)行次品剔除；還可以進(jìn)行目標(biāo)的尺寸測(cè)量或型態(tài)識(shí)別，由機(jī)器人完成目標(biāo)的分類(lèi)。用戶(hù)可以在開(kāi)源環(huán)境下進(jìn)行自主開(kāi)發(fā)，面向智能制造、智慧物流等多個(gè)場(chǎng)景，開(kāi)展行業(yè)應(yīng)用。

5.機(jī)器人手眼標(biāo)定

為機(jī)器人引入視覺(jué)系統(tǒng)，使得機(jī)器人可進(jìn)行自主的、智能化的運(yùn)動(dòng)，完成如零部件分類(lèi)、物流搬運(yùn)、碼垛、物體分揀等功能。手眼標(biāo)定有兩種方式：眼在手上、眼在手外。通常來(lái)說(shuō)，對(duì)大目標(biāo)或大范圍多個(gè)目標(biāo)的抓取，需要更大的視野，可以采取眼在手外的方式；對(duì)小目標(biāo)的抓取，則可以采用眼在手上的方式。當(dāng)然，還需要考慮到機(jī)器人的負(fù)載和安裝空間，是否在末端安裝了視覺(jué)系統(tǒng)后，仍能實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的抓取。本產(chǎn)品綜合采用了眼在手上和眼在手外的方式，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的視覺(jué)使用需求。

6.基于視覺(jué)的機(jī)器人應(yīng)用

機(jī)器人與視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)合，可以對(duì)不同尺寸、外觀的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，開(kāi)展目標(biāo)分揀、智能碼垛、物體識(shí)別、字符識(shí)別等多種人工智能基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目。

7.生產(chǎn)線(xiàn)系統(tǒng)集成

生產(chǎn)線(xiàn)上安裝有步進(jìn)電機(jī)、光電傳感器，通過(guò)IO控制器接入運(yùn)算單元，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)線(xiàn)的啟動(dòng)、停止、暫停，以及觸發(fā)視覺(jué)系統(tǒng)拍照、控制機(jī)器人定點(diǎn)抓取等動(dòng)作，從而完成集成化系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的全流程動(dòng)作。

三、主要硬件參數(shù)

1.運(yùn)算單元

采用一臺(tái)高性能計(jì)算機(jī)，預(yù)裝Linux或Windows操作系統(tǒng)，部署DeepSeek、Qwen等開(kāi)源大模型，并集成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、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人、大模型等硬件或應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和學(xué)習(xí)。

2.2D視覺(jué)系統(tǒng)

2D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，安裝于平臺(tái)上方，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。

視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：

3.深度視覺(jué)系統(tǒng)

深度視覺(jué)系統(tǒng)采用1臺(tái)200萬(wàn)像素深度體感攝像頭，安裝于機(jī)器人末端，用于目標(biāo)的精確定位與機(jī)器人引導(dǎo)。攝像頭可兼容ubuntu，linux和樹(shù)莓派等操作系統(tǒng)，兼容USB3.0接口協(xié)議，可進(jìn)行深度信息感知、活體識(shí)別等。攝像頭內(nèi)置立體深度算法，可實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的深度感知及更遠(yuǎn)的范圍。通過(guò)校準(zhǔn)，立體深度感知的誤差率低至2%，在室內(nèi)和室外環(huán)境中最遠(yuǎn)可捕獲相距達(dá)10米的數(shù)據(jù)。

4.協(xié)作機(jī)器人（完全開(kāi)源）

該機(jī)器人是專(zhuān)為教育科研開(kāi)發(fā)的一款產(chǎn)品，融合AI大模型技術(shù)，且完全開(kāi)源，在電機(jī)控制上，開(kāi)放電機(jī)、控制器與機(jī)器人關(guān)節(jié)之間的控制源碼；在運(yùn)動(dòng)學(xué)算法上，開(kāi)放底層運(yùn)動(dòng)學(xué)正逆解模型的源碼。通過(guò)全方位的開(kāi)源，用戶(hù)可以從事機(jī)器人軟硬件層面的各類(lèi)科研、開(kāi)發(fā)工作。

同時(shí)，機(jī)器人具有工業(yè)機(jī)器人的性能，提供多個(gè)拓展接口，支持視覺(jué)、語(yǔ)音、傳感器等外設(shè)模塊的接入，可應(yīng)用于教學(xué)、科研、生產(chǎn)線(xiàn)集成、裝配等領(lǐng)域。

5.輸送線(xiàn)

輸送線(xiàn)上安裝有步進(jìn)電機(jī)、光電傳感器，通過(guò)IO控制器接入運(yùn)算單元，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)

2、機(jī)器學(xué)習(xí)

3、深度學(xué)習(xí)

4、數(shù)字圖像處理

5、機(jī)器視覺(jué)

6、基于視覺(jué)的機(jī)器人應(yīng)用

7、大模型技術(shù)基礎(chǔ)

8、大模型+視覺(jué)應(yīng)用案例

9、大模型+語(yǔ)音應(yīng)用案例

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)和外部結(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(pán)，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(pán)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。運(yùn)算單元中搭載深度學(xué)習(xí)算法，視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)貨物進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)，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

基于運(yùn)算單元中搭載的算法模型，可進(jìn)行物體識(shí)別與分類(lèi)、電子產(chǎn)品識(shí)別、車(chē)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(lèi)的物體進(jìn)行抓取和分類(lèi)。

4.機(jī)器人大模型調(diào)試與部署

運(yùn)算單元中內(nèi)置機(jī)器人大模型，支持通過(guò)語(yǔ)音或文本指令，由大模型自主生成機(jī)器人的真實(shí)控制代碼。用戶(hù)可在此基礎(chǔ)上對(duì)大模型進(jìn)行調(diào)參，實(shí)現(xiàn)更加豐富的功能，比如開(kāi)發(fā)多模態(tài)語(yǔ)境下的物體抓取功能，由機(jī)器人自主進(jìn)行指令分解，生成動(dòng)作規(guī)劃，合成為需要執(zhí)行的動(dòng)作邏輯，并最終完成物體的抓?。?/span>

5.具身智能技術(shù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用

在上述機(jī)器人大模型的基礎(chǔ)上，可融合視覺(jué)、語(yǔ)音、傳感器等功能，開(kāi)發(fā)具身智能應(yīng)用案例。用戶(hù)發(fā)出產(chǎn)品分類(lèi)需求，機(jī)器人可首先調(diào)用視覺(jué)系統(tǒng)觀察環(huán)境中的物體，然后通過(guò)大模型分析，將產(chǎn)品依次取出，按照類(lèi)別有序的擺放于操作平臺(tái)上。比如，對(duì)物料筐中的螺絲刀、膠帶、軸承等多種型態(tài)的物體進(jìn)行分類(lèi)。

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