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LGGY-BL06X型六軸機器人視覺檢測生產線

一、產品概述

生產線以視覺系統和六軸機器人為核心，面向人工智能、機器人應用和智能制造領域中的視覺識別、定位、檢測等實際應用，搭建典型的機器人+視覺生產線場景。生產線采用邊緣計算終端作為處理單元，部署人工智能軟件環境，不僅可以完成常規的數字圖像處理、機器視覺、機器人運動控制等基礎實驗實訓，還可以進行相對復雜的字符識別、缺陷檢測、目標識別、特征分析等綜合性實驗。

二、產品介紹

1.滿足Python程序設計、機器學習、深度學習、數字圖像處理、計算機視覺、基于視覺的機器人應用、傳感器控制等課程或知識點的教學；

2.生產線平臺集成了機器人、視覺系統和多組傳感器，采用一體化設計，整套系統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，搭建多樣化的實驗實訓場景；

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

5.融合了深度學習、機器視覺、機器人控制、視覺與機器人協同、生產線運動控制等多種技術；

6.內置的AI和視覺算法庫包括物體分類識別、目標檢測、缺陷檢測、OCR字符識別等多種案例，滿足基礎應用與開發教學。

三、主要硬件參數

1.邊緣計算終端

邊緣計算終端采用體積小巧，外形緊湊的嵌入式計算機，預裝Linux或Windows操作系統，集成Python、OpenCV等運行環境，以及產品運行所需的全部軟件框架和SDK，支持數字圖像處理、2D視覺、3D視覺、機器人等硬件或應用的開發和學習。

2.機器視覺系統

機器視覺系統即一套標準工業級視覺系統，包括工業相機、鏡頭、LED光源、光源控制器等，通過視覺支架進行集成，為所有的靜態目標檢測、分析和處理提供實驗的硬件環境。

3.六軸機器人

該型機器人完全開放底層運動學正逆解控制算法，有助于用戶學習機器人的關節控制原理。同時，提供多個拓展接口，支持視覺、語音、多種末端執行器、傳送帶等各類外設模塊的接入，實現物體抓取、視覺協同、人機交互、自動教學演示等多種功能，可快速滿足教學、科研等需求。

4.輸送線

輸送線上安裝有步進電機、光電傳感器，通過IO控制器接入邊緣計算終端，實現與其他系統模塊的協同。

四、實驗項目

1、Python程序設計（約64課時）

（1）數字類型、轉換、運算

（2）Python運算符、內置函數、序列基本用法

（3）程序選擇結構實驗

（4）程序循環結構實驗

（5）列表實驗

（6）集合實驗

（7）函數實驗

（8）字符串實驗

（9）正則表達式實驗

（10）數據可視化

（11）Python的數據處理

（12）Python文件操作

（13）Python多進程

（14）Python多線程

（15）Python進程與線程的區別

（16）Python面向對象的理解

（17）Python類的使用與類的實例化

（18）Python實例化對象的使用

（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的環境搭建

（25）PyQt5的使用

（26）Qt Designer與PyUIC的使用

2、機器學習（約24課時）

（1）基于線性回歸的波士頓房價預測

（2）基于K近鄰算法的電影類型識別

（3）基于K均值算法的未知數據分類

（4）基于決策樹的乳腺癌診斷

（5）AdaBoost電影數據集數據分類

（6）基于EM推理的雙硬幣拋擲模型驗證

（7）基于樸素貝葉斯的垃圾郵件過濾

（8）基于隨機森林的人臉識別系統設計

（9）基于支持向量機的動態行人檢測

（10）基于深度學習的車道線檢測系統設計

（11）基于CNN與SVM的交通標志的識別系統設計

（12）基于HOG與SVM的交通標志識別系統設計

3、深度學習（約30課時）

（1）線性回歸建模與應用——房價預測實驗

（2）神經網絡的模型構建與應用——服裝分類實驗

（3）神經網絡正則化——服裝分類優化實驗

（4）神經網絡參數優化——非線性函數極小值尋找實驗

（5）基于神經網絡的模型構建與測試實驗

（6）基于殘差網絡的優化模型設計

（7）神經網絡優化器——手寫數字識別

（8）文本分類——京東購物分類

（9）基于LeNet手寫數字體識別系統設計

（10）基于RNN歌曲自動編曲設計

（11）基于深度學習的圖像數據標注

（12）基于YOLOV5的目標檢測模型訓練

（13）基于YOLOV5的缺陷檢測案例

4、數字圖像處理（約20課時）

（1）圖像之間代數運算

（2）圖像操作之打碼與解碼

（3）圖像的幾何仿射變換

（4）圖像空域濾波

（5）圖像的頻域濾波

（6）基于形態學的米粒檢測

（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、機器視覺（約40課時）

（1）視覺系統認知

（2）像素尺寸測量

（3）物體定位和角度測量

（4）邊緣長度測量與面積檢測

（5）物體顏色和形狀識別

（6）條碼和二維碼識別

（7）OCR字符分割、訓練

（8）OCR字符識別

（9）基于形態學處理的產品表面缺陷檢測

（10）相機棋盤格標定

（11）基于opencv的車牌識別

（12）基于模板匹配的電子產品識別

（13）基于視覺的車牌識別

（14）基于視覺的條形碼識別

（15）基于視覺的二維碼識別

（16）基于視覺的物體形狀顏色識別

（17）基于視覺的水果識別

（18）基于圖像的NanoDet目標檢測模型實踐

（19）基于視覺的工件缺陷檢測

（20）基于視覺的證件識別

6、基于視覺的機器人應用（約20課時）

（1）機器人認知和基礎操作

（2）機器人示教和運動控制

（3）機器人與視覺系統標定

（4）基于視覺的物體缺陷檢測與分類

（5）基于視覺的水果種類識別與分類

（6）基于視覺的零部件尺寸測量與分類

（7）基于視覺的機器人物體碼垛

五、綜合實訓

1.機器人的控制

機器人主要由多路電機和金屬結構組成，通過對單個或多個電機進行控制，運動到指定角度，即實現機器人的控制。機器人自身可在空間中執行任意點的運動，同時，自帶有吸盤，可完成對指定物體的抓取。實訓中，通過對電機和吸盤的控制，可操作機器人完成各種豐富的動作；

2.AI+視覺自動倉儲

采用AI技術和計算機視覺技術，控制機器人進行倉庫貨物的自動分揀、整理。邊緣計算終端中搭載深度學習算法，視覺系統對貨物進行識別和分類，機器人對貨物進行多個倉位間的搬運，或者對貨物進行整理歸位；

3.基于AI的圖象識別和抓取

基于邊緣計算終端中搭載的算法模型，可進行物體識別與分類、電子產品識別、車牌識別、水果識別、OCR字符識別、產品缺陷檢測等應用，并可控制機器人對不同種類的物體進行抓取和分類。

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