LGGY-BL10X型機器人大模型與視覺自動分揀生產(chǎn)線

一、產(chǎn)品概述

本產(chǎn)品采用兩臺協(xié)作機器人和兩套視覺系統(tǒng)（1套2D視覺系統(tǒng)、1套深度視覺系統(tǒng)），面向自動化和智能制造領(lǐng)域的視覺定位、檢測、分揀等實際應(yīng)用，搭建典型的機器人+視覺自動分揀生產(chǎn)場景。在基礎(chǔ)教學(xué)方面，生產(chǎn)線可以完成常規(guī)的數(shù)字圖像處理、機器視覺、機器人運動控制、缺陷檢測、目標(biāo)識別等基礎(chǔ)實驗實訓(xùn)。在綜合實踐方面，前端的機器人和末端深度視覺系統(tǒng)，完成產(chǎn)品的定位和抓取；輸送線側(cè)的2D視覺系統(tǒng)進行產(chǎn)品的識別和檢測；后端的機器人則完成產(chǎn)品的分揀和倉儲。通過三個模塊的協(xié)同，實現(xiàn)真實生產(chǎn)線上的工藝流程。

除以上功能外，還在運算單元中完成了DeepSeek、Qwen等開源大模型的本地化部署，支持大模型技術(shù)開發(fā)、大模型+視覺、大模型+語音、大模型+機器人等多個行業(yè)場景的應(yīng)用實踐。

二、產(chǎn)品特點

1.滿足Python程序設(shè)計、深度學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理、機器視覺、基于視覺的機器人應(yīng)用、大模型技術(shù)應(yīng)用等課程或知識點的教學(xué)；

2.生產(chǎn)線平臺尺寸為長1200mm×寬600mm，集成了機器人、視覺系統(tǒng)和多組傳感器，采用一體化設(shè)計，整套系統(tǒng)可直接擺放于桌面上操作；

3.運算單元中配置GPU，支持PyTorch、TensorFlow等主流人工智能框架的部署；

4.融合了Linux系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)、機器視覺、機器人控制、視覺與機器人協(xié)同、生產(chǎn)線運動控制、大模型等多種技術(shù)；

5.內(nèi)置的AI和視覺算法庫包括物體分類識別、目標(biāo)檢測、缺陷檢測、產(chǎn)品分揀等多種案例，滿足基礎(chǔ)應(yīng)用與開發(fā)教學(xué)；

6.部署本地DeepSeek、Qwen等開源大模型，支持大模型技術(shù)開發(fā)、大模型+視覺、大模型+語音、大模型+機器人等多個行業(yè)場景的應(yīng)用實踐。

三、主要硬件參數(shù)

1.運算單元

采用一臺高性能計算機，預(yù)裝Linux或Windows操作系統(tǒng)，部署DeepSeek、Qwen等開源大模型，并集成Python、OpenCV等運行環(huán)境，以及產(chǎn)品運行所需的全部軟件框架和SDK，支持?jǐn)?shù)字圖像處理、機器視覺、機器人、大模型等硬件或應(yīng)用的開發(fā)和學(xué)習(xí)。

2.2D視覺系統(tǒng)

2D視覺系統(tǒng)即一套標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)級視覺系統(tǒng)，包括工業(yè)相機、鏡頭、LED光源、光源控制器等，通過視覺支架進行集成，安裝于輸送線一側(cè)，為所有的靜態(tài)目標(biāo)檢測、分析和處理提供實驗的硬件環(huán)境。

3.深度視覺系統(tǒng)

深度視覺系統(tǒng)采用1臺200萬像素深度體感攝像頭，安裝于機器人末端，用于目標(biāo)的精確定位與機器人引導(dǎo)。攝像頭可兼容ubuntu，linux和樹莓派等操作系統(tǒng)，兼容USB3.0接口協(xié)議，可進行深度信息感知、活體識別等。攝像頭內(nèi)置立體深度算法，可實現(xiàn)更準(zhǔn)確的深度感知及更遠的范圍。通過校準(zhǔn)，立體深度感知的誤差率低至2%，在室內(nèi)和室外環(huán)境中最遠可捕獲相距達10米的數(shù)據(jù)。

4.協(xié)作機器人（完全開源）

該機器人是專為教育科研開發(fā)的一款產(chǎn)品，融合AI大模型技術(shù)，且完全開源，在電機控制上，開放電機、控制器與機器人關(guān)節(jié)之間的控制源碼；在運動學(xué)算法上，開放底層運動學(xué)正逆解模型的源碼。通過全方位的開源，用戶可以從事機器人軟硬件層面的各類科研、開發(fā)工作。

同時，機器人具有工業(yè)機器人的性能，提供多個拓展接口，支持視覺、語音、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)線集成、裝配等領(lǐng)域。

5.輸送線

輸送線上安裝有步進電機、光電傳感器，通過IO控制器接入運算單元，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)模塊的協(xié)同。

四、實驗項目

1、Python程序設(shè)計

2、機器學(xué)習(xí)

3、深度學(xué)習(xí)

4、數(shù)字圖像處理

5、機器視覺

6、基于視覺的機器人應(yīng)用

7、大模型技術(shù)基礎(chǔ)

8、大模型+視覺應(yīng)用案例

9、大模型+語音應(yīng)用案例

五、綜合實訓(xùn)

1.機器人的控制

機器人主要由多路電機和外部結(jié)構(gòu)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(xiàn)機器人的控制。機器人自身可在空間中執(zhí)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(xùn)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(shù)和計算機視覺技術(shù)，控制機器人進行倉庫貨物的自動分揀、整理。運算單元中搭載深度學(xué)習(xí)算法，視覺系統(tǒng)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

基于運算單元中搭載的算法模型，可進行物體識別與分類、電子產(chǎn)品識別、車牌識別、水果識別、OCR字符識別、產(chǎn)品缺陷檢測等應(yīng)用，并可控制機器人對不同種類的物體進行抓取和分類。

4.機器人大模型調(diào)試與部署

運算單元中內(nèi)置機器人大模型，支持通過語音或文本指令，由大模型自主生成機器人的真實控制代碼。用戶可在此基礎(chǔ)上對大模型進行調(diào)參，實現(xiàn)更加豐富的功能，比如開發(fā)多模態(tài)語境下的物體抓取功能，由機器人自主進行指令分解，生成動作規(guī)劃，合成為需要執(zhí)行的動作邏輯，并最終完成物體的抓取；

5.具身智能技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用

在上述機器人大模型的基礎(chǔ)上，可融合視覺、語音、傳感器等功能，開發(fā)具身智能應(yīng)用案例。用戶發(fā)出產(chǎn)品分類需求，機器人可首先調(diào)用視覺系統(tǒng)觀察環(huán)境中的物體，然后通過大模型分析，將產(chǎn)品依次取出，按照類別有序的擺放于操作平臺上。比如，對物料筐中的螺絲刀、膠帶、軸承等多種型態(tài)的物體進行分類。

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