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AI+智能分拣实训平台

AI+智能分拣实训平台(AI-InRB)是应用机器视觉技术和机器人智能控制技术,通过深度学习实现目标识别和定位,并控制机械臂进行活动并完成目标物体拾取动作。学生使用该平台,可以学习到智能制造和智能物流领域各种机器人的机械臂控制技术。

基本介绍
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1、基本介绍

AI+智能分拣实训平台(AI-InRB)是应用机器视觉技术和机器人智能控制技术,通过深度学习实现目标识别和定位,并控制机械臂进行活动并完成目标物体拾取动作。学生使用该平台,可以学习到智能制造和智能物流领域各种机器人的机械臂控制技术。

 


2、平台功能

基于中智讯自主研发的智能分类机器人系统软件,可进行人工智能分拣的实践与应用,通过点击大类中的小目标,然后当摄像头拍摄的图片识别正确之后,会获取到目标的位置,如果不存在则返回“未找到目标”,如果识别到目标则会返回目标在哪个格子并控制机械臂去目标格子进行抓取操作。

软件应用界面包含如下模块:

1)中文汉字识别

分别是中,智,讯,武,汉,科,技,公,司,如图所示:

 


2)英文字母识别

分别是A,B,C,D,E,F,G,H,I,如图所示:

 


3)数字识别

分别是 1,2,3,4,5,6,7,8,9,如图所示:

 

4)汽车标志识别

分别是宝马,雪铁龙,大众,一汽,法拉利,福特,福田,本田,Mini 的牌子车标,如图所示:


 

5)交通标志识别

分别是小心警告,小心滑倒,限速 80,道路维修,注意行人,注意野生动物出没,直行或转弯,停车,环岛这几类的图片标识,如图所示:

 

6)动物识别

分别是狐狸,花,兔子,狮子,老鼠,蜗牛,老虎,比目鱼,大象这几类图片的识别,如图所示:



3、平台实训项目

智能分拣实训平台可以完成丰富的实训项目:

实训项目一:图像分类

1)实训列表

实训1:基于神经网络的手写字识别

实训2:基于KNN的猫狗图像分类

实训3:基于SVM的CIFAR-10图像分类

实训4:基于深度学习的CIFAR-10图像分类

实训5:基于深度学习的OCR光学字符识别

实训项目二:目标抓取

2)实训列表

实训1:基于机器视觉的目标抓取

实训2:基于ROS机器人操作系统的机械臂目标抓取

实训2:基于强化学习的机械臂目标抓取

课程名称:《智能分拣项目实训》


课程内容:以人工智能产业应用项目为核心,通实际的项目案例和真实工程任务管理模式实行对项目任务的开发与实践,包括方案分析、硬件设计、算法设计、应用设计、功能测试等完整的开发流程。通过本课程的学习可以使学生掌握人工智能项目的设计与开发思路,掌握人工智能在产业里面的技术应用和创新,使学生获得实际人工智能项目的设计与实施能力。

课程大纲:1.边缘计算框架(边缘框架认知、边缘算法开发、边缘硬件开发、边缘应用开发)

2.图像基础算法(图像采集、图像标记、图像转换、图像变换、图像边缘检测、形态学变换、图像轮廓、直方图、模块匹配、霍夫变换、梯度变换、图像矫正、图像添加水印、图像噪点消除)

3. 目标检测应用(数据采集标注、模型训练验证、模型推理验证、模型接口开发、模型算法开发)

4. 目标分类应用(数据采集分类、模型训练验证、模型推理验证、模型接口开发、模型算法开发)

5.智能分拣应用(智能分拣应用框架、物料盘目标检测、54种物料目标分类、智能分拣应用开发、智能分拣应用部署)

出版教材/推荐教材:内部教材(待完成),预计出版时间2025-02-01前

出版教材:上线中

线上课程:上线中

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