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人工智能教学实验平台
FS_AIARM
系统融合人工智能技术、嵌入式系统技术、工业机械臂应用技术、AR技术、物联网技术,涉及语音输入领域、教育领域、仓储物流货物分拣、专家系统、娱乐行业,通过丰富的基础实验和项目案例,实现从人工智能基础学习到应用实践的完整过程。
  • 设备介绍
  • 系统结构
  • 设备项目
设备概述

人工智能AI实验箱FS_AIARM是新一代以网络计算为基础的智能系统,可以模拟工业4.0智能制造环境下的工业机器人分拣工作,在 TensorFlow、PaddlePaddle框架下,通过机器学习进行图像处理,语音处理,完成趣味任务挑战,从而帮助学生掌握人工智能应用技术。

人工智能实验箱由工业机械臂、工业级USB免驱摄像头、10.1寸高清显示屏、嵌入式AI控制单元、物联网一键还原节点、嵌入式AI运算单元、RFID射频模块等组成。集成Linux、Python、机器学习、深度学习系统等运行环境,满足人工智能视觉、语言、机器控制等算法、硬件、应用的开发和学习;实现在线的语音识别、图像识别、文字识别、人脸识别等等。通过AR增强现实技术实现图像识别,创建与现实中物体相关联的虚拟模型,实现虚拟到现实的联动策略。

产品特色

1、采用了人工智能计算机视觉与语音技术+嵌入式Linux技术+物联网技术+机械臂控制技术+AR技术的融合;

2、同时满足了“人工智能+嵌入式”、“人工智能+物联网” 、“人工智能+机器人”的基础教学需求;

3、设计了多个创新教学项目:AI计算机视觉仓库货物分拣、整理;AI语音机械臂控制、货物分拣;AR仓库货物分拣等;

4、百度AI开放平台调用,实现在线图像识别;

5、视觉摄像头结合机械臂,采用了移动侦测目标方式(非固定摄像头方式);

6、采用了高性能的人工智能计算单元;

7、设置了全键盘,可实现直接在实验箱上的Ubuntu系统中进行应用程序开发;

8、配套设计了系统的“嵌入式人工智能”课程体系;

9、配套系统的Python、TensorFlow、PaddlePaddle及人工智能机器学习相关理论及应用实验;

10、配套系统的STM32开发、机械臂开发以及物联网技术开发的相关理论及应用实验;

11、产品荣获山东省物联网协会科技进步二等奖;

12、物联网与边缘计算的项目。

系统结构图

1.本地化部署人工智能框架TensorFlow,实现计算机视觉+语音控制+机械臂技术+AR技术的融合

2.实现利用百度API进行动物、水果、蔬菜、logo、汉字、英文的识别,并与机械臂技术结合,进行分类

3.实现多种网络的物联网数据传输

综合项目案例介绍

项目一:模拟垃圾分类场景

项目背景:垃圾分类在中国如火如荼的进行着,垃圾分类过程中,关于过期的指甲油是湿垃圾,还是有毒垃圾这一问题难倒了许多人。后来,为了帮助人们解决垃圾分类的难题,朗朗上口的歌谣,快速分辨垃圾种类的小程序,逐渐出现在我们的身边。当然,这其中也少不了人工智能的身影,近期,可进行垃圾分类的机器人出现在工博会的现场,将不同种类的垃圾放置在履带上,机械臂可自动将垃圾进行分类,投入不同标识的垃圾桶中,既减少了出错的概率,又提高了垃圾分类的效率。

场景模拟:基于百度AI开放平台作为后台服务器,以机械臂、摄像头、嵌入式处理器为本地执行方,实现多种物体识别的功能,包括:动物识别、水果识别、蔬菜识别、车标LOGO识别、汉字识别以及英文识别,并可以进行物品的抓取和分类。

人工智能教学实验平台
FS_AIARM

系统融合人工智能技术、嵌入式系统技术、工业机械臂应用技术、AR技术、物联网技术,涉及语音输入领域、教育领域、仓储物流货物分拣、专家系统、娱乐行业,通过丰富的基础实验和项目案例,实现从人工智能基础学习到应用实践的完整过程。