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          透明液壓傳動實訓設備
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          產品類別

          產品名稱:[ZRRGZN-02協作機器人視覺平臺]

          上海中人專業提供ZRRGZN-02協作機器人視覺平臺,是專業的教學設備生產廠家,我們歡迎您來我們生產基地考察ZRRGZN-02協作機器人視覺平臺,并為您提供專業的解決方案。教學設備可以解決教師教學缺少平臺,學生缺少實操經驗的難題。ZRRGZN-02協作機器人視覺平臺,是中人公司的品質效益保障教學產品。 文章內容中的圖片為參考圖片,僅供參考,以實物為準.

          本文關鍵詞:ZRRGZN-02協作機器人視覺平臺

          ZRRGZN-02協作機器人視覺平臺

          參考圖片

          特點和優勢

          1)支持兩種開發環境。實驗軟件提供jupyter notebook和VS2015兩種開發環境,其中jupyter notebook采用Python編程語言,VS2015采用C++編程語言,用戶根據實際需要選擇,可滿足不同院校的教學要求。

          2)源代碼開放。開放全部軟件框架和算法級源代碼,學生可在代碼層面,通過調參、代碼填充等方式進行應用和驗證性質的課程基礎實驗,也可參考實驗指導書,自行編寫代碼,進行相對復雜的項目實驗。教師則可依托該平臺,進行深度的二次開發。

          系統主要功能模塊

          1)邊緣計算終端

          邊緣計算終端采用NVIDIA公司的Jetson Nano處理器,該處理器具備GPU運算功能,既可作為邊緣計算終端(即小型電腦)使用,也可進行基于深度學習的數字圖像處理相關的分析和運算。通過在處理器中部署視覺系統SDK、Python和OpenCV等相關軟件和框架,以及與外接設備的通訊協議,學生即可完成從視覺系統硬件搭建、圖像采集、圖像處理,到實驗流程設計與論證,再到視覺系統和外部設備的聯動控制等一系列功能,無需另外配置電腦。

          邊緣計算終端主要技術參數如下:

          處理器:64位四核CORTEX-A57,128核MAXWELL GPU;

          內存:4GB LPDDR,板載存儲:64GB;

          接口:USB3.0×4,Micro USB×1, HDMI×1,RJ45×1,DC5.5×2.1電源接口;

          集成Linux、Python等運行環境,支持數字圖像處理、機器視覺、深度學習等算法、硬件、應用的開發和學習。

          機械臂參數

          Mycobot-Pi

          機械臂參數

          臂展

          280mm

          自由度

          6

          負載

          250g

          電子參數

          SOC

          BroadcomBCM2711

          CPU

          1.5Hz

          藍牙/無線

          yes

          USB

          USB3.0*2;USB2.0*2

          顯示屏幕

          no

          HDMI接口

          microHDMI*2

          自定義按鍵

          no

          IO接口

          40

          軟件平臺

          適用于

          獨立工作

          編程平臺

          Debian/Ubuntu

          ROS/Python

          內嵌

          圖形化編程

          內嵌

           

           

          視覺系統主要硬件如下:

          1)工業相機

          傳感器型號:Sharp RJ33;

          像元尺寸:3.75 μm×3.75 μm;

          靶面尺寸:1/3”;

          分辨率:1280×960;

          幀率:30 fps;

          曝光時間:34μs~1sec;

          黑白/彩色:彩色;

          接口:GiGE。

          2)工業鏡頭

          l 焦距:固定焦距;

          l 光圈:手動光圈;

          像素級別:600萬像素,FA 鏡頭;

          焦距大。12mm ;

          l F數:F2.8~F16。

          3)LED光源

          光源類別:30度環形光源;

          l LED類型:貼片LED;

          l 顏色:白色;

          色溫:6600K;

          功率:14.4W。

          實驗項目

          1)基礎實驗:Python語言程序設計

          l python集成開發環境搭建、軟件安裝實驗

          l python編程實驗:計算任意輸入整數的階乘

          l python編程實驗:漢諾塔問題

          l python編程實驗:使用蒙特·卡羅方法計算圓周率近似值

          l python編程實驗:使用Numpy進行t檢驗

          l python 編程實驗:使用PIL讀取、顯示和處理圖像

          l python GUI編程實驗:matplotlib數據可視化

          l python GUI編程實驗:動態時鐘設計

          2)基礎實驗:數字圖像處理

          l 圖像的代數運算

          l 圖像變換

          l 圖像分割

          l 圖像平滑

          l 圖像增強

          l 彩色圖像處理

          l 形態學處理

          l 邊緣檢測

          l 直線、圓檢測

          l 三角形、矩形檢測

          3)基礎實驗:機器視覺

          l 視覺系統搭建與硬件操作

          l 圖像采集與顯示

          l 視覺定位

          l 視覺系統的標定

          l 顏色識別

          l 形狀識別

          l 測量物體尺寸

          l 物體有無檢測

          4)課程設計:人臉識別系統

          l 能夠錄入人臉數據;

          l 能實現身份認證;

          l 有專門的用戶操作界面。

          5)課程設計:目標識別系統

          l 能夠識別平面彩色目標,如圓形、矩形、三角形,或者利用深度學習技術識別其他復雜結構目標圖案;

          l 有專門的用戶操作界面。

          6)課程設計:物體缺陷檢測系統

          l 能夠對物體進行預處理;

          l 能夠檢測是否有缺陷并提取缺陷特征;

          l 能夠輸出缺陷的大小,判斷目標是否合格。

          7)課程設計:OCR字符識別系統

          l 能對圖像進行預處理,凸顯出視野中的字符區域;

          l 能分析字符形態,如間距、高度等;

          l 能將字符逐個分割出來,并進行準確識別,而后顯示。

          8)課程設計:車牌檢測與識別系統

          l 能從視頻流中提取特定幀圖像,并進行預處理,濾除干擾信息;

          l 能從圖像中定位到車牌位置;

          l 對車牌信息進行識別,并輸出到界面。

          9)課程設計:種子計數與分級系統

          l 能對圖像進行預處理,濾除干擾信息;

          l 能對不同種子進行分割,統計有效種子的數量;

          l 能逐個判別種子特征,根據分類依據進行種子分級。

           


          原文網址:http://www.monaliang.com/proshow.asp?ID=1567
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