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人工智能综合实验室建设方案

人工智能综合实验室建设方案的硬件设备包括人工智能综合实验箱、四轴机器人视觉检测生产线、移动机器人应用开发平台三种,分别面向深度学习、机器视觉、语音识别、智能机器人和智能驾驶等人工智能技术的应用实践

1.系统框架


  人工智能综合实验室采用软硬件结合的方式,即部署多款硬件设备,并在其中配置人工智能软件框架,针对Python程序设计、机器学习、深度学习、数字图像处理、计算机视觉等课程,配置一系列基础编程与算法实验,为学生提供一个在线代码训练和算法分析的平台。硬件设备包括人工智能综合实验箱、四轴机器人视觉检测生产线、移动机器人应用开发平台三种,分别面向深度学习、机器视觉、语音识别、智能机器人和智能驾驶等人工智能技术的应用实践,可以开展如缺陷检测、目标识别、字符识别、语音识别、机器人与视觉感知、智能机器人应用、智能驾驶等多种场景化的实验,培养解决具体问题的能力。


2.人工智能实验室配置清单(按50人配置)



(1)人工智能综合实验箱

  人工智能综合实验箱集成了计算机视觉系统、语音处理系统、六轴机器人、以及手势传感器、温湿度传感器、大气压传感器等多种嵌入式应用模块,通过搭建边缘计算终端,为人工智能专业相关的应用开发提供统一的通讯协议和接口。实验箱基于Linux操作系统,采用Python语言进行课程资源的开发,适用于Python编程、机器学习、深度学习、数字图像处理、计算机视觉、语音识别、嵌入式开发与应用、智能机器人等课程的教学和实践。


(2)四轴机器人视觉检测生产线

  生产线以视觉系统和四轴机器人为核心,面向人工智能、智能制造和机器人应用领域中的视觉识别、定位、检测等实际应用,搭建典型的机器人+视觉生产线场景。生产线采用嵌入式计算机作为处理单元,部署人工智能软件环境,不仅可以完成常规的数字图像处理、机器视觉、机器人运动控制等基础实验实训,还可以进行相对复杂的字符识别、缺陷检测、目标识别、特征分析等综合性实验。

(3)移动机器人应用开发平台

  移动机器人应用开发平台搭载ROS操作系统,通过加装的边缘计算终端、深度相机、激光雷达、定位导航芯片等设备,可进行机器人运动控制、路径规划、自动导航,以及目标识别相关技术的教学和研究。另外,配套建设智能驾驶平台,部署多台机器人,通过控制单元进行多机调度,可完成协同建图、视觉导航、路径规划、任务调度等操作。
(此内容由www.ynnuoni.com提供)
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