Платформа промышленного машинного зрения DLMVS-443X

Данная платформа в основном состоит из блока промышленной 2D-камеры, компонентов промышленных линз, компонентов источника света, блока промышленной 3D-камеры, блока 4-осевого роботизированного манипулятора, модуля ПЛК, системы электрического управления и компьютера для программирования.

Данная платформа в основном используется для оценки уровня владения обучающимися знаниями и навыками в области технологий промышленного машинного зрения, технологий искусственного интеллекта, технологий управления движением и технологий автоматического управления, а также их профессиональных качеств, таких как осведомленность о безопасности, мастерство и контроль качества и затрат. Одновременно она оценивает способность операторов анализировать и решать проблемы на рабочем месте, их новаторство, креативность, навыки организации и управления командой. Платформа может служить как учебным пособием для повседневного обучения, так и оборудованием для конкурсов профессионально-технических навыков, удовлетворяя разнообразные потребности в использовании.

Технические параметры

1. Источник питания: переменный ток 220 В ± 10%, 50 Гц;

2. Номинальная мощность: ≤ 1,5 кВт;

3. Условия эксплуатации: температура 5℃ ~ +40℃, относительная влажность < 85 % (25℃);

4. Габариты: 950 мм * 910 мм * 1900 мм;

5. Защита: Оснащен многоуровневой защитой, включая защиту от короткого замыкания, перегрузки, сигнализации и аварийной остановки;

6. Мощность учебного помещения: 1,5 кВт × X (X = количество устройств в учебном помещении);

Содержание обучения

Проект 1: Установка и настройка промышленных камер.

 Задание 1: Выбор промышленных 2D-камер, объективов и источников света.

Задание 2: Установка и отладка 2D промышленных камер.

Задание 3: Установка и отладка источников света.

Задание 4: Установка и отладка 3D-камер

Проект 2: Создание набора данных

Задание 1: Сбор данных

Задание 2: Аннотирование данных

Задание 3: Очистка данных

Проект 3: Обучение целевой модели

Задание 1: Развертывание и применение фреймворков глубокого обучения.

Задание 2: Обучение модели визуального распознавания

Проект 4: Измерение с помощью 2D-камеры

Задание 1: Распознавание цвета целевых объектов

Задание 2: Распознавание типов целевых объектов

Задание 3: Распознавание символов на целевых объектах

Задание 4: Распознавание штрихкодов на целевых объектах

Задание 5: Измерение расстояния между целевыми объектами

Задание 6: Измерение диаметра целевых объектов.

Проект 5: 3D-измерение с помощью лазерного профилографа.

Задание 1: Отладка оборудования для 3D лазерного профилографа.

Задание 2: Отладка изображений для 3D лазерного профилографа.

Задание 3: Настройка параметров алгоритма для 3D лазерного профилографа.

Задание 4: Обнаружение цели с помощью 3D лазерного линейного профилографа.