透明液压传动实训博鱼(中国)
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产品类别

产品名称:[ZRRGZN-02协作机器人视觉平台]

上海中人专业提供ZRRGZN-02协作机器人视觉平台,是专业的教学博鱼(中国)生产厂家,我们欢迎您来我们生产基地考察ZRRGZN-02协作机器人视觉平台,并为您提供专业的解决方案。教学博鱼(中国)可以解决教师教学缺少平台,学生缺少实操经验的难题。ZRRGZN-02协作机器人视觉平台,是中人公司的品质效益保障教学产品。 文章内容中的图片为参考图片,仅供参考,以实物为准.

本文关键词:ZRRGZN-02协作机器人视觉平台

ZRRGZN-02协作机器人视觉平台

参考图片

特点和优势

1)支持两种开发环境。实验软件提供jupyter notebook和VS2015两种开发环境,其中jupyter notebook采用Python编程语言,VS2015采用C++编程语言,用户根据实际需要选择,可满足不同院校的教学要求。

2)源代码开放。开放全部软件框架和算法级源代码,学生可在代码层面,通过调参、代码填充等方式进行应用和验证性质的课程基础实验,也可参考实验指导书,自行编写代码,进行相对复杂的项目实验。教师则可依托该平台,进行深度的二次开发。

系统主要功能模块

1)边缘计算终端

边缘计算终端采用NVIDIA公司的Jetson Nano处理器,该处理器具备GPU运算功能,既可作为边缘计算终端(即小型电脑)使用,也可进行基于深度学习的数字图像处理相关的分析和运算。通过在处理器中部署视觉系统SDK、Python和OpenCV等相关软件和框架,以及与外接博鱼(中国)的通讯协议,学生即可完成从视觉系统硬件搭建、图像采集、图像处理,到实验流程设计与论证,再到视觉系统和外部博鱼(中国)的联动控制等一系列功能,无需另外配置电脑。

边缘计算终端主要技术参数如下:

处理器:64位四核CORTEX-A57,128核MAXWELL GPU;

内存:4GB LPDDR,板载存储:64GB;

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

集成Linux、Python等运行环境,支持数字图像处理、机器视觉、深度学习等算法、硬件、应用的开发和学习。

机械臂参数

Mycobot-Pi

机械臂参数

臂展

280mm

自由度

6

负载

250g

电子参数

SOC

BroadcomBCM2711

CPU

1.5Hz

蓝牙/无线

yes

USB

USB3.0*2USB2.0*2

显示屏幕

no

HDMI接口

microHDMI*2

自定义按键

no

IO接口

40

软件平台

适用于

独立工作

编程平台

Debian/Ubuntu

ROS/Python

内嵌

图形化编程

内嵌

 

 

视觉系统主要硬件如下:

1)工业相机

传感器型号:Sharp RJ33;

像元尺寸:3.75 μm×3.75 μm;

靶面尺寸:1/3”;

分辨率:1280×960;

帧率:30 fps;

曝光时间:34μs~1sec;

黑白/彩色:彩色;

接口:GiGE。

2)工业镜头

l 焦距:固定焦距;

l 光圈:手动光圈;

像素级别:600万像素,FA 镜头;

焦距大小:12mm ;

l F数:F2.8~F16。

3)LED光源

光源类别:30度环形光源;

l LED类型:贴片LED;

l 颜色:白色;

色温:6600K;

功率:14.4W。

实验项目

1)基础实验:Python语言程序设计

l python集成开发环境搭建、软件安装实验

l python编程实验:计算任意输入整数的阶乘

l python编程实验:汉诺塔问题

l python编程实验:使用蒙特·卡罗方法计算圆周率近似值

l python编程实验:使用Numpy进行t检验

l python 编程实验:使用PIL读取、显示和处理图像

l python GUI编程实验:matplotlib数据可视化

l python GUI编程实验:动态时钟设计

2)基础实验:数字图像处理

l 图像的代数运算

l 图像变换

l 图像分割

l 图像平滑

l 图像增强

l 彩色图像处理

l 形态学处理

l 边缘检测

l 直线、圆检测

l 三角形、矩形检测

3)基础实验:机器视觉

l 视觉系统搭建与硬件操作

l 图像采集与显示

l 视觉定位

l 视觉系统的标定

l 颜色识别

l 形状识别

l 测量物体尺寸

l 物体有无检测

4)课程设计:人脸识别系统

l 能够录入人脸数据;

l 能实现身份认证;

l 有专门的用户操作界面。

5)课程设计:目标识别系统

l 能够识别平面彩色目标,如圆形、矩形、三角形,或者利用深度学习技术识别其他复杂结构目标图案;

l 有专门的用户操作界面。

6)课程设计:物体缺陷检测系统

l 能够对物体进行预处理;

l 能够检测是否有缺陷并提取缺陷特征;

l 能够输出缺陷的大小,判断目标是否合格。

7)课程设计:OCR字符识别系统

l 能对图像进行预处理,凸显出视野中的字符区域;

l 能分析字符形态,如间距、高度等;

l 能将字符逐个分割出来,并进行准确识别,而后显示。

8)课程设计:车牌检测与识别系统

l 能从视频流中提取特定帧图像,并进行预处理,滤除干扰信息;

l 能从图像中定位到车牌位置;

l 对车牌信息进行识别,并输出到界面。

9)课程设计:种子计数与分级系统

l 能对图像进行预处理,滤除干扰信息;

l 能对不同种子进行分割,统计有效种子的数量;

l 能逐个判别种子特征,根据分类依据进行种子分级。

 


原文网址:/proshow.asp?ID=1567
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