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LGGY-BL09X型機器人大模型與視覺檢測生產(chǎn)線
品牌：理工偉業(yè) 咨詢電話：010-82827827 82827835
一、產(chǎn)品概述
生產(chǎn)線以視覺系統(tǒng)和協(xié)作機器人為核心，面向人工智能、機器人應(yīng)用和智能制造領(lǐng)域中的視覺識別、定位、檢測等實際應(yīng)用，搭建典型的機器人+視覺生產(chǎn)線場景。生產(chǎn)線采用高性能運算單元，部署人工智能軟件環(huán)境，不僅可以完成常規(guī)的數(shù)字圖像處理、機器視覺、機器人運動控制等基礎(chǔ)實驗實訓(xùn)，還可以進行相對復(fù)雜的字符識別、缺陷檢測、目標(biāo)識別、特征分析等綜合性實驗。另外，運算單元中實現(xiàn)了DeepSeek、Qwen等開源大模型的本地化部署，支持大模型技術(shù)開發(fā)、大模型+視覺、大模型+語音、大模型+機器人等多個行業(yè)場景的應(yīng)用實踐。
二、功能與應(yīng)用場景
1.開放性實驗環(huán)境
實驗代碼在Jupyter Notebook環(huán)境中編寫。
2.開放全部源代碼
開放全部軟件框架和算法級源代碼，支持二次開發(fā)，提供完善的實驗指導(dǎo)書和技術(shù)文檔，并提供產(chǎn)品相關(guān)軟硬件的架構(gòu)與設(shè)計方法文檔。
3.部署本地大模型
完成了DeepSeek、Qwen等開源大模型的本地化部署，即部署于本機的運算單元中，除了可以開展大模型基礎(chǔ)應(yīng)用的學(xué)習(xí)外，還可以利用大模型和配置的視覺、語音、機器人、傳感器等設(shè)備進行交互，面向如智能制造、智能家居、智慧農(nóng)業(yè)等典型場景，開展應(yīng)用實踐。
4.視覺定位、檢測與識別
視覺技術(shù)在實際應(yīng)用中，通常有三個方向：定位（即計算目標(biāo)位置，為機器人抓取提供引導(dǎo)）、檢測（即檢測目標(biāo)的缺陷，如零部件劃痕、缺角等，用于進行良次品分類）、識別（即識別目標(biāo)的名稱，如識別不同長度的螺桿，用于進行產(chǎn)品種類的分揀）。
本產(chǎn)品在不同的實訓(xùn)項目中，綜合運用到了上述三類技術(shù)：可以通過視覺系統(tǒng)定位目標(biāo)的位置，機器人準(zhǔn)確抓?。灰部梢赃M行目標(biāo)的缺陷檢測，由機器人進行次品剔除；還可以進行目標(biāo)的尺寸測量或型態(tài)識別，由機器人完成目標(biāo)的分類。用戶可以在開源環(huán)境下進行自主開發(fā)，面向智能制造、智慧物流等多個場景，開展行業(yè)應(yīng)用。
5.機器人手眼標(biāo)定
為機器人引入視覺系統(tǒng)，使得機器人可進行自主的、智能化的運動，完成如零部件分類、物流搬運、碼垛、物體分揀等功能。手眼標(biāo)定有兩種方式：眼在手上、眼在手外。通常來說，對大目標(biāo)或大范圍多個目標(biāo)的抓取，需要更大的視野，可以采取眼在手外的方式；對小目標(biāo)的抓取，則可以采用眼在手上的方式。當(dāng)然，還需要考慮到機器人的負載和安裝空間，是否在末端安裝了視覺系統(tǒng)后，仍能實現(xiàn)對目標(biāo)的抓取。本產(chǎn)品綜合采用了眼在手上和眼在手外的方式，滿足不同場景的視覺使用需求。
6.基于視覺的機器人應(yīng)用
機器人與視覺系統(tǒng)結(jié)合，可以對不同尺寸、外觀的目標(biāo)進行識別，開展目標(biāo)分揀、智能碼垛、物體識別、字符識別等多種人工智能基礎(chǔ)實訓(xùn)項目。
7.生產(chǎn)線系統(tǒng)集成
生產(chǎn)線上安裝有步進電機、光電傳感器，通過IO控制器接入運算單元，實現(xiàn)對生產(chǎn)線的啟動、停止、暫停，以及觸發(fā)視覺系統(tǒng)拍照、控制機器人定點抓取等動作，從而完成集成化系統(tǒng)運行時的全流程動作。
三、主要硬件參數(shù)
1.運算單元
采用一臺高性能計算機，預(yù)裝Linux或Windows操作系統(tǒng)，部署DeepSeek、Qwen等開源大模型，并集成Python、OpenCV等運行環(huán)境，以及產(chǎn)品運行所需的全部軟件框架和SDK，支持數(shù)字圖像處理、機器視覺、機器人、大模型等硬件或應(yīng)用的開發(fā)和學(xué)習(xí)。
2.2D視覺系統(tǒng)
2D視覺系統(tǒng)即一套標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)級視覺系統(tǒng)，包括工業(yè)相機、鏡頭、LED光源、光源控制器等，通過視覺支架進行集成，安裝于平臺上方，為所有的靜態(tài)目標(biāo)檢測、分析和處理提供實驗的硬件環(huán)境。
視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：
3.深度視覺系統(tǒng)
深度視覺系統(tǒng)采用1臺200萬像素深度體感攝像頭，安裝于機器人末端，用于目標(biāo)的精確定位與機器人引導(dǎo)。攝像頭可兼容ubuntu，linux和樹莓派等操作系統(tǒng)，兼容USB3.0接口協(xié)議，可進行深度信息感知、活體識別等。攝像頭內(nèi)置立體深度算法，可實現(xiàn)更準(zhǔn)確的深度感知及更遠的范圍。通過校準(zhǔn)，立體深度感知的誤差率低至2%，在室內(nèi)和室外環(huán)境中最遠可捕獲相距達10米的數(shù)據(jù)。
4.協(xié)作機器人（完全開源）
該機器人是專為教育科研開發(fā)的一款產(chǎn)品，融合AI大模型技術(shù)，且完全開源，在電機控制上，開放電機、控制器與機器人關(guān)節(jié)之間的控制源碼；在運動學(xué)算法上，開放底層運動學(xué)正逆解模型的源碼。通過全方位的開源，用戶可以從事機器人軟硬件層面的各類科研、開發(fā)工作。
同時，機器人具有工業(yè)機器人的性能，提供多個拓展接口，支持視覺、語音、傳感器等外設(shè)模塊的接入，可應(yīng)用于教學(xué)、科研、生產(chǎn)線集成、裝配等領(lǐng)域。
5.輸送線
輸送線上安裝有步進電機、光電傳感器，通過IO控制器接入運算單元，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)模塊的協(xié)同。
四、實驗項目
1、Python程序設(shè)計
2、機器學(xué)習(xí)
3、深度學(xué)習(xí)
4、數(shù)字圖像處理
5、機器視覺
6、基于視覺的機器人應(yīng)用
7、大模型技術(shù)基礎(chǔ)
8、大模型+視覺應(yīng)用案例
9、大模型+語音應(yīng)用案例
五、綜合實訓(xùn)
1.機器人的控制
機器人主要由多路電機和外部結(jié)構(gòu)組成，通過對單個或多個電機進行控制，運動到指定角度，即實現(xiàn)機器人的控制。機器人自身可在空間中執(zhí)行任意點的運動，同時，自帶有吸盤，可完成對指定物體的抓取。實訓(xùn)中，通過對電機和吸盤的控制，可操作機器人完成各種豐富的動作；
2.AI+視覺自動倉儲
采用AI技術(shù)和計算機視覺技術(shù)，控制機器人進行倉庫貨物的自動分揀、整理。運算單元中搭載深度學(xué)習(xí)算法，視覺系統(tǒng)對貨物進行識別和分類，機器人對貨物進行多個倉位間的搬運，或者對貨物進行整理歸位；
3.基于AI的圖象識別和抓取
基于運算單元中搭載的算法模型，可進行物體識別與分類、電子產(chǎn)品識別、車牌識別、水果識別、OCR字符識別、產(chǎn)品缺陷檢測等應(yīng)用，并可控制機器人對不同種類的物體進行抓取和分類。
4.機器人大模型調(diào)試與部署
運算單元中內(nèi)置機器人大模型，支持通過語音或文本指令，由大模型自主生成機器人的真實控制代碼。用戶可在此基礎(chǔ)上對大模型進行調(diào)參，實現(xiàn)更加豐富的功能，比如開發(fā)多模態(tài)語境下的物體抓取功能，由機器人自主進行指令分解，生成動作規(guī)劃，合成為需要執(zhí)行的動作邏輯，并最終完成物體的抓??；
5.具身智能技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用
在上述機器人大模型的基礎(chǔ)上，可融合視覺、語音、傳感器等功能，開發(fā)具身智能應(yīng)用案例。用戶發(fā)出產(chǎn)品分類需求，機器人可首先調(diào)用視覺系統(tǒng)觀察環(huán)境中的物體，然后通過大模型分析，將產(chǎn)品依次取出，按照類別有序的擺放于操作平臺上。比如，對物料筐中的螺絲刀、膠帶、軸承等多種型態(tài)的物體進行分類。