Plataforma de experimentos de enseñanza de visión artificial DYRGZN-10

Características y beneficios
(1) Listo para usar nada más sacarlo de la caja. Implementar terminales de computación de vanguardia, equipados con pantallas táctiles IPS de alta definición de 17 pulgadas, que admitan un toque de diez puntos y que contengan celdas de almacenamiento en su interior para admitir el almacenamiento de teclados, ratones, adaptadores de corriente y material didáctico experimental. Está listo para usar después del encendido y el usuario no necesita configurar ningún periférico.
(2) Admite dos entornos de desarrollo. El software experimental proporciona dos entornos de desarrollo: jupyter notebook y VS2015 Jupyter notebook usa el lenguaje de programación Python, y VS2015 usa el lenguaje de programación C ++. Los usuarios pueden elegir según las necesidades reales, lo que puede satisfacer los requisitos de enseñanza de diferentes instituciones.
(3) Diseño del sistema de visión dual. Incluye un sistema de visión artificial estándar y un sistema de visión PTZ, que pueden realizar experimentos de visión artificial tanto en entornos estáticos como dinámicos.
(4) Código fuente abierto. Todos los marcos de software y códigos fuente a nivel de algoritmo están abiertos. Los estudiantes pueden realizar capacitación básica en cursos de aplicación y verificación a nivel de código mediante el ajuste de parámetros, el llenado de código, etc. También pueden consultar las instrucciones experimentales para escribir sus propios códigos y realizarlos. experimentos relativamente complejos. Los profesores pueden confiar en esta plataforma para llevar a cabo un desarrollo secundario en profundidad.
Principales módulos funcionales del sistema
1. Terminal de computación de borde
El terminal de computación de borde utiliza el procesador Jetson Nano de NVIDIA, que tiene capacidades de computación de GPU. Puede usarse como un terminal de computación de borde (es decir, una computadora pequeña) y también puede realizar procesamiento digital basado. sobre aprendizaje profundo. Análisis y operaciones relacionadas con el procesamiento de imágenes. Al implementar software y marcos relacionados, como el SDK del sistema de visión, Python y OpenCV en el procesador, así como protocolos de comunicación con dispositivos externos, los estudiantes pueden completar todo, desde la construcción del hardware del sistema visual, la adquisición de imágenes, el procesamiento de imágenes hasta el diseño de procesos experimentales y demostración Para una serie de funciones como el control de vinculación del sistema visual y equipos externos, no es necesario configurar una computadora adicional.
Los principales parámetros técnicos del terminal de computación de vanguardia son los siguientes:
(1) Procesador: CORTEX-A57 de cuatro núcleos de 64 bits, GPU MAXWELL de 128 núcleos
(2) Memoria: LPDDR de 4 GB, almacenamiento integrado: 128 GB
(3) ; Interfaz: USB3.0× 4. Micro USB×1, HDMI×1, RJ45×1, interfaz de alimentación DC5.5×2.1
(4) Entornos operativos integrados como Linux y Python, que admiten algoritmos, hardware y aplicaciones digitales; procesamiento de imágenes, visión artificial y aprendizaje profundo.
2. Sistema de visión estática
El sistema de visión estática es un conjunto de sistemas de visión estándar de grado industrial, que incluyen cámaras industriales, lentes, fuentes de luz LED, controladores de fuentes de luz, etc., que se integran a través de soportes de visión para brindar capacitación práctica para todos los sistemas de visión estática. entorno de hardware de detección, análisis y procesamiento de objetivos.
La estructura del sistema de visión es la siguiente:
El hardware principal del sistema de visión es el siguiente:
(1) Modelo
de sensor de cámara industrial : Sharp RJ33;
tamaño de píxel: 3,75 µm × 3,75 µm;
tamaño de la superficie objetivo: 1/3”;
resolución: 1280 × 960;
velocidad de fotogramas: 30 fps;
tiempo de exposición: 34 μs ~ 1 segundo; blanco y negro
/color:
interfaz: GiGE
(2)
Apertura de distancia focal:
apertura manual;
nivel: 6 millones de píxeles, lente FA;
tamaño de distancia focal: 12 mm;
número F: F2.8 ~ F16.
(3) Fuente de luz LED Categoría de fuente de luz: fuente de luz de
anillo de 30 grados
;
: blanco;
Temperatura de color: 6600K;
Potencia: 14,4W
El sistema de visión dinámica de giro/inclinación de dos grados de libertad
puede transmitir vídeo o imágenes en línea, transmitir información de la escena al terminal informático de borde para procesarla en tiempo real y mostrarla. los resultados a través de un dispositivo de visualización externo La información de la escena incluye rostros, peatones, matrículas y otros objetos objetivo a detectar, etc., se puede seguir después de que se reconoce el objetivo para llevar a cabo una capacitación integral orientada a la aplicación relacionada con el seguimiento de peatones. , reconocimiento y seguimiento de rostros, reconocimiento de matrículas, etc.
El sistema consta principalmente de una cámara con giro e inclinación de dos grados de libertad.     Tipo
de sensor: CMOS de 2 MP
Formato de vídeo: PAL/NTSC;
1080; velocidad de fotogramas de
vídeo: 1920×1080@30, 25 fps;
Lente: enfoque fijo 3,6 mm;
Campo de visión: horizontal 80,3°, vertical 50,8°, diagonal 88,7°. pantalla táctil; los principales parámetros técnicos de la pantalla son los siguientes: diseño de marco estrecho, resolución de alta definición de 1920 × 1080; pantalla dura IPS, panel de vidrio templado, 99% RGB, ángulo de visión amplio de 178 °; Pi y otros sistemas operativos, interfaz táctil de diez puntos : USB, HDMI, fuente de alimentación.
5. Microcontrolador , software de simulación virtual de control y diseño programable PLC (se requiere certificado de derechos de autor y video de demostración):
1) Este software está desarrollado en base a unity3d, con pasos experimentales integrados, instrucciones experimentales, diagramas de circuitos, listas de componentes, líneas de conexión, Y fuente de alimentación, diagrama de circuito, reinicio de escena, retorno y otros botones después de que la conexión y el código sean correctos, el modelo de máquina herramienta 3D se puede operar a través de los botones de inicio/parada, movimiento hacia adelante y movimiento hacia atrás en el estado de línea conectada. , el modelo de máquina herramienta 3D se puede mover para acercar/alejar, desplazar.
2) Control de relé: lea las instrucciones del experimento e ingrese al experimento leyendo el diagrama del circuito, seleccione los relés, relés térmicos, interruptores y otros componentes en la lista de componentes y arrástrelos y suéltelos en el gabinete eléctrico. el tridimensional En el modelo de la máquina herramienta, puede optar por cubrirlo y se pueden cambiar los nombres de algunos componentes. Luego, haga clic en el botón Conectar línea para conectar los terminales a los terminales. Después de conectar con éxito el circuito de la máquina herramienta, elija encender el. Encienda y continúe si el componente o la línea. Aparecerá un cuadro de error si hay un error de conexión y la escena se puede restablecer en cualquier momento.
3) Control PLC : el experimento es el mismo que el control de relé, con la adición de la función de control PLC. Una vez completada la conexión, ingrese a la interfaz de escritura del programa a través del botón de codificación PLC y escriba dos programas, avance y retroceso, con un. Total de 12 símbolos de diagrama de escalera. La escritura está completa. Finalmente, seleccione Enviar para verificación del programa. Después de que la verificación sea exitosa, encienda la alimentación para la operación. Aparecerán cuadros de error para errores de componentes, conexión de línea y código, y la escena se puede restablecer en cualquier momento.
4) Control de microcomputadora de un solo chip: el experimento es el mismo que el control de relé, con la adición de la función de control de microcomputadora de un solo chip. Una vez completada la conexión, ingrese a la interfaz de programación a través del botón de codificación C, ingrese el código de lenguaje C correcto. , y después del envío y verificación exitosos, encienda la alimentación para la operación, componentes, líneas. Si hay errores de conexión o código, aparecerá un cuadro de error y la escena se puede restablecer en cualquier momento.
3. Requisitos del proyecto experimental:
5. Proyectos de capacitación práctica
1. Experimento básico: programación en lenguaje Python
(1) construcción del entorno de desarrollo integrado de Python, experimento de instalación de software
(2) experimento de programación en Python: cálculo del factorial de cualquier entero de entrada
(3) programación en Python Experimento: Problema de la Torre de Hanoi
(4) Experimento de programación en Python: Calcule la aproximación de pi usando el método Monte Carlo
(5) Experimento de programación en Python: use Numpy para realizar la prueba t
(6) Experimento de programación en Python: use PIL para leer, mostrar y procesar imágenes
(7) Experimento de programación de GUI de Python: visualización de datos matplotlib
(8) Experimento de programación de GUI de Python: diseño de reloj dinámico
2. Experimento básico: procesamiento de imágenes digitales
(1) Operaciones algebr*cas de imágenes
(2) Transformación de imágenes
(3) Segmentación de imágenes
(4) Suavizado de imagen
(5) Mejora de imagen
(6) Procesamiento de imágenes en color
(7) Procesamiento morfológico
(8) Detección de bordes
(9) Detección de líneas y círculos
(10) Detección de triángulos y rectángulos
3. Experimento básico: Visión artificial
(1) Sistema de visión Construcción y operación de hardware
(2) Adquisición y visualización de imágenes
(3) Posicionamiento visual
(4) Calibración del sistema visual
(5) Reconocimiento de color
(6) Reconocimiento de forma
(7) Medición del tamaño del objeto
(8) Detección de presencia o ausencia de objetos
4. Diseño del curso : El sistema de reconocimiento facial
(1) puede ingresar datos faciales
(2) puede realizar la autenticación de identidad
(3) tiene una interfaz de operación de usuario especial;
5. Diseño del curso: sistema de reconocimiento de formas
(1) Puede reconocer gráficos de colores planos, como círculos, rectángulos y triángulos
(2) Puede reconocer gráficos tridimensionales de diferentes tamaños, como baloncesto, fútbol y voleibol
(3) ; ) Hay una interfaz de operación de usuario especializada.
6. Diseño del curso: el sistema de detección de defectos de objetos
(1) puede preprocesar objetos;
(2) puede detectar si hay defectos y extraer las características de los defectos
(3) puede generar el tamaño de los defectos y determinar si el objetivo está calificado;
7. Diseño del curso: el sistema de reconocimiento de caracteres del documento
(1) puede segmentar el área del documento en el campo de visión
(2) puede encontrar el área donde se encuentran los caracteres
(3) puede segmentar los caracteres uno por uno, identificar con precisión; y luego mostrarlos.
8. Diseño del curso: el sistema de detección y reconocimiento de matrículas
(1) puede extraer imágenes de fotogramas específicos de la transmisión de vídeo y realizar un preprocesamiento para filtrar la información de interferencia
(2) puede localizar la posición de la matrícula a partir de la imagen
; matrícula La información se identifica y se envía a la interfaz.
9. Diseño del curso: el sistema de conteo y clasificación de semillas
(1) puede preprocesar imágenes y filtrar información de interferencia;
(2) puede segmentar diferentes semillas y contar el número de semillas efectivas
(3) puede identificar las características de las semillas una por una; Clasificación de semillas basada en la clasificación.