人工智能综合实验箱主要面向人工智能、大数据相关专业，集成了计算机视觉系统、语音处理系统、机械手臂、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、嵌入式系统及应用、智能机器人等课程的教学和实践。
图1 人工智能综合实验箱
人工智能综合实验箱主要由硬件设备、软件系统、配套教学资源三部分构成。产品构成如表所示：
1.满足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、嵌入式系统及应用、智能机器人等课程或知识点的教学。
2.采用实验箱结构，一体化设计，铝合金框架，加固处理。
3.支持开箱即用，内部含储物单元格，支持键盘、鼠标、电源适配器，以及实验教具的存放，并集成边缘计算终端、17寸屏幕，上电即用，用户无需配置任何外设。
4.安装面板采用插接式设计，所有组件均需支持自由插拔，并预留USB、网口等接口，用户可根据需要自行拓展其他组件。
5.安装面板可同时集成2D视觉系统、3D视觉系统、机械手臂、语音模块、嵌入式传感器等组件，其中3D视觉系统安装于二自由度云台，可完成人脸识别、活体检测、行人识别、动态目标跟踪等实验。
实验代码可在Jupyter Notebook环境下进行，功能如下。
1.教师与学生可以在浏览器上直接进行交互式编程实验。
2.支持Markdown编辑，cell用于编码、书写文本，完成标题、数学公式等格式编辑，便于解释代码，适用于教学等场景；代码分隔到不同的cell里逐个调试，交互式监控测试变量值和类型。
3.所提供的实验环境可通过在终端执行命令进行实验验证。
4.所提供的实验环境支持多个学生调用不同模型进行样本的识别，满足不同实验项目的要求。
5.所提供的实验环境可对多种深度学习框架进行支持，包括但不限于：TensorFlow、PyTorch等。
6.教师可通过自由设置，将代码模块留空，交予学生进行编程训练。
图2 开放性实验环境
开放全部软件框架和算法级源代码，支持二次开发，提供完善的实验指导书和技术文档，并提供产品相关软硬件的架构与设计方法文档。
图3 开放全部源代码
机械臂与视觉系统结合，可以对不同颜色、形状、尺寸的目标进行识别，实现目标分拣、智能码垛等人工智能基础实训项目，还可以基于深度学习模型，完成对齿轮检测、法兰盘检测、水果识别、食品包装OCR字符识别、条烟外观识别等多种物体的识别，开展企业级项目的实战训练。
图4 AI+视觉分拣
深度视觉与传统的2D视觉相比，可以实现物体的高度测量、距离测量、轮廓检测等，因此，可以完成障碍物距离检测、活体识别、目标跟踪等综合实验实训。
图5 AI+深度视觉
声源定位麦克风支持声音检测、智能语音识别、声源定位、波束成形等功能，在与AI处理器的交互下，可实现声场的空间特性采样，从而引导机械臂根据声音的指令执行指定动作。
图6 AI+语音处理
提供温湿度传感器、运动传感器、气压传感器、光线传感器、蜂鸣器、红外传感器和3轴加速度传感器等12种嵌入式传感器，可以开展人脸监测与动态跟踪系统、人脸识别门禁系统、智能声控系统、智能温控系统等嵌入式方向的综合实验实训。
图7 AI+嵌入式传感器
实验箱支持的项目实验如表所示：
综合实训如下：
1.六轴机器人的控制。六轴机器人主要由六路舵机和金属结构组成，通过对单个或多个舵机进行控制，运动到指定角度，即实现机器人的控制。机器人安装于底座上方，可在底座舵机的驱动下进行180°的旋转，机器人自身可在空间中执行任意点的运动，同时，机器人自带有夹爪，可完成对指定物体的抓取。实训中，通过对舵机和夹爪的控制，可操作机器人完成各种丰富的动作。
2.AI+视觉自动仓储。采用AI技术和计算机视觉技术，控制机器人进行仓库货物的自动分拣、整理。边缘计算终端中搭载深度学习算法，视觉系统对货物进行识别和分类，机器人对货物进行多个仓位间的搬运，或者对货物进行整理归位。
3.AI+语音货物分拣。利用设备集成的语音模块，用户通过语音指令控制机器人仓库货物的自动分拣、整理。边缘计算终端中集成语音识别功能，用户发出指令后，视觉系统和机器人联动，完成对货物的识别、分类、分拣的全流程动作。
4.基于AI的图象识别和抓取。基于边缘计算终端中搭载的算法模型，可进行物体识别与分类、电子产品识别、车牌识别、水果识别、OCR字符识别、产品缺陷检测等应用，并可控制机器人对不同种类的物体进行抓取和分类。
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