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LGGY-BL10X型机器人大模型与视觉自动分拣生产线
品牌:理工伟业 咨询电话:010-82827827 82827835

一、产品概述
本产品采用两台协作机器人和两套视觉系统(1套2D视觉系统、1套深度视觉系统),面向自动化和智能制造领域的视觉定位、检测、分拣等实际应用,搭建典型的机器人+视觉自动分拣生产场景。在基础教学方面,生产线可以完成常规的数字图像处理、机器视觉、机器人运动控制、缺陷检测、目标识别等基础实验实训。在综合实践方面,前端的机器人和末端深度视觉系统,完成产品的定位和抓取;输送线侧的2D视觉系统进行产品的识别和检测;后端的机器人则完成产品的分拣和仓储。通过三个模块的协同,实现真实生产线上的工艺流程。
除以上功能外,还在运算单元中完成了DeepSeek、Qwen等开源大模型的本地化部署,支持大模型技术开发、大模型+视觉、大模型+语音、大模型+机器人等多个行业场景的应用实践。
二、产品特点
1.满足Python程序设计、深度学习、数字图像处理、机器视觉、基于视觉的机器人应用、大模型技术应用等课程或知识点的教学;
2.生产线平台尺寸为长1200mm×宽600mm,集成了机器人、视觉系统和多组传感器,采用一体化设计,整套系统可直接摆放于桌面上操作;
3.运算单元中配置GPU,支持PyTorch、TensorFlow等主流人工智能框架的部署;
4.融合了Linux系统、深度学习、机器视觉、机器人控制、视觉与机器人协同、生产线运动控制、大模型等多种技术;
5.内置的AI和视觉算法库包括物体分类识别、目标检测、缺陷检测、产品分拣等多种案例,满足基础应用与开发教学;
6.部署本地DeepSeek、Qwen等开源大模型,支持大模型技术开发、大模型+视觉、大模型+语音、大模型+机器人等多个行业场景的应用实践。
三、主要硬件参数
1.运算单元
采用一台高性能计算机,预装Linux或Windows操作系统,部署DeepSeek、Qwen等开源大模型,并集成Python、OpenCV等运行环境,以及产品运行所需的全部软件框架和SDK,支持数字图像处理、机器视觉、机器人、大模型等硬件或应用的开发和学习。
2.2D视觉系统
2D视觉系统即一套标准工业级视觉系统,包括工业相机、镜头、LED光源、光源控制器等,通过视觉支架进行集成,安装于输送线一侧,为所有的静态目标检测、分析和处理提供实验的硬件环境。
3.深度视觉系统
深度视觉系统采用1台200万像素深度体感摄像头,安装于机器人末端,用于目标的精确定位与机器人引导。摄像头可兼容ubuntu,linux和树莓派等操作系统,兼容USB3.0接口协议,可进行深度信息感知、活体识别等。摄像头内置立体深度算法,可实现更准确的深度感知及更远的范围。通过校准,立体深度感知的误差率低至2%,在室内和室外环境中最远可捕获相距达10米的数据。
4.协作机器人(完全开源)
该机器人是专为教育科研开发的一款产品,融合AI大模型技术,且完全开源,在电机控制上,开放电机、控制器与机器人关节之间的控制源码;在运动学算法上,开放底层运动学正逆解模型的源码。通过全方位的开源,用户可以从事机器人软硬件层面的各类科研、开发工作。
同时,机器人具有工业机器人的性能,提供多个拓展接口,支持视觉、语音、传感器等外设模块的接入,可应用于教学、科研、生产线集成、装配等领域。
5.输送线
输送线上安装有步进电机、光电传感器,通过IO控制器接入运算单元,实现与其他系统模块的协同。
四、实验项目
1、Python程序设计
2、机器学习
3、深度学习
4、数字图像处理
5、机器视觉
6、基于视觉的机器人应用
7、大模型技术基础
8、大模型+视觉应用案例
9、大模型+语音应用案例
五、综合实训
1.机器人的控制
机器人主要由多路电机和外部结构组成,通过对单个或多个电机进行控制,运动到指定角度,即实现机器人的控制。机器人自身可在空间中执行任意点的运动,同时,自带有吸盘,可完成对指定物体的抓取。实训中,通过对电机和吸盘的控制,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。运算单元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.基于AI的图象识别和抓取
基于运算单元中搭载的算法模型,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。
4.机器人大模型调试与部署
运算单元中内置机器人大模型,支持通过语音或文本指令,由大模型自主生成机器人的真实控制代码。用户可在此基础上对大模型进行调参,实现更加丰富的功能,比如开发多模态语境下的物体抓取功能,由机器人自主进行指令分解,生成动作规划,合成为需要执行的动作逻辑,并最终完成物体的抓取;
5.具身智能技术开发与应用
在上述机器人大模型的基础上,可融合视觉、语音、传感器等功能,开发具身智能应用案例。用户发出产品分类需求,机器人可首先调用视觉系统观察环境中的物体,然后通过大模型分析,将产品依次取出,按照类别有序的摆放于操作平台上。比如,对物料筐中的螺丝刀、胶带、轴承等多种型态的物体进行分类。





