人工智能实训设备

HYD-P-222 · 计算机视觉开发与实验平台

HYD-P-222 型计算机视觉开发与实验平台 一、平台简介 计算机视觉开发与实验平台由视觉工作平台、相机、镜头、电源、光源、光源适配器、光源数据线及配套开发软件、基本实训案例、应用项目案例等组成，学习者可利用其配套的硬件和软件等搭建自己的计算机视觉应用系统，可满足高校开展人工智能、计算机、机器人、自动化、电子信息等相关专业计算机视觉、机器视觉等教学、应用开发、实验、课程设计等。 二、硬件配置： 1. 视觉系统平台：约 300mm × …

HYD-P-222型计算机视觉开发与实验平台

一、平台简介

计算机视觉开发与实验平台由视觉工作平台、相机、镜头、电源、光源、光源适配器、光源数据线及配套开发软件、基本实训案例、应用项目案例等组成，学习者可利用其配套的硬件和软件等搭建自己的计算机视觉应用系统，可满足高校开展人工智能、计算机、机器人、自动化、电子信息等相关专业计算机视觉、机器视觉等教学、应用开发、实验、课程设计等。

二、硬件配置：

1.      视觉系统平台：约300mm×200mm×300mm；

2.      相机：

2.1   像素：200W像素；

2.2   分辨率：1600×1200；

2.3   像素尺寸：3.75μm× 3.75μm；

2.4   光谱：彩色；

2.5   支持自定义AOI，降低分辨率可提高帧率；

2.6   通讯接口：以太网口或USB接口；

2.7   电源供应：DC12V±25% 。

3. 视觉实验对象一套，共5件。

三、软件配置：

1.      OpenCV开源框架软件；

2.      提供不少于25个计算机视觉基本案例及典型应用案例程序源码。

四、工业控制计算机

1.      IntelI5处理器；

2.      8G或以上内存；

3.      120G或以上固态硬盘；

4.      21寸或以上液晶显示器；

5.      专用工控机箱；

6.      配套键盘、鼠标等外设。

五、计算机视觉基础案例（基于OpenCV案例）：

1．在图像上绘制直线、圆及字符串

2．图像的灰度处理

3．图像的阈值分割及平滑处理

4．图像的运算、比较及变化

5．图像的颜色提取、拆分及合并

6．图像形态学

7．图像形态学滤波

8．边缘检测

9．霍夫（Hough）直线、圆形检测

10．轮廓提取及缺陷检测

11．图像颜色直方图分析

12．图像多边形

13．图像的矩

14．模板匹配

15．图像特征点检测

六、计算机视觉应用案例（基于OpenCV案例）：

1. 视觉定位

1.1原点视觉定位

1.2贴装视觉定位

2. 视觉测量

2.1 距离与长度测量

2.2 角度测量

2.3 圆弧与正圆、椭圆测量

3. 视觉识别

3.1 产品生产日期检测

3.2 车牌及号码检测

3.3 条码、二维码识别

3.4 物料形状、颜色识别

3.5 物料视觉识别与分拣

4. 视觉检测

4.1零件缺陷检测

4.2产品质量检测

5.可提供全部开源程序代码供学习，并能提供长期软件免费升级服务；

七、配套资源

1. 配套提供与平台案例列表一致的《计算机视觉》工程化案例配套教程；

2. 配套提供支持iOS和安卓APP、Web客户端等学习的互联网平台及数字课程资源。互联网教学平台具有云服务端、计算机客户端、平板电脑和手机移动端（支持安卓和IOS）软件系统，用户可通过计算机、平板电脑、安卓及苹果智能手机随时在线观看课程视频，提高学习效果。APP具有视频观看、在线题库、在线问答、在线评论、在线课程资料查看等各种在线学习互动功能。平台具有独立的安卓系统和苹果系统移动端APP，APP可以直接从安卓市场和苹果商店下载安装；移动端APP支持邮箱、手机、用户名等注册登录，同时支持微信、QQ等第三方登录；移动端APP支持支付宝或微信等课程在线付费功能

HYD-AI500 · 人工智能综合实验平台

HYD-AI500 人工智能综合实验平台 一、功能简介 人工智能综合实验平台集成 AI 计算、计算机视觉、语音处理、机器人、激光雷达、云台、传感技术以及嵌入式技术等多种技术应用，充分融入了当前人工智能技术主要应用领域知识，是进行人工智能基础及综合知识的教学与学习的理想平台。 平台围绕 linux 系统、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、激光雷达、机器人技术、传感器技术开展丰富多彩的的实验，可满足相关课程的基础实验实…

HYD-AI500人工智能综合实验平台

一、功能简介
人工智能综合实验平台集成AI计算、计算机视觉、语音处理、机器人、激光雷达、云台、传感技术以及嵌入式技术等多种技术应用，充分融入了当前人工智能技术主要应用领域知识，是进行人工智能基础及综合知识的教学与学习的理想平台。
平台围绕linux系统、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、激光雷达、机器人技术、传感器技术开展丰富多彩的的实验，可满足相关课程的基础实验实训、课程设计、综合设计和实训、毕业设计、工程师认证考试等教学需求。
平台采用模块化设计，提升了设备的灵活性与多功能性，为实训的扩充提供了方便。整套设备硬件、软件配置齐全，学生通过实际操作训练，能全面、系统地掌握人工智能技术开发和实践应用能力。
二、硬件参数
人工智能主板
1、AI算力：40 TOPS；
2、GPU：32个 Tensor Core；
3、CPU：6核64位Cortex®-A78；
4、显存：8GB 128 位 LPDDR5 68 GB/s；
5、存储：256GB M.2 SSD固态硬盘；
6、接口：5个USB接口，1个HDMI，1个千兆网口及1个wifi，40Pin IO；
7、预装Ubuntu系统，CUDA、cuDNN、TensorRT、VPI、Vulkan、OpenCV等库环境。
三、六轴机器人
1、控制器：STM32；
2、PWM舵机：6路接口(过流保护)；
3、编程方式：图形化编程、代码编程；
4、臂展：320mm；
5、负载：100g。
四、双目相机
1、工作范围：0.6-6m；
2、深度图像分辨率：1280×720@30fps/848×480@90fps；
3、ROS接口：支持；
4、快门类型：全局快门。
五、二维云台
1、动作：平面旋转和前后翻转；
2、角度控制范围：0~240°；
3、支持角度回读，堵转保护、过温保护；
4、参数反馈：温度、位置。
六、激光雷达
1、测量半径：0.15m-12m；
2、扫描频率：5.5Hz；
3、输出：UART 串囗；
4、扫描范围：360°；
5、ROS支持： ROS1/ROS2；
6、测量方式：三角测距。
七、2D相机
1、像素：工业级800万像素；
2、分辨率：3840×2160@30fps；
3、焦距：2.2mm；
4、通讯接口：USB2.0免驱动。
八、远场麦克风
1、拾音角度：360°全向拾音；
2、拾音距离：最大3米；
3、频响范围：100~16000Hz；
4、最大声压比：110db；
5、信噪比：>58db。
九、扩展模块
1、光电传感器；
2、光照传感器；
3、超声波传感器；
4、温湿度传感器；
5、IMU传感器； 
6、火焰传感器；
7、烟雾传感器；
8、气压传感器； 
9、蓝牙模块；
10、数码管模块； 
11、独立按键模块； 
12、LED灯模块；

HYD-P320 · 计算机视觉开发与实训平台

HYD-P320 计算机视觉开发与实训平台 一、基本要求 计算机视觉开发与实验平台包含运动控制器、三维运动控制平台、 Z 轴旋转运动轴、 Y 轴同步运动轴、井式下料与自动传送系统、步进电机、步进电机驱动器、工业视觉系统、 3D 视觉系统等组成，学习者可利用其配套的硬件和软件等搭建自己的机器视觉应用系统，可满足高校开展人工智能、计算机、机器人、自动化、电子信息等相关专业计算机视觉、机器视觉等教学、应用开发、实验、课程设计等。 二、硬件配置…

HYD-P320计算机视觉开发与实训平台

一、基本要求

计算机视觉开发与实验平台包含运动控制器、三维运动控制平台、Z轴旋转运动轴、Y轴同步运动轴、井式下料与自动传送系统、步进电机、步进电机驱动器、工业视觉系统、3D视觉系统等组成，学习者可利用其配套的硬件和软件等搭建自己的机器视觉应用系统，可满足高校开展人工智能、计算机、机器人、自动化、电子信息等相关专业计算机视觉、机器视觉等教学、应用开发、实验、课程设计等。

二、硬件配置：

1.      XYZ三维运动平台：丝杠+导轨，X行程200mm,Y行程100mm,Z行程60mm；

2.      Y轴同步运动轴；

3.      Z轴旋转运动轴；

4.      自动传送系统；

5.      步进电机及驱动器：6套；

6.      原点检测开关：L型，NPN输出；

7.      嵌入式运动控系统1套；

8.      130万像素彩色工业视觉系统1套（含相机、镜头、光源等）；

9.      130万黑白工业视觉系统1套（含相机、镜头、光源等）；

10.   3D视觉系统1套；

11.   气动抓手1套：气缸、工件吸盘；

12.   工业控制计算机1台；

13.   工作平台：铝型材+装饰板。

三、软件配置：

1. OpenCV开源框架软件；

2. 提供15个计算机视觉典型应用案例程序源码。

四、计算机视觉技术基础案例：

1.      在图像上绘制直线、圆及字符串

2.      图像的灰度处理

3.      图像的阈值分割及平滑处理

4.      图像的运算、比较及变化

5.      图像的颜色提取、拆分及合并

6.      图像形态学

7.      图像形态学滤波

8.      边缘检测

9.      霍夫（Hough）直线、圆形检测

10.   轮廓提取及缺陷检测

11.   图像颜色直方图分析

12.   图像多边形

13.   图像的矩

14.   模板匹配

15.   图像特征点检测

五、应用案例：

1．视觉定位

1.1 原点视觉定位

1.2 装配视觉定位

2．视觉测量

2.1 距离与长度测量

2.2 角度测量

2.3 圆弧与正圆、椭圆测量

3．视觉识别

3.1 产品生产日期检测

3.2 车牌及号码检测

3.3 条码、二维码识别

3.4 物料形状、颜色识别

3.5 物料视觉识别与分拣

3.6 3D手势识别

4．视觉检测

4.1 零件缺陷检测

4.2 产品质量检测

5．视觉跟踪

5.1 运动目标检测

5.2 运动目标跟踪

HYD-25A · 3D工业视觉检测实训平台

HYD-25A型3D工业视觉检测实训平台 一、面向专业和课程 面向专业：人工智能、电子、自动化、机电等专业 适用课程和知识点：数字图像处理、机器视觉、 3D 视觉、基于视觉的机器人应用 二、产品概述 3D 工业视觉检测实训平台主要由 3D 智能相机、 2D 工业相机和协作机器人组成，搭配多种行业应用的真实工件和虚拟仿真应用场景，融合了 3D 视觉系统调试应用开发、 2D 视觉系统应用技术、图形化视觉处理技术、机器人离线编程与调试技术、深…

HYD-25A型3D工业视觉检测实训平台

一、面向专业和课程

面向专业：人工智能、电子、自动化、机电等专业

适用课程和知识点：数字图像处理、机器视觉、3D视觉、基于视觉的机器人应用

二、产品概述

3D工业视觉检测实训平台主要由3D智能相机、2D工业相机和协作机器人组成，搭配多种行业应用的真实工件和虚拟仿真应用场景，融合了3D视觉系统调试应用开发、2D视觉系统应用技术、图形化视觉处理技术、机器人离线编程与调试技术、深度学习等实训功能。实训平台提供配套完善的实训教材与培训视频，能满足视觉算法、软件、机械、电气以及机器人相关专业的教学，开展从机器人基础示教、离线编程，到复杂视觉应用开发等知识点的实验实训。

三、产品简要介绍如下：

1.满足数字图像处理、机器视觉、3D视觉、基于视觉的机器人应用等课程或知识点的教学；

2.标配AUBOi5机器人，并可兼容ABB、KUKA、FUNAC、YASKAWA、UR、AUBO、JAKA等多种机器人，可在学院现有机器人基础上进行升级改造；

3.3D智能相机可处理各类工件以及纸箱、麻袋、货品等典型物体，支持随意堆叠、无序放置、反光、暗色等复杂工况；

4.2D视觉软件包括缺陷检测、分类、实例分割等功能，可对物体快速进行识别、定位、缺陷检测等功能的开发；

5.机器人编程软件采用完全图形化的智能编程环境，支持数字孪生，且内置轨迹规划、碰撞检测、混码等智能算法；

6.配套提供多种来自于真实工业现场的案例和实训套件，可采用项目引导式的方式开展教学，真正提升学生解决实际问题的能力。

四、产品功能和特点

1.图形化编程环境

完全图形化的视觉软件，无需编写代码即可完成拆垛、无序工件上料等视觉应用，且内置3D视觉、深度学习等前沿算法模块，可满足复杂多样的应用需求。

2.提供深度学习自主训练工具

将深度学习模型训练的数据采集、筛选、导入、标注、模型训练、验证及部署应用的过程进行全流程整合，方便自主操作，提升训练效率，并全程保证数据安全性。

3.3D点云生成与分析

精度高，可对众多类型的物体产生完整、细致、精确、颜色准确的点云数据，且支持3D通用处理算法、3D特征处理、3D模型的创建和匹配等多种功能。

4.基于3D/2D视觉的机器人应用

提供机器人智能编程环境，采用可视化、无代码的编程界面，支持一键仿真。软件内置机器人轨迹规划、碰撞检测、抓取规划等智能算法，可快速实现机器人在3D/2D视觉系统引导下进行机械臂位姿的调整，姿态控制，并完成物体的抓取、分类、拆码垛等功能。

五、主要硬件参数

1.运算单元

采用工业级结构，体积小巧，外形紧凑，安装windows10系统，集成C++、OpenCV等运行环境，支持数字图像处理、2D视觉、3D视觉、机器人等硬件或应用的开发和学习。

主要技术参数和特点如下：

（1）处理器：酷睿i7；内存：16G工控内存；硬盘：256G固态硬盘+1T机械硬盘；显存：4G；网口：4个千兆网口;

（2）支持图形化交互界面，采用拖拽式操作快速搭建视觉方案，满足机器视觉应用领域中定位、测量、识别、检测等需求。

2.3D视觉系统

采用Mech-Eye工业级3D相机，该相机基于先进的视觉算法，可处理各类工件以及纸箱、麻袋、货品等典型物体，轻松应对随意堆叠、无序放置、一定程度反光、暗色等复杂工况。

3D视觉系统主要技术参数如下：

（1）分辨率：1920×1200；工作距离范围：500-1000mm；近端视场：物距为0.5m时，370×240mm；远端视场：物距为1m时，800×450mm；

（2）提供多语言、多平台的SDK选择，接口开放，部署简单；

（3）可选择搭配Mech-Vision、Mech-Viz使用，轻松、快速部署各类检测/量测应用。

3.2D视觉系统

机器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，为所有的静态目标检测、分析和处理提供实验的硬件环境。

视觉系统结构如下：

2D视觉系统主要技术参数如下：

4.协作机器人

采用遨博i5协作机器人，该型机器人专注末端负载为5kg以下的3C领域自动化作业，可应用于3C、金属加工、食品、医药、科研培训、物流等行业,实现上下料、装配、锁螺丝、喷涂、打磨、焊接等应用。

协作机器人主要技术参数如下：

六、软件平台介绍

1.3D视觉软件平台

3D机器视觉软件采用梅卡曼德的Mech DLK平台，该平台为完全图形化的视觉软件，无需编写代码即可完成拆垛、无序工件上料等视觉应用。内置3D视觉、深度学习等前沿算法模块，可满足复杂多样的应用需求。

2.2D视觉软件平台

2D机器视觉软件采用海康威视Vision Master视觉软件，图形化交互界面，功能图标直观易懂，采用拖拽式操作，可快速搭建视觉方案，模块运行状态独立标识，实时显示。

主要技术参数和特点如下：

（1）包含近千个图像处理算子和多种交互式开发工具，包含130+个模块工具，支持多种操作系统和图像采集硬件设备；

（2）用户可以根据需求创建视觉方案，还可以自定义运行界面，满足个性化需求；

（3）兼容GigE Vision和USB3 Vision协议标准，可以接入多种品牌的相机，支持本地图像处理和相机数据图像处理；

（4）二次开发简单易上手，通过简化后的接口可以节省90%的代码量，新增的控件可一键导入Visual Studio中，可嵌QT，MFC，WPF和WinForm的界面开发中；

（5）支持用户自定义模块开发，用户可将自定义算法封装为VM模块后直接拖拽使用；

（6）支持TCP/IP，ModBus，串口，UDP，Ethernet/IP等常见工业通信协议，能兼容主流PLC型号的通讯。

七、实验项目

平台配备10多个实训项目的软硬件资源，包括工程、实训操作文档和培训视频等。

其中纸箱拆码垛、电机转子上料、钢筋打标计数等应用场景的简要情况如下：

1.纸箱拆码垛

该项目模拟实际工业场景的纸箱拆码垛。

2.电机转子上料

该项目模拟实际工业场景的电机转子上料。

3.钢筋打标计数

该项目模拟实际工业场景的钢筋打标计数。

八、实验课程

平台可支撑和构建的课程，涵盖《3D视觉实操与应用技巧》、《AI+机器视觉典型应用案例实践》等。

1.《3D视觉实操与应用技巧》实训任务清单

2.《AI+机器视觉典型应用案例实践》实训任务清单

HYD-SJ-25 · 视觉感知与工业机器人实训平台

HYD-SJ-25视觉感知与工业机器人实训平台 一、面向专业和课程 面向专业：机器人工程、自动化、机电、机械等专业 适用课程：机器人运动控制、机器人编程与应用、机电一体化、工业机器人系统集成、 PLC 电气控制、机器视觉等 二、产品概述 1. 系统结构组成 针对工程应用中对工业机器人作业与应用需求，实训平台采用工业机器人与控制系统、视觉感知系统、传感系统及辅助模块相结合，通过模块化设计，实现机器人实践教学与科研验证。在机器人工作平台中，…

HYD-SJ-25视觉感知与工业机器人实训平台

一、面向专业和课程

面向专业：机器人工程、自动化、机电、机械等专业

适用课程：机器人运动控制、机器人编程与应用、机电一体化、工业机器人系统集成、PLC电气控制、机器视觉等

二、产品概述

1.系统结构组成

针对工程应用中对工业机器人作业与应用需求，实训平台采用工业机器人与控制系统、视觉感知系统、传感系统及辅助模块相结合，通过模块化设计，实现机器人实践教学与科研验证。在机器人工作平台中，工业机器人通过与视觉系统的协同，完成轨迹示教、搬运、码垛、视觉系统标定、目标空间定位、物品识别、物体抓取、零件装配等应用。此外，系统内部采用PLC控制系统与以太网通信，对机器人运动全过程进行信息实时监测与控制。

三、产品简要介绍如下：

（1）采用PLC进行机器人、输送线、气缸、传感器、视觉系统等的统一控制，可以实现学生通过PLC编程控制机器人运动的功能；

（2）提供机器人运动控制及信息交互的部分通信协议，学生可以充分理解并实践以太网通信技术在工业机器人系统中的应用；

（3）提供2D和3D工业级视觉系统，开源机器视觉标定、定位、检测、识别与测量等方向源代码，或根据需要部署图形化编程软件；

（4）提供基于深度学习的图像处理技术，可实现对复杂场景中各种类目标的检测与识别，贴近工业现场的实际检测需求；

（5）部署人机交互系统，可控制工业机器人完成示教、语音交互、手势图像交互等操作，并实时显示机器人的运动状态。

2.硬件设计思路

工业机器人选择知名品牌六轴工业机器人,机器人通信系统集成在控制柜上，提供RS232，RS422，以太网等通信方式，提供部分详细通信协议，学生通过以太网通信编程可以直接控制机器人的动作并实时监测机器人的运动过程状态。

视觉系统包括1套2D视觉系统和1套3D视觉系统，2D视觉系统采用600万像素工业相机、600万像素工业镜头、环形光源及数字可编程光源控制器，满足工业机器视觉检测需求。视觉系统通过以太网与外界进行通信。3D视觉系统采用一台200万像素级的深度相机，可进行物体轮廓测量、距离测量，并引导机械臂的动作。

气动系统主要包括电磁阀、气动夹具与真空气泵等外设，用于实验工件的拾取与释放等操作。

工作台架设置了专用于工业机器人基础实验的码垛、拆跺、轨迹跟踪、装配等所需模块与模具，以及工业机器人视觉检测所需的外设模块。同时，台架设置了快速更换工件区与立柜式工件仓储区，通过工件的抓取，旋转，放置等流程，完成机器人切割，码垛等任务执行的工件切换。

另外，还在台架上设置了桌面式运输模块，通过上料模块的输入，采用传感器探测物流的运输位置，然后通过2D和3D视觉模块，实现对物料的平面或立体特征的提取，驱动机器人完成不同的任务。此外，针对动态旋转目标，机架上设置了旋转送料机构，机器人动态抓取目标后，通过工业视觉系统对物料底部进行扫描，获得工件的表面特征，最后检测识别后根据任务需求做出各类执行动作。

四、主要技术与功能介绍

实训平台所涉及的主要技术与功能主要包括以下几个方面：

1.机器人与机电控制技术

在充分保障工业机器人使用安全的前提下，能开放部分PLC控制模块，可以实现学生通过PLC编程控制机器人部分运动的功能。学生可以利用计算机完成PLC编程与编译等工作，然后下载至实验系统再运行，完成机器人控制与PLC编程实践。除此以外，对整个机器人的六轴联动控制仍可以通过示教编程或计算机编程下载实现。

2.工业机器人通信技术

平台提供机器人运动控制及信息交互的部分通信协议，学生可以利用同网络的计算机，通过通信编程对工业机器人输出信息进行解码与状态监测，同时，也可以向机器人发送部分在安全操作范围内的动作控制指令与其他程序。利用实训平台，学生可以充分理解并实践以太网通信技术在工业机器人系统中的应用，了解工业领域通信方式与协议的编制，同时还可以全方位实践以太网通信的全过程，为机器人远程数据采集与传输奠定基础。

3.工业机器人视觉技术

实训平台提供高清稳定的工业级视觉系统，开源机器视觉标定、定位、检测、识别与测量等方向的机器视觉源代码，并将检测结果与机器人动作控制执行相统一。学生可以采用OpenCV、图像处理算法、人工智能算法完成图像的检测，并调用相应的控制API，完成机器人结果分选，如颜色分选、形状分选、不同物品分选、缺陷检测等，也可以完成智能码垛，如不同尺寸、不同形状的物件设置不同分值，进行限时码垛计算分值竞赛等。通过对该技术的探索，可为机器人在各类实际工业场景中的智能作业提供强有力技术支撑。

4.基于深度学习的目标检测与识别技术

深度学习是近年来人工智能的典型代表。平台通过搭载深度学习算法模型，可实现对复杂场景中的各种类型的目标检测与识别。在真实的工程环境条件下，由于作业条件的动态变化，采用传统机器视觉容易受参数的影响而检测不准，识别精度不够，因此，采用深度学习算法，通过构建工程场景下的目标检测与识别，完成多类目标的快速、准确检测与识别，为机器人的决策提供基础。

5.人机交互技术

工业机器人作为无人化操作的执行者，可以完成示教、语音交互、手势图像交互等操作。在实验过程中，学生可以通过编程实现对自然语言、手势图像的识别，并控制工业机器人精准完成某些特定的动作，如向上移动20cm。在工业机器人运行过程中，系统提供显示屏实时显示机器人的运动状态。

五、硬件设备介绍

1.工业机器人本体

工业机器人本体作为该实验系统的核心与动作执行器，其主要功能是完成控制系统所产生的一系列行为决策。系统运动准确、可靠、稳定，且在运行过程中，系统设计有多重防碰撞、防伤人的传感模块。此外，系统设置有紧急停止开关与柔性控制功能，防止机器人失控，保障系统安全。

工业机器人本体有两种配置：ABB品牌的IRB120，或者埃夫特品牌的ER3-600。参数分别如下：

配置一：ABB IRB120

该本体为柔性生产低负载常用本体，本体质量相对较轻，仅重25kg，有效载荷负重3kg，垂直腕4kg，可满足实验室日常使用需求。机器人本体安全、可靠，防护等级达IP30，可有效防止意外事故的发生。

机器人本体具体参数如下：

配置二：埃夫特 ER3-600（或其他用户指定的机械臂）

该本体为柔性生产低负载常用本体，本体质量相对较轻，仅重27kg，有效载荷负重3kg，可满足实验室日常使用需求。机器人本体安全、可靠，防护等级达IP40，可有效防止意外事故的发生。

机器人本体具体参数如下：

2.实训平台单元模块介绍

（1）示教模块

示教模块提供锥体、倾斜矩形、倾斜圆形三个模块，可供机械臂在三维空间中进行多个坐标的拖动控制，完成示教编程基本运动指令、精确定位和轨迹逼近等实验功能，同时也可以验证机械臂运动的准确性和重复动作的稳定性。

（2）轨迹路径模块

轨迹路径由直线、曲线及其组合而成的多种图形构成。机械臂在实际应用过程中，比如产品分类、搬运、焊接等场景，将使用到各种各样的动作，以适应场景中物体的位置和形状要求，因此，通过编程实现机器人的多种轨迹运动，具有基础性的意义。

（3）快换工具模块

快换工具模块提供夹爪和吸盘两种工具，夹爪和吸盘是机械臂在工程应用中最常见的两种夹持手段，夹爪有电动夹爪和气动夹爪两种，吸盘通常有单吸盘、双吸盘、四吸盘的组合。在机械臂末端安装法兰盘，快换工具与其配套使用，即可实现工具的快速更换。

（4）立体仓储模块

立体仓储模块分为上下四层，每层设置3个工位。每个工位都可以放置正方形、长方形或圆形的物料。同时，每个工位安装有光电传感器，通过 PLC 将信

号数据采集到控制器，由此可判断此工位是否有物料，从而决定机器人是否需要到库位进行物料抓取。

（5）旋转送料模块

旋转供料模块可应用于码垛实验中，也可以与其他的模块进行联动。当开展该功能的实验时，旋转机构与机器人的抓取动作联动，机器人每抓取一个物料，旋转机构即刻将下一个物料送至抓取区。

（6）物料分拣模块

物料分拣有两种方式，一是机械臂通过预先示教，依次对固定位置的物料进行分拣，从而培养学生对机械臂复杂动作的控制能力；二是在视觉系统的引导下，可对随机摆放的物料进行识别和自适应分拣，从而进行机械臂的柔性生产作业。

（7）2D视觉模块

2D视觉模块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，为所有的静态目标检测、分析和处理提供实验的硬件环境。比如，可依托视觉模块，进行物料的颜色识别、形状识别、尺寸测量，并据此进行物料的分类，或者也可以开展缺陷检测与质量分选、无序物料搬运码垛等相对复杂的实验。

视觉系统结构如下：

（8）3D视觉模块

在实际应用中，机械臂抓取的目标存在高度差异，而传统2D视觉系统仅可以对物体的形状、颜色、纹理等特征进行分析，但缺失深度信息，因而在机械臂抓取过程中容易造成机械臂执行末端的碰撞与损坏。本实训平台采用2D视觉系统加3D视觉系统，对缺失的深度信息进行补充，同步反馈给机器人控制系统，保障对各类高度物体抓取的安全性能。

3D视觉系统采用海康威视的3D相机，该相机采用主动双目技术，支持 RGB 与深度图同步高帧率输出。结构如图所示。

（9）输送系统

实训平台配置整体操作台面，台面上安装输送线，通过电机控制输送线的运转并进行调速，完成物料传输。输送系统主要包括输送带、控制箱、光电编码器等，输送线采用铝合金边框，线速度控制在0-0.5m/s。光电编码器采用红外对射感应模块，输入电压为DC12-24V，输出电流为300mA，感应距离为20-350cm，可以检测1mm以上任何除无色透明外的物体。光电编码器指向角为3-5°，响应时间在2ms以内。

（10）气缸和气动模块

机器人的末端执行机构采用气动吸盘，因此系统还需要配备气动元件，包括气泵、电磁阀、吸盘、气管等部件，还需要配备传感器等辅助外设。

此外，为了完成机器人系统模拟装配、喷涂、切割等功能，平台以气缸为基础，设置了作业模拟区和搬运码垛模拟区。

3.人机交互系统

人机交互模块主要包括三大模块，即实时显示模块，语音交互模块与手势图像识别模块。实时显示模块为工控PC机输出显示，系统配置机器人运动检测软件，实时查看机器人运行状态，动作类型等，为人机交互中的机器输出。语音交互模块配置自然语言处理识别模块，完成自然语言高质量输入与预处理，用户可根据自然语言处理算法与识别结果进行机器人显示与动作执行，完成人机交互。手势图像识别系统为单独模块，配置200W摄像头，采用7寸液晶显示屏，分辨率为1280×800，配置网络设备，实现系统内通信。手势图像识别模块识别手势时，可自定义如伸出1、2、3、4根手指，控制机械臂与用户进行动作的交互，识别人脸时，可进行权限控制，即只有在特定人员操作时，机械臂才可接受控制。

4.PLC控制系统

PLC控制系统采用西门子1200系列PLC，系统集成16路输入和16路输出IO口，内置高达64K大容量的RAM存储，提供相关电气连接线与附属器件。

整体来说，该实训平台集合了工业机器人、机器视觉、气动、电气控制、传感器检测、电机传动以及工业通讯技术等多领域的关键技术，为实验室提供一个先进的、高自由度的、创新性的研究和应用平台，适合工业机器人运动控制关键技术、机器视觉理论与应用、工业机器人智能化等方向的研究。

六、课程资源

实验室依托所提供的硬件产品，涵盖多门课程资源，具体如下：

六、机器人应用实践

机器人应用实践结合本专业的人才培养方案，主要包括以下几大类别：

1.示教与运动控制

依托一系列单元模块，如示教、轨迹规划、智慧立库、分拣等，供学生进行机械臂的运动控制与常见应用的学习。如通过拖动机械臂末端轴，记录每一个位置时各个轴的状态信息，完成机械臂的示教动作；通过为机械臂定义起点坐标与终点坐标，实现在空间中的直线、弧线运动，以及其他组合运动，从而为更复杂的机械臂应用打下基础。

2.机器人与传感器

在机械臂内部及实训平台中，设置有气缸、接近传感器、光电传感器以及霍尔传感器等，传感器种类多，数据格式各异，对机械臂的通讯与动作执行均具有极其重要的影响。本系统主要以多种传感器融合技术为课程实践的重点，支持教师与学生开展多传感器融合技术的应用实践和探索。

3.机器人与视觉系统

柔性制造是当前智能制造行业中的主流概念，通过引入视觉系统，可以给机械臂装上眼睛，满足在复杂可变的生产环境下机械臂的控制与动作的要求。如将视觉与机械臂结合，可以不同形状、颜色、尺寸、外观的物体进行分类识别，实现目标分拣、智能码垛拆垛等功能；还可以基于深度学习等人工智能技术，实现对复杂背景下的目标特征分析、物体缺陷检测、字符图像分割、产品外观分类等功能。

HYD-DG-26 · 多功能智能建造机器人实训系统

HYD-DG-26多功能智能建造机器人实训系统 一、面向专业和课程 面向专业：智能建造、机器人工程、自动化等工程类专业； 适用的课程涵盖以下 5 门：自动控制原理，传感器原理与技术 ( 计算机视觉方向 ) ，机器人基础，智能建造算法基础，智能建造（施工运维方向）。 二、产品概述 多功能建造机器人工作站采用 1 台六轴协作机械臂、 2 套 3D 视觉系统、 1 套深度视觉系统、 1 套移动导轨平台。在工作台上方设置三个作业区域，分别为建筑…

HYD-DG-26多功能智能建造机器人实训系统

一、面向专业和课程

面向专业：智能建造、机器人工程、自动化等工程类专业；

适用的课程涵盖以下5门：自动控制原理，传感器原理与技术(计算机视觉方向)，机器人基础，智能建造算法基础，智能建造（施工运维方向）。

二、产品概述

多功能建造机器人工作站采用1台六轴协作机械臂、2套3D视觉系统、1套深度视觉系统、1套移动导轨平台。在工作台上方设置三个作业区域，分别为建筑材料堆放区域、砌筑区域、拓展区域（铺砖、钢筋绑扎等）。其中，3D视觉系统分别安装在建筑材料堆放区域和砌筑区域，通过三维点云分析，判断建筑材料的堆料和作业状况，实现对机械臂的抓取引导。深度视觉系统安装在机械臂末端，为机械臂作业提供实时的环境感知能力。

在技术实现上，比如当控制机械臂对物料进行抓取时，3D视觉系统能为机械臂提供需要抓取的位置和角度信息，进而完成相应的抓取任务；当控制机械臂进行作业时，深度视觉系统能实时监测工作区域的建筑材料施工角度、位置，确保机械臂按照既定的作业任务实现自动工作。

1.教学内容

在机器人工作范围内，将工作台台面进行清理，并在指定区域内划分为物料存放区域和机器人施工区域，通过软件设置机器人的运动速度、作业类型、参数等，由机器人自动完成施工作业，教师在此基础上，对整体功能进行拆解教学，授课示教。

2.操作流程

1）布置实施现场

整理好作业区域，确保区域内平整，以便于机器人施工。同时，在机器人的作业区域内放置需要的建筑材料。将机器人安装在导轨上方，并设置好机器人运动的方向、速度和固定装置。

2）启动工作站

设备上电，启动机器人和相机控制系统，调试机器人姿态。通过查看机器人的视觉系统状态、机械臂运动情况，确保机器人的运动正常、作业精度及稳定性。同时观察工作站上多相机的工作状态和画面信息，调整相机的运行参数，确保画面清晰。

3）选择作业任务

通过控制软件选择工作台上方机器人的工作任务。首先根据不同任务下的工作指令和工作内容，获取不同相机采集到的图像信息，以此来感知不同任务下的工作环境。控制软件根据环境下的实时信息，判断机械臂能否正常作业，再予以复位启动。

4）调整作业参数

通过控制软件设置机器人的起点位置（抓取方位）、终点位置（工作方位）、机械臂运动路径，以及调整机器人工作时的实施参数。

5）自动作业

启动机器人，机器人根据3D视觉系统的反馈信息，以及所设置的运动路径，自动进行工作作业。在工作过程中，操作人员根据实际施工情况，能够灵活调整机器人施工参数和作业方向。

三、产品功能

1.砌筑机器人

将六轴协作机械臂末端工具更换为抓取砖块的专用夹爪，通过3D相机、深度相机对建筑材料堆放区域和砌筑区域进行高精度扫描，引导机械臂根据系统设定的砖块位置、砌筑高度等作业参数进行精准作业。详细工作流程如下：

在这一任务过程中，机器人首先通过工作站内置的3D相机对作业区域进行高精度扫描，构建出作业环境的数字模型。随后，系统根据预定的工作路径，计算出每一块砖的放置位置与角度。六轴协作机械臂负责精确抓取砖块，并根据指令灵活调整砌筑姿态，确保每一块砖都能准确无误地放置在指定位置。同时，机械臂末端的深度相机能够实时监测砌筑过程，通过视觉反馈系统调整机械臂的运动轨迹，确保砌筑质量达到设计要求。

2.铺贴机器人

将六轴协作机械臂的末端工具更换为吸取瓷砖的专用吸盘，通过3D相机、深度相机对建筑材料堆放区域和作业场景进行高精度扫描，引导机械臂根据系统设定的缝隙大小、对齐情况等作业参数进行精准作业。详细工作流程如下：

与自动砌筑类似，机器人在进行铺砖/贴砖前，机器人会先对施工区域表面进行扫描，识别出不平整区域并提示进行处理，以确保施工面的平整度。随后，系统根据砖块尺寸，规划出机械臂最优的作业路径。六轴协作机械臂则负责将砖块从物料堆放区精准地搬运至铺设位置，并通过自主调整机械臂姿态，实现砖块之间的紧密贴合。在作业过程中，深度相机持续监测砖块间的缝隙大小、对齐情况等关键施工数据，确保铺砖效果达到设计要求。

3.钢筋网绑扎机器人

将六轴协作机械臂的末端工具更换为自动绑扎工具，通过深度视觉系统对作业场景进行高精度扫描，引导机械臂根据扫描的图像信息逐一完成绑扎作业任务。详细工作流程如下：

机器人抵达作业区域后，首先通过深度相机对钢筋骨架进行扫描，识别出每根钢筋的位置和形态。随后，系统根据设定的钢筋绑扎要求，规划出绑扎路径和绑扎点。六轴协作机械臂则携带绑扎工具，按照指令逐一完成绑扎作业。在绑扎过程中，机械臂末端的深度相机实时监测绑扎位置和质量，确保每个绑扎点都牢固可靠。此外，根据钢筋的直径和类型，系统支持调整作业参数，实现自动调整绑扎力度和绑扎方式，以适应不同类型的施工需求。

四、关键技术

1.机器人在建筑领域的应用

六轴协作机械臂通过灵活地安装吸盘、夹爪等多种精密工具，实现了从基础施工到精细作业的全链条覆盖。比如吸盘的应用，允许机器人在垂直或水平的表面上稳定作业，如墙砖/地砖铺设、高楼幕墙安装等；夹爪能够精准抓取并搬运砖石、预制构件等，在特殊场景下，可选装定制结构的夹爪进行施工，减少了人力需求及搬运过程中的损耗。

2.建筑材料的三维形态分析与抓取

多功能智能建造机器人系统使用了高清2D相机、3D相机等设备，构建出建筑材料及其周围环境的精确三维模型。系统能够自动识别实训台上复杂环境中的各种建筑材料，包括建筑材料的形状、尺寸、位置，为后续机械臂的抓取提供精确指导，确保机械臂在复杂环境中也能实现稳定、精准的抓取任务。

3.建造机器人系统协同控制

多功能智能建造机器人系统基于先进的网络通信能力和实时的数据共享能力，确保机械臂与系统之间能够即时交换状态信息、任务指令及环境感知数据。系统根据设定的作业要求与相机感知到的现场情况，自动向机械臂分配任务、规划路径、协调动作，实现机械臂自主完成砌筑、铺砖、钢筋网绑扎等多项作业功能。

五、主要硬件参数

1.六轴协作机械臂

采用节卡品牌的C5协作机械臂，其末端负载为5kg，臂展954mmn，满足项目作业要求。

具体参数如下：

自由度：6轴；

底座尺寸：158×158（mm）；

工作半径：954mm；

额定负载：5kg；

重复定位精度：±0.05mm；

净重：23kg（含线缆）；

输入电源：DC 24V；

通信接口：TCP/IP，Modbus TCP，Modbus RTU；

I/O接口：数字输出：2路；数字输入：2路；模拟量输入：1路；

编程：图形化编程、拖拽编程；

安装方式：任意角度安装；

材质：铝合金、PC；

工作温度：0℃~50℃。

2.3D视觉系统

采用知象科技的Surface HD系列3D相机，该相机可满足从60mm到2600mm测量距离下的多种工作任务。在60mm到150mm的工作距离，Surface HD的最高精度可达0.02mm，适用于精度要求高的芯片、微小元器件的扫描与检测作业。在150mm到1200mm的工作距离，Surface HD可以高效完成相应的物流分拣、检测、上下料、工件找正、组装等任务。在1200mm到2600mm的工作距离，将Surface HD应用于对大中型物体的识别、检测，还可完成路径规划、分拣、码垛等任务。

具体参数如下：

成像原理：双目结构光；

光源：红外激光；

工作距离：500±250mm；

FOV：H55°x V36°；

视场边长@工作距离（mm）：210×160mm@250mm；520×320mm@500mm；735×490mm@750mm；

点距@工作距离：0.273mm@500mm;

重复精度：±0.15mm；

深度图分辨率@最大帧率：1920x1200@8fps：960x600@10fps;

彩色图分辨率：1920x1080@20fps；

数据输出：彩色图+深度图；

最小采集时间：单帧深度图最小采集时间为50ms，传输时延迟50ms；

数据接口：千兆以太网，支持POE供电；USB3.0；

支持操作系统：Linux（Ubuntu18.04）；Windows 8/10。

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，安装于机械臂末端，用于目标的精确定位与机械臂引导。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。可进行AI视频图像分析，拍摄人脸、车辆、仪表设备等视频图像，综合分析研判，确保场所安全。

深度视觉系统具体参数如下：

使用环境：室内和室外

深度技术：双目结构光

深度范围：0.15-10m

深度视野：（横向×纵向×对角线）91°×66°×101°

深度流输出分辨率：达1280×800

深度流输出帧速率：1280×800@90fps

最小深度距离（Min-Z）：0.15米

红外信号发射器功率：可配置至达425毫瓦（mW）峰值

RGB输出分辨率：1920×1080

RGB输出帧速率：1920×1080@30fps

RGB传感器视野：（横向×纵向×对角线）86°×55°×94°

摄像头尺寸：（长度×厚度×高度）90毫米×25毫米×30毫米

ROS支持：ROS1 & ROS2

4.水平移动滑轨

选用水平方向的移动滑台，搭配光电传感器，通过IO控制器接入边缘计算终端，实现与其他系统模块的协同。

主要技术参数和特点如下：

尺寸和材质：长度2600mm，铝合金材质；

运行负载：≥20kg；

最大运行速度：≥300mm/s；

重复定位精度：土0.05mm

标配电机：步进电机

5.运算单元

采用工业级结构，体积小巧，外形紧凑，安装windows10系统，集成C++、OpenCV等运行环境，支持数字图像处理、3D视觉、机器人等硬件或应用的开发和学习。

主要技术参数和特点如下：

（1）处理器：酷睿i7；内存：16G工控内存；硬盘：512G固态硬盘；显存：4G；网口：4个千兆网口;

（2）支持linux嵌入式操作系统，满足嵌入式操作系统教学；

（3）内置Python3.5以上版本的运行环境，满足Python、机器学习、深度学习的编程与AI教学；

（4）支持多种类计算机视觉、机器人、复杂传感器与智能控制等关键技术的组合实验，可支持多种不同模块同时联动实验。

五、应用场景

HYD-SD-87 · 桌面式智能制造实训生产线

HYD-SD-87桌面式智能制造实训生产线 一、面向专业和课程 面向专业：智能制造、机器人工程、自动化、机电等专业 适用课程：机器视觉、机器人原理与应用、基于视觉的机器人控制、 PLC 电气控制、机电一体化系统设计、智能工厂集成技术、数字孪生技术 二、产品概述 智能制造是智能机器与人类专家人机协作的一体化智能系统，既有个体制造单元的自主性，又有系统整体的自组织能力，是未来制造业发展的重大趋势和核心内容。本生产线采用 3 台六轴机器人、 …

HYD-SD-87桌面式智能制造实训生产线

一、面向专业和课程

面向专业：智能制造、机器人工程、自动化、机电等专业

适用课程：机器视觉、机器人原理与应用、基于视觉的机器人控制、PLC电气控制、机电一体化系统设计、智能工厂集成技术、数字孪生技术

二、产品概述

智能制造是智能机器与人类专家人机协作的一体化智能系统，既有个体制造单元的自主性，又有系统整体的自组织能力，是未来制造业发展的重大趋势和核心内容。本生产线采用3台六轴机器人、2套输送系统、1套视觉系统、1套PLC电气控制系统，以微波炉磁环组装生产线上的机器人上料、视觉检测与引导、机器人组装、搬运、入库、仓储管理等应用场景，以智能制造产线电子设备装调、数据监测、生产管控与运维为实施目标，可以完成电子设备组装与调试、设计编程与参数配置、数据采集与可视化应用、生产过程数智化应用、电子设备数智化运维等多项实训任务。

如下图所示，生产线长宽为2m×1m，在硬件组成上，主要包含机器人上料单元、视觉检测与引导单元、机器人组装单元、机器人下料单元、仓储单元，以及PLC控制系统、HMI触摸屏、光电传感器、继电器、输送线、气缸、交换机、计算机等模块。

产品简要介绍如下：

1.满足机器人原理与应用、机器视觉、PLC电气控制、机电一体化系统设计、智能工厂集成技术等课程或知识点的教学；

2.生产线平台包含机器人、视觉系统、PLC系统、输送线和多组传感器，采用一体化设计，整套系统可直接摆放于桌面上操作；

3.与大型智能制造生产线的功能相似，但建设成本仅为后者的10%左右，可使用较低的成本，满足多人分组教学的要求；

4.融合了机器视觉、机器人控制、视觉与机器人协同、生产线运动控制等多种技术；

5.提供图形化交互视觉软件，功能图标直观易懂，采用拖拽式操作，适合快速进行视觉应用的开发；

6.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、OCR字符识别、尺寸测量等多种案例，满足基础应用与开发教学；

7.支持多种类机器视觉、机器人、复杂传感器与智能控制等关键技术的组合实验，可支持多种不同模块同时联动实验。

三、功能与应用场景

1.开放性实验环境

（1）集成Python、OpenCV等运行环境，支持数字图像处理、机器视觉等算法、硬件、应用的开发和学习；

（2）提供实验所涉及的OpenCV图像处理函数的所有接口和使用说明，既可通过配置参数实现对图像的特定处理，也可新建不同的视觉项目，进行二次开发；

（3）内置的视觉软件和功能库包括物体分类识别、目标检测、OCR字符识别、缺陷检测，满足基础应用与开发教学；

（4）支持对生产线上的目标尺寸测量、缺陷检测、产品分类等应用进行开发，开展企业级实战训练。

2.开放全部源代码

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。

3.图形化交互软件

2D机器视觉软件采用海康威视Vision Master视觉软件，图形化交互界面，功能图标直观易懂，采用拖拽式操作，可快速搭建视觉方案，模块运行状态独立标识，实时显示。

主要技术参数和特点如下：

（1）包含近千个图像处理算子和多种交互式开发工具，包含130+个模块工具，支持多种操作系统和图像采集硬件设备；

（2）用户可以根据需求创建视觉方案，还可以自定义运行界面，满足个性化需求；

（3）兼容GigE Vision和USB3 Vision协议标准，可以接入多种品牌的相机，支持本地图像处理和相机数据图像处理；

（4）二次开发简单易上手，通过简化后的接口可以节省90%的代码量，新增的控件可一键导入Visual Studio中，可嵌QT，MFC，WPF和WinForm的界面开发中；

（5）支持用户自定义模块开发，用户可将自定义算法封装为VM模块后直接拖拽使用；

（6）支持TCP/IP，ModBus，串口，UDP，Ethernet/IP等常见工业通信协议，能兼容主流PLC型号的通讯。

4.视觉定位、检测与识别

视觉技术在实际应用中，通常有三个方向：定位（即计算目标位置，为机器人抓取提供引导）、检测（即检测目标的缺陷，如零部件划痕、缺角等，用于进行良次品分类）、识别（即识别目标的名称，如识别不同长度的螺杆，用于进行产品种类的分拣）。

在本产品中，综合运用到了上述三类技术：前端通过视觉系统定位目标的位置，机器人抓取后完成上料；中间部分通过视觉系统进行目标的缺陷检测、尺寸测量或型态识别；后端机器人根据检测和识别结果，完成目标的自动分拣。用户可以在开源环境下进行自主开发，面向智能制造、智慧物流等多个场景，开展行业应用。

5.机器人手眼标定

为机器人引入视觉系统，使得机器人可进行自主的、智能化的运动，完成如零部件分类、物流搬运、码垛、物体分拣等功能。

手眼标定有两种方式：眼在手上、眼在手外。通常来说，对大目标或大范围多个目标的抓取，需要更大的视野，可以采取眼在手外的方式；对小目标的抓取，则可以采用眼在手上的方式。当然，还需要考虑到机器人的负载和安装空间，是否在末端安装了视觉系统后，仍能实现对目标的抓取。

本产品采用的是眼在手外的方式。

6.基于视觉的机器人应用

机器人与视觉系统结合，可以对不同尺寸、外观的目标进行识别，开展目标分拣、智能码垛、物体识别、字符识别等多种基础实训项目，从而模拟生产线上的真实产品检测场景。

7.智能制造系统集成

本产品集成有3台六轴机器人、2条输送线、1套视觉系统，以及多组传感器，所有组件均采用主流的通讯协议完成通讯，可以完成上料、输送、视觉自主组装、视觉检测、下料等典型智能制造场景的全流程动作。

四、主要硬件参数

1.六轴机器人

六轴机器人配置3台，该型机器人完全开放底层运动学正逆解控制算法，有助于用户学习机器人的关节控制原理。同时，提供多个拓展接口，支持视觉、语音、多种末端执行器、传送带等各类外设模块的接入，实现物体抓取、视觉协同、人机交互、自动教学演示等多种功能，可快速满足教学、科研等需求。

 主要技术参数和特点如下：

2.机器视觉系统

机器视觉系统配置1套，采用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，为所有的目标检测、分析和处理提供实验的硬件环境。

视觉系统结构如下：

视觉系统主要技术参数如下：

3.PLC控制系统

PLC控制系统采用国产汇川品牌的Easy521系列PLC，如下图所示，用于生产线相关电子设备的数据监控，以及输送线、传感器、气缸等的运行控制。

其中，触摸屏采用威纶通品牌的人机交互触摸屏幕，通过与其他相关的硬件设备结合，实现生产线的数据采集、处理和控制的任务。

主要技术参数如下：

4.输送线

输送线采用2套直线滑台模组，上方安装有步进电机、接近传感器、光电传感器，通过PLC接入计算机，实现对两条模组分别的启动、停止、暂停等控制，以及与视觉系统的协同等的控制，从而完成集成化系统运行时的全流程动作。

主要技术参数和特点如下：

（1）长度：500mm；导程：75mm；最大负载：5kg；直线速度：0-1.5m/s；重复定位精度：±0.05mm；电机连接方式：直连或变速；重量：2kg；

（2）数量：2条。

5.运算单元

采用工业级结构，体积小巧，外形紧凑，安装windows系统，集成C++、OpenCV等运行环境，支持数字图像处理、机器视觉、电气控制等硬件或应用的开发和学习。

主要技术参数和特点如下：

处理器：酷睿i5；内存：8G工控内存；硬盘：256G固态硬盘；网口：双千兆网口;

（2）支持海康威视Vision Master视觉软件，采用图形化交互界面，拖拽式操作能快速搭建视觉方案，满足机器视觉应用领域中定位、测量、识别、检测等需求;

（3）集成C++、OpenCV等运行环境，支持机器视觉、机器人控制等算法、硬件、应用的开发和学习；

（4）内置的软件库包括物体分类识别、目标检测、缺陷检测、尺寸测量等，满足基础应用与开发教学；

（5）支持多种类机器视觉、机器人、复杂传感器与智能控制等关键技术的组合实验，可支持多种不同模块同时联动实验。

五、实验（训）项目

1.课程资源

2.机器视觉软件算子

六、综合实训

1.电子设备组装与调试

完成机器人系统、视觉系统、PLC控制系统、输送线、上料机构、产品组装平台、光电传感器、继电器、交换机等电子设备和机电部件的组装，并在生产线上完成以上所有设备的安装部署、供电和网络连接、参数配置和功能调试。

2.设计编程与参数配置

完成HMI界面设计、PLC与HMI编程、电子设备参数设置，实现对电子设备的数据监测或自动控制。

3.生产过程数智化应用

完成各类不同工业网络协议的传感、控制等电子设备的数据采集；并完成人机操作界面的页面布局、数据接入、数据录入及展示等工业数据的可视化开发工作。

4.数据采集与可视化应用

搭建制造执行系统（MES）运行环境，完成系统的安装、部署、调试；配置制造执行系统（MES），实现对电子设备状态的数据监控；根据制造执行系统（MES）记录的生产数据进行分析，完成生产管控建议报告。

5.电子设备数智化运维

结合电子设备状态监测数据，对设备上指定模块进行故障排除，按要求写出故障解决方法并编写核心电子设备保养手册；基于智能传感器的数据观察与诊断结果，结合预测性维护等新技术，提出智能制造产线电子设备的预测性运维建议。

HYD-DG-987 · 多机器人协同与视觉感知实训生产线

HYD-DG-987多机器人协同与视觉感知实训生产线 一、面向专业和课程 面向专业：智能制造、机器人工程、人工智能、自动化、机电等专业 适用课程：机器视觉、机器人原理与应用、基于视觉的机器人控制、 PLC 电气控制、机电一体化系统设计、智能工厂集成技术、数字孪生技术、大模型技术应用 二、产品概述 本生产线采用 3 台协作机器人、 2 套输送系统、 1 套视觉系统、 1 套 PLC 电气控制系统，以微波炉磁环组装生产线上的机器人上料、视觉…

HYD-DG-987多机器人协同与视觉感知实训生产线

一、面向专业和课程

面向专业：智能制造、机器人工程、人工智能、自动化、机电等专业

适用课程：机器视觉、机器人原理与应用、基于视觉的机器人控制、PLC电气控制、机电一体化系统设计、智能工厂集成技术、数字孪生技术、大模型技术应用

二、产品概述

本生产线采用3台协作机器人、2套输送系统、1套视觉系统、1套PLC电气控制系统，以微波炉磁环组装生产线上的机器人上料、视觉检测与引导、机器人组装、搬运、入库、仓储管理等应用场景，以智能制造产线电子设备装调、数据监测、生产管控与运维为实施目标，可以完成电子设备组装与调试、设计编程与参数配置、数据采集与可视化应用、生产过程数智化应用、电子设备数智化运维等多项实训任务。另外，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。

如下图所示，生产线尺寸为长2200mm×宽1000mm，在硬件组成上，主要包含机器人上料单元、视觉检测与引导单元、机器人组装单元、机器人下料单元、仓储单元，以及PLC控制系统、HMI触摸屏、光电传感器、继电器、输送线、气缸、交换机、计算机等模块。

产品简要介绍如下：

1.满足机器人原理与应用、机器视觉、PLC电气控制、机电一体化系统设计、智能工厂集成技术、大模型技术应用等课程或知识点的教学；

2.生产线平台包含机器人、视觉系统、PLC系统、输送线和多组传感器，采用一体化设计；

3.与大型智能制造生产线的功能相似，但建设成本仅为后者的10%左右，可使用较低的成本，满足多人分组教学的要求；

4.融合了机器视觉、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.提供图形化交互视觉软件，功能图标直观易懂，采用拖拽式操作，适合快速进行视觉应用的开发；

6.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、OCR字符识别、尺寸测量等多种案例，满足基础应用与开发教学；

7.支持多种类机器视觉、机器人、复杂传感器与智能控制等关键技术的组合实验，可支持多种不同模块同时联动实验；

8.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、功能与应用场景

1.开放性实验环境

（1）集成Python、OpenCV等运行环境，支持数字图像处理、机器视觉等算法、硬件、应用的开发和学习；

（2）提供实验所涉及的OpenCV图像处理函数的所有接口和使用说明，既可通过配置参数实现对图像的特定处理，也可新建不同的视觉项目，进行二次开发；

（3）内置的视觉软件和功能库包括物体分类识别、目标检测、OCR字符识别、缺陷检测，满足基础应用与开发教学；

（4）支持对生产线上的目标尺寸测量、缺陷检测、产品分类等应用进行开发，开展企业级实战训练。

2.开放全部源代码

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。

3.图形化交互软件

2D机器视觉软件采用海康威视Vision Master视觉软件，图形化交互界面，功能图标直观易懂，采用拖拽式操作，可快速搭建视觉方案，模块运行状态独立标识，实时显示。

主要技术参数和特点如下：

（1）包含近千个图像处理算子和多种交互式开发工具，包含130+个模块工具，支持多种操作系统和图像采集硬件设备；

（2）用户可以根据需求创建视觉方案，还可以自定义运行界面，满足个性化需求；

（3）兼容GigE Vision和USB3 Vision协议标准，可以接入多种品牌的相机，支持本地图像处理和相机数据图像处理；

（4）二次开发简单易上手，通过简化后的接口可以节省90%的代码量，新增的控件可一键导入Visual Studio中，可嵌QT，MFC，WPF和WinForm的界面开发中；

（5）支持用户自定义模块开发，用户可将自定义算法封装为VM模块后直接拖拽使用；

（6）支持TCP/IP，ModBus，串口，UDP，Ethernet/IP等常见工业通信协议，能兼容主流PLC型号的通讯。

4.部署本地大模型

完成了DeepSeek、Qwen等开源大模型的本地化部署，即部署于本机的运算单元中，除了可以开展大模型基础应用的学习外，还可以利用大模型和配置的视觉、语音、机器人、传感器等设备进行交互，面向如智能制造、智能家居、智慧农业等典型场景，开展应用实践

5.视觉定位、检测与识别

视觉技术在实际应用中，通常有三个方向：定位（即计算目标位置，为机器人抓取提供引导）、检测（即检测目标的缺陷，如零部件划痕、缺角等，用于进行良次品分类）、识别（即识别目标的名称，如识别不同长度的螺杆，用于进行产品种类的分拣）。

本产品在不同的实训项目中，综合运用到了上述三类技术：可以通过视觉系统定位目标的位置，机器人准确抓取；也可以进行目标的缺陷检测，由机器人进行次品剔除；还可以进行目标的尺寸测量或型态识别，由机器人完成目标的分类。用户可以在开源环境下进行自主开发，面向智能制造、智慧物流等多个场景，开展行业应用。

6.机器人手眼标定

为机器人引入视觉系统，使得机器人可进行自主的、智能化的运动，完成如零部件分类、物流搬运、码垛、物体分拣等功能。

手眼标定有两种方式：眼在手上、眼在手外。通常来说，对大目标或大范围多个目标的抓取，需要更大的视野，可以采取眼在手外的方式；对小目标的抓取，则可以采用眼在手上的方式。当然，还需要考虑到机器人的负载和安装空间，是否在末端安装了视觉系统后，仍能实现对目标的抓取。

本产品综合采用了眼在手上和眼在手外的方式，满足不同场景的视觉使用需求。

7.基于视觉的机器人应用

机器人与视觉系统结合，可以对不同尺寸、外观的目标进行识别，开展目标分拣、智能码垛、物体识别、字符识别等多种基础实训项目，从而模拟生产线上的真实产品检测场景。

8.智能制造系统集成

本产品集成有3台协作机器人、1条输送线、1套2D视觉系统、2套深度视觉系统，以及多组传感器，所有组件均采用主流的通讯协议完成通讯，可以完成上料、输送、视觉自主组装、视觉检测、下料等典型智能制造场景的全流程动作。

四、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、电气控制等硬件或应用的开发和学习。

主要技术参数和特点如下：

（1）处理器：64位四核以上CPU；内存：16GB以上；存储：512GB以上；显存：12G以上，接口：USB3.0×4、HDMI×1、RJ45×2；

（2）内置Python3.8以上版本的运行环境，满足Python、机器学习、深度学习的编程与AI教学；

（3）内置的AI算法库包括物体分类识别、目标检测、缺陷检测、尺寸测量等，满足基础应用与开发教学；

（4）支持多种类计算机视觉、机器人、复杂传感器与智能控制等关键技术的组合实验，可支持多种不同模块同时联动实验；

（5）部署本地Deepseek-R1、Qwen2.5等大模型，支持模型部署调用，满足大模型基础应用实践，使用过程中无需连接网络。

2.协作机器人（完全开源）

协作机器人配置3台，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。

机器人的主要技术参数如下：

3.2D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。

视觉系统结构如下：

视觉系统主要硬件如下：

4.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。

深度视觉系统具体参数如下：

5.PLC控制系统

PLC控制系统采用国产汇川品牌的Easy521系列PLC，如下图所示，用于生产线相关电子设备的数据监控，以及输送线、传感器、气缸等的运行控制。

其中，触摸屏采用威纶通品牌的人机交互触摸屏幕，通过与其他相关的硬件设备结合，实现生产线的数据采集、处理和控制的任务。

主要技术参数如下：

6.输送线

输送线采用1套直线滑台模组，上方安装有步进电机、接近传感器、光电传感器，通过PLC接入计算机，实现对模组的启动、停止、暂停等控制，以及与视觉系统的协同等的控制，从而完成集成化系统运行时的全流程动作。

主要技术参数和特点如下：

长度：500mm；导程：75mm；最大负载：5kg；直线速度：0-1.5m/s；重复定位精度：±0.05mm；电机连接方式：直连或变速；重量：2kg。

7.实训与功能模块

该生产线在功能设计上，既满足基础的机器人控制教学的需要，同时也满足智能制造方向的机器人视觉感知、电气控制、传感器控制，以及更高层次的大模型+机器人应用的需求。因此，设计有如下实训与功能模块：

（1）轨迹示教模块，包含弧线、折线、圆形、矩形等图案；

（2）视觉识别与分拣模块，支持单独进行零部件识别与缺陷检测、物体无序抓取与分类等操作；

（3）语音交互模块，支持通过语音方式控制机器人运动，以及与大模型的交互。

五、实验项目

1.课程资源

2.机器视觉软件算子

六、综合实训

1.电子设备组装与调试

完成机器人系统、视觉系统、PLC控制系统、输送线、上料机构、产品组装平台、光电传感器、继电器、交换机等电子设备和机电部件的组装，并在生产线上完成以上所有设备的安装部署、供电和网络连接、参数配置和功能调试。

2.设计编程与参数配置

完成HMI界面设计、PLC与HMI编程、电子设备参数设置，实现对电子设备的数据监测或自动控制。

3.生产过程数智化应用

完成各类不同工业网络协议的传感、控制等电子设备的数据采集；并完成人机操作界面的页面布局、数据接入、数据录入及展示等工业数据的可视化开发工作。

4.数据采集与可视化应用

搭建制造执行系统（MES）运行环境，完成系统的安装、部署、调试；配置制造执行系统（MES），实现对电子设备状态的数据监控；根据制造执行系统（MES）记录的生产数据进行分析，完成生产管控建议报告。

5.电子设备数智化运维

结合电子设备状态监测数据，对设备上指定模块进行故障排除，按要求写出故障解决方法并编写核心电子设备保养手册；基于智能传感器的数据观察与诊断结果，结合预测性维护等新技术，提出智能制造产线电子设备的预测性运维建议。