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AI+智能分拣实训平台

随着科技的飞速发展和全球竞争的加剧，智能制造和物流已成为制造业和物流业的核心竞争力，而机器视觉和机器人智能控制技术的综合应用，可以大幅提高智能制造和物流领域的效率和精度，降低成本，提高企业的竞争力。高校是专业人才培养的基地，应注重学生实践能力培养，以适应社会发展的需要。

基本介绍

AI+智能分拣实训平台（AI-InRB）是应用机器视觉技术和机器人智能控制技术，通过深度学习实现目标识别和定位，并控制机械臂进行活动并完成目标物体拾取动作。学生使用该平台，可以学习到智能制造和智能物流领域各种机器人的机械臂控制技术。

基于中智讯自主研发的智能分类机器人系统软件，可进行人工智能分拣的实践与应用，通过点击大类中的小目标，然后当摄像头拍摄的图片识别正确之后，会获取到目标的位置，如果不存在则返回“未找到目标”，如果识别到目标则会返回目标在哪个格子并控制机械臂去目标格子进行抓取操作。

软件应用界面包含如下模块：

01中文汉字识别

分别是中，智，讯，武，汉，科，技，公，司，如图所示：

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02英文字母识别

分别是A，B，C，D，E，F，G，H，I，如图所示：

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03数字识别

分别是1，2，3，4，5，6，7，8，9，如图所示：

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04汽车标志识别

分别是宝马，雪铁龙，大众，一汽，法拉利，福特，福田，本田，Mini的牌子车标，如图所示：

05交通标志识别

分别是小心警告，小心滑倒，限速80，道路维修，注意行人，注意野生动物出没，直行或转弯，停车，环岛这几类的图片标识，如图所示：

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06动物识别

分别是狐狸，花，兔子，狮子，老鼠，蜗牛，老虎，比目鱼，大象这几类图片的识别，如图所示：

平台实训项目

智能分拣实训平台可以完成丰富的实训项目：

实训项目一：图像分类

（1）实训列表

实训1：基于神经网络的手写字识别

实训2：基于KNN的猫狗图像分类

实训3：基于SVM的CIFAR-10图像分类

实训4：基于深度学习的CIFAR-10图像分类

实训5：基于深度学习的OCR光学字符识别

实训项目二：目标抓取

（2）实训列表

实训1：基于机器视觉的目标抓取

实训2：基于ROS机器人操作系统的机械臂目标抓取

实训2：基于强化学习的机械臂目标抓取