Plataforma de aplicaciones de visión artificial industrial DLMVS-443X

Esta plataforma se compone principalmente de una unidad de cámara industrial 2D, componentes de lentes industriales, componentes de fuente de luz, una unidad de cámara industrial 3D, una unidad de brazo robótico de 4 ejes, un módulo PLC, un sistema de control eléctrico y una computadora de programación.

Esta plataforma se utiliza principalmente para evaluar el dominio de los conocimientos y habilidades de los alumnos en tecnología de visión industrial, inteligencia artificial, control de movimiento y control automático, así como sus cualidades profesionales, tales como la conciencia de seguridad, el espíritu de trabajo y el control de calidad y costes. Simultáneamente, evalúa la capacidad de los operarios para analizar y resolver problemas in situ, su innovación, creatividad, gestión organizativa y coordinación de equipos. Puede servir tanto como herramienta de formación para la enseñanza diaria como equipo para competiciones de habilidades técnicas y vocacionales, satisfaciendo así diversas necesidades de uso.

Parámetros técnicos

1. Fuente de alimentación: CA 220V ± 10%, 50Hz;

2. Potencia nominal: ≤ 1,5 kW;

3. Entorno operativo: Temperatura 5℃ ~ +40℃, Humedad relativa < 85% (25℃);

4. Dimensiones: 950 mm * 910 mm * 1900 mm;

5. Protección de seguridad: Equipado con múltiples protecciones que incluyen cortocircuito, sobrecarga, alarma y parada de emergencia;

6. Potencia de la sala de formación: 1,5 kW × X (X = número de dispositivos en la sala de formación);

Contenido de la formación

Proyecto 1: Instalación y ajuste de cámaras industriales

 Tarea 1: Selección de cámaras industriales 2D, lentes y fuentes de luz.

Tarea 2: Instalación y depuración de cámaras industriales 2D

Tarea 3: Instalación y depuración de fuentes de luz

Tarea 4: Instalación y depuración de cámaras 3D

Proyecto 2: Creación de conjuntos de datos

Tarea 1: Adquisición de datos

Tarea 2: Anotación de datos

Tarea 3: Limpieza de datos

Proyecto 3: Entrenamiento del modelo objetivo

Tarea 1: Despliegue y aplicación de marcos de aprendizaje profundo

Tarea 2: Entrenamiento del modelo de reconocimiento visual

Proyecto 4: Medición con cámara 2D

Tarea 1: Reconocimiento del color de los objetos objetivo

Tarea 2: Reconocimiento del tipo de objetos objetivo

Tarea 3: Reconocimiento de caracteres en objetos objetivo

Tarea 4: Reconocimiento de códigos de barras en objetos objetivo

Tarea 5: Medición de la distancia entre objetos objetivo

Tarea 6: Medición del diámetro de los objetos objetivo

Proyecto 5: Medición con perfilómetro láser 3D

Tarea 1: Depuración de equipos para el perfilador de línea láser 3D

Tarea 2: Depuración de imágenes para el perfilador de línea láser 3D

Tarea 3: Configuración de parámetros del algoritmo para el perfilador de línea láser 3D

Tarea 4: Detección de objetivos con perfilómetro láser 3D