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为高校人工智能教育助力,幻尔科技发布JetArm智能视觉识别系统

2020-07-30
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近年来,国家一直在普及人工智能教育,但众所周知,人工智能并不是某一种单纯的技术,而是多个学科交叉后的领域,包括视觉识别、语音识别、算法、机器学习等,要教授如此庞杂的知识,需要一个能直观反映学习效果的载体去承接。

为了能帮助学生们更好地理解AI在现实生活中的应用,幻尔科技推出了JetArm智能视觉识别系统,通过模拟AI应用场景,来帮助学生们学习人工智能知识。


 01  产品简介 


JetArm智能视觉识别系统是一款基于JETSON NANO的多功能AI智能机械臂套件,套件内配备了7寸触摸屏、高清晰度摄像头垃圾桶、地图、卡片等使用场景配件,学生可以到手即用,省去了场景搭建的麻烦!

        JetArm智能视觉识别系统采用Google开源的深度学习框架TensorFlow+Keras,配合跨平台的计算机视觉库OpenCV,具备目标检测、图像分类等Al能力,能实现AI智能垃圾分类和AI智能颜色分拣等功能。它使用时下火热的Python语言,内置逆运动学算法,代码开源。

▲功能展示


JetArm智能视觉识别系统采用JETSON NANO作为主控系统,JETSON NANO是业内先进的AI计算平台,支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch、Caffe/Caffe2、Keras、MXNet等,可实现图像分类、目标检测、语义分割和智能分析等功能,可用于构建自主机器人和复杂人工智能系统。


提供两种AI应用场景


●JetArm智能视觉识别系统提供两种AI应用场景


 01 AI智能垃圾分类 

       

JetArm智能视觉识别系统采用了时下流行的YOLO模型来完成智能垃圾分类。

学生只需将“垃圾”放到摄像头的检测范围内,JetArm智能视觉识别系统就可以根据训练好的模型识别出垃圾种类。获得分析结后,机械臂会根据识别内容,将“垃圾”夹取投放至对应的垃圾桶内。


        

        幻尔科技已经训练好12种垃圾卡片模型,学生也可以利用深度学习的其它模型或框架来进行更多训练。




 01   智能颜色分拣

        

        幻尔科技已经预设好红、绿、蓝三种颜色,学生也可以自己修改。



JetArm智能视觉识别系统可以对特定颜色的物体进行智能分拣,使用OpenCVLAB色彩空间内对图像进行二值化、腐蚀、膨胀等操作,实现对物体颜色的提取和识别,然后根据颜色自动分拣并叠。


支持深度学习

 


●JetArm智能视觉识别系统,可通过多层卷积神经网络对采集图像进行识别,从而完成智能分拣。它既支持加载已经训练好的模型进行图像分类,也支持自行训练模型


 01   原理介绍



智能总线舵机  逆运动学算法


 01   智能总线舵机


        JetArm机械臂搭载智能总线舵机,接线便捷。舵机采用全金属齿轮和进口电位器,精度高、扭力大,寿命更长更耐用!

▲舵机参数


 02   逆运动学算法


        JetArm机械臂内置了逆运动学算法,通过Al视觉智能定位物体位置,使用逆运动学算法计算出每个舵机需要转动的角度,精确抓取物体。


▲精准码垛


▲移动追踪夹取


高清晰度摄像头  7寸触摸屏

●JetArm智能视觉识别系统内配备了7寸触摸屏高清晰度摄像头、垃圾桶、地图、卡片、木块等使用场景配件,学生可以到手即用,省去了场景搭建的麻烦!


 01   高清晰度摄像头


        JetArm智能视觉识别系统配备了高清晰度摄像头,摄像头支持MJPG格式输出并且焦距可调,可以在几乎不占用运算资源的情况下提供480P, 30FPS的高晰度低延迟的图像。


02   7寸触摸屏


JetArm智能视觉识别系统中带有一个7寸触摸屏,可清晰显示第一视觉的实时画面。


03   地图/垃圾桶/木块/卡片一应俱全


套件中所有场景搭建的配件齐全,机械臂组装设置调试好发货,学生到手即用,轻松学习!

                            

开放源码


开放Python源代码,学生可以通过代码实现更多、更复杂的创意应用。

相关参数