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综合性实验箱
实验箱融合了计算机视觉系统、语音处理系统、机械臂、输送带以及温湿度传感器、超声波测距传感器、大气压传感器等多种应用模块。通过构建边缘计算终端，该实验箱为人工智能领域的应用开发提供了统一的通讯协议和接口。基于Linux操作系统，采用Python语言进行课程资源开发，该实验箱适用于八门以上课程的教学与实践。
开放性实验环境
实验代码可在Jupyter Notebook环境下进行，功能如下：（1）教师与学生可以在浏览器上直接进行交互式编程实验；（2）支持Markdown编辑，cell用于编码、书写文本，完成标题、数学公式等格式编辑，便于解释代码，适用于教学等场景；代码分隔到不同的cell里逐个调试，交互式监控测试变量值和类型；
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。
AI+深度视觉分拣
深度视觉与传统的2D视觉相比，可以实现物体的高度测量、距离测量、轮廓检测等，因此，可以完成目标距离检测、自动抓取等综合实验实训。
AI+语音处理
声源定位麦克风支持声音检测、智能语音识别、声源定位、波束成形等功能，在与
AI处理器的交互下，可实现声场的空间特性采样，引导机械臂根据声音的指令执行指定动作。
AI+嵌入式传感器
提供温湿度传感器、运动传感器、气压传感器、光线传感器等17种传感器模块，可以开展人脸识别门禁系统、智能声控系统、智能温控系统等智能应用系统向的综合实验训。
⭐ 面向专业
人工智能、电子信息工程、信息与计算科学、智能制造工程等相关专业。
⭐ 适用年级
高职、本科
⭐ 课程
Python程序设计、机器学习深度学习、数字图像处理、机器视觉、机器人操作系统、智能传感器系统及应用、语音处理与应用、基于视觉的机器人综合应用等课程。
⭐ 支持
内置系统，支持python，opencv，pytorch，VSCode，Jupyter Notebook等
| 序号 | 类别 | 课程资源 | 支持学时 |
| 1 | Python程序设计 | （1）数字类型、转换、运算 （2）Python运算符、内置函数、序列基本用法 （3）程序选择结构实验 （4）程序循环结构实验 （5）列表实验 （6）集合实验 （7）函数实验 （8）字符串实验 （9）正则表达式实验 （10）数据可视化 （11）Python的数据处理 （12）Python文件操作 （13）Python多进程 （14）Python多线程 （15）Python进程与线程的区别 （16）Python面向对象的理解 （17）Python类的使用与类的实例化 （18）Python实例化对象的使用 （19）Python类的继承使用 （20）基于Python的串口通讯 （21）基于Python的SocketTcp通讯 （22）基于Python的SocketUdp通讯 （23）基于Python的Modbus通讯 （24）PyQt5的环境搭建 （25）PyQt5的使用 （26）Qt Designer与PyUIC的使用 | 72 |
| 2 | 机器学习 | （1）基于线性回归的波士顿房价预测 （2）基于K近邻算法的电影类型识别 （3）基于K均值算法的未知数据分类 （4）基于随机森林的人脸识别系统设计 （5）基于支持向量机的动态行人检测 （6）基于深度学习的车道线检测系统设计 （7）基于CNN与SVM的交通标志的识别系统设计 （8）基于HOG与SVM的交通标志识别系统设计 | 54 |
| 3 | 深度学习 | （1）线性回归建模与应用——房价预测实验 （2）神经网络的模型构建与应用——服装分类实验 （3）神经网络正则化——服装分类优化实验 （4）神经网络参数优化——非线性函数极小值寻找实验 （5）基于神经网络的模型构建与测试实验 （6）基于残差网络的优化模型设计 （7）神经网络优化器——手写数字识别 （8）文本分类——京东购物分类 （9）基于LeNet手写数字体识别系统设计 （10）基于RNN歌曲自动编曲设计 （11）基于深度学习的图像数据标注 （12）基于YOLOV5的目标检测模型训练 （13）基于YOLOV5的缺陷检测案例 | 54 |
| 4 | 数字图像处理 | （1）图像之间代数运算 （2）图像操作之打码与解码 （3）图像的几何仿射变换 （4）图像空域滤波 （5）图像的频域滤波 （6）基于形态学的米粒检测 （7）基于Canny算法的图像抠图 （8）基于分水岭的图像轮廓分割 （9）基于Hu矩形状匹配 | 54 |
| 5 | 机器视觉 | （1）视觉系统认知 （2）像素尺寸测量 （3）物体定位和角度测量 （4）边缘长度测量与面积检测 （5）物体颜色和形状识别 （6）条码和二维码识别 （7）OCR字符分割、训练 （8）OCR字符识别 （9）基于形态学处理的产品表面缺陷检测 （10）相机棋盘格标定 （11）基于opencv的车牌识别 （12）基于模板匹配的电子产品识别 （13）基于视觉的车牌识别 （14）基于视觉的条形码识别 （15）基于视觉的二维码识别 （16）基于视觉的物体形状颜色识别 （17）基于视觉的水果识别 （18）基于图像的NanoDet目标检测模型实践 （19）基于视觉的工件缺陷检测 （20）基于视觉的证件识别 | 54 |
| 6 | 机器人操作系统 | （1）ROS简介 （2）ROS架构 （3）ROS使用与命令 （4）工作空间、功能包 （5）ROS下的Python编程 （6）ROS下的OpenCV使用 | 54 |
| 7 | 智能传感器系统及应用 | （1）智能传感系统认知 （2）编程环境的搭建 （3）高电平按键 （4）触摸按键 （5）双色LED （6）RGB LED （7）六轴姿态感应 （8）超声波测距 （9）红外避障 （10）1.5寸OLED显示 （11）无源蜂鸣器 （12）人体红外感应 （13）继电器开关 （14）步进电机驱动板+电机 （15）模拟量声音传感器 （16）光敏传感器 （17）PCF8591数模转化 （18）湿温度传感器 （19）气压传感器 （20）基于传感器的数据可视化系统设计 （21）基于AI+传感器智能安防系统设计 | 72 |
| 8 | 语音处理与应用 | （1）语音处理模块认知 （2）RGB LED灯控制 （3）声源定位 （4）语音控制继电器 （5）语音控制蜂鸣器 （6）语音识别与Deepseek对话 （7）语音控制机械臂视觉抓取 （8）基于视觉与语音的机械臂物体分类 | 54 |
| 9 | 基于视觉的机器人综合应用 | （1）机械臂认知和基础操作 （2）机械臂归零和运动控制 （3）机械臂与传感器的通信 （4）基于视觉的图像识别和抓取 （5）基于视觉的机械臂自动仓储分类 （6）基于视觉和语音的的机械臂抓取 （7）基于语音视觉的综合分拣案例 | 54 |
1.共建专业
双方基于产业发展需求与院校专业建设规划开展深度合作，共同制定人才培养方案、建设实训基地、组建双师型教学团队，并建立完善的质量评价体系，确保专业建设与行业需求紧密对接。
2. 共建课程
依托企业技术优势与院校教学资源，重点开展模块化课程开发、特色教材编写、数字化资源建设等工作，通过项目化教学将企业真实案例引入课堂，实现理论教学与实践应用的有机结合。
3. 竞赛支持
通过联合举办专业技能竞赛、提供设备技术指导等方式，构建完善的竞赛支持体系，同时注重赛后成果转化与经验总结，全面提升学生的实践创新能力。
通过产教深度融合，建立校企协同育人长效机制，共同培养符合行业需求的高素质技术技能人才。
联系人：陈先生 139 0233 2260
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