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原创 【CRAIC】智能产线应用技术报告
智能制造表检机器人技术报告摘要 本研究开发了一种基于FPGA的智能制造表检机器人,用于铝片表面缺陷的自动化检测与分拣。系统整合了高精度工业相机、机械臂等硬件组件,配合MVS、LabelImg等软件工具,实现了缺陷数据的精准采集与处理。针对传统检测设备效率低下的问题,创新性地采用FPGA加速的深度学习模型,显著提升了检测速度和准确率。 该方案通过分层控制架构实现全流程自动化:感知层采集多维数据,决策层采用优化的CNN模型进行实时缺陷分析,执行层完成自动分拣。系统经量化剪枝处理后,在FPGA平台上实现了高效推理
2025-08-20 13:54:46
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原创 【CRAIC】机器人应用赛(智能产线应用场景)-比赛规则
随着中国经济发展的战略转型及中国制造2025、工业4.0推进,传统制造业正向智能制造变革,中共中央、国务院先后发布了《数字中国建设整体布局规划》及《质量强国建设纲要》等文件,要求提高生产服务专业化水平,持续推进制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革,为促进制造业高质量发展、加快制造强国建设、发展数字经济、构筑国际竞争新优势提供有力支撑。
2025-08-19 00:14:43
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原创 【CRAIC】工业缺陷检测实训平台开发指导书V4.0_01
工业缺陷检测实训平台开发指导书V4.0摘要: 本手册详细介绍了工业缺陷检测实训平台的产品功能与开发流程。该平台以铝片表面缺陷检测为应用场景,集成工业相机、机械臂、FPGA等设备,实现智能检测全流程。系统采用SSD深度学习算法,通过FPGA加速推理,可识别褶皱、脏污等缺陷类型,并支持机械臂自动分拣。文档包含环境搭建指南,详细说明了PaddleDetection框架的安装配置步骤,以及使用labelimg工具标注数据集的完整流程。平台提供可视化界面展示检测结果和统计数据,配套传输履带和可调光源模拟真实产线环境。
2025-08-18 16:08:59
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原创 【CRAIC】工业缺陷检测实训平台(创新版)用户手册V1.0_01
工业缺陷检测实训平台(创新版)是一款面向职业教育的教学设备,以铝材表面缺陷检测为应用场景,集成了计算机视觉、边缘计算、自动控制等关键技术。该平台采用模块化设计,包含传输履带、工业相机、机械臂、FPGA开发板等硬件组件,支持缺陷识别、自动分拣等功能。产品手册详细介绍了硬件结构、检测流程(图像采集→缺陷识别→机械臂分拣)、物料清单及使用方法,适用于人工智能、自动化等专业的实训教学。手册还包含版权声明、图形界面约定和免责条款,强调内容可能随产品升级而变更。平台旨在培养复合型技术人才,满足工业检测领域的岗位技能需求
2025-08-17 00:09:26
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原创 【CRAIC】比赛资料下载地址
工业缺陷检测实训平台(创新版)产品资料及镜像下载链接发布。资料下载地址提供百度网盘分享链接(提取码:e27s),镜像文件另有独立下载链接(提取码:bxid)。两个资源均为该实训平台的配套数字材料,供用户获取使用。
2025-08-16 21:36:44
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原创 【CRAIC】工业缺陷检测实训平台 模型训练指导手册 V1.4
本文是《工业缺陷检测实训平台模型训练指导手册》摘要,主要介绍了铝片缺陷检测的完整流程。手册包含图像采集、数据标注、模型训练、评估与部署等关键步骤,详细说明了使用PaddleDetection平台进行模型训练和FPGA部署的方法。开发环境需安装Python 3.7/3.8及远程连接工具。图像采集可通过实训平台终端或个人电脑完成,需采集各类缺陷样本各100张以上。数据集需用labelImg工具标注并整理为VOC格式。模型训练完成后需转换为FPGA支持的格式(*.nb)并部署到开发板。最后通过系统检测流程验证模型
2025-08-16 14:12:43
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原创 标注工具Labelimg的安装与使用
LabelImg是一款基于Python和Qt的图像标注工具,支持PASCAL VOC和YOLO格式,用于生成目标检测模型所需的数据集。安装时需先配置PyQt5、lxml等依赖库,通过命令行启动即可使用可视化界面进行图像标注。该工具广泛应用于Faster R-CNN、YOLO等目标检测网络的训练数据准备。
2025-08-15 10:27:20
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原创 【更新中250817】CRAIC中国机器人及人工智能大赛-机器人应用赛-智能产线赛项-备赛指南
2025年第二十七届中国机器人及人工智能大赛现已闭幕结合我小组自身备赛情况及见闻感悟,现整理成章。
2025-08-14 09:52:53
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西门子杯 PLC大赛-产品分拣站(STATION 6)的工作流程和硬件配置
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