人工智能技术工业控制应用实训室技术说明

人工智能技术工业控制应用实训室技术说明一、项目背景为了满足市场对人工智能技术工业控制应用人才的需求，提升学校教学质量和学生实践能力，拟对现有机房进行改造，采购智能感知与AI算法应用实践中心20套，支持AI小模型和AI大模型的实训课程，满足工业互联网技术专业（侧重于数据采集）、智能机器人技术专业（侧重于人工智能模型训练）和工业机器人技术专业（侧重于人工智能工业应用）人才培养要求。二、具体技术要求序号货物名称技术要求1智能感知与AI算法应用实训系统1.产品功能1.1AI模型训练平台：具备数据管理、数据标注、模型调参、模型训练、模型性能评测、模型优化等功能，能够基于采购方自定义数据进行全流程AI模型设计工作。1.2AI模型推理平台：具备实时数据接入、数据预处理、AI模型推理、数据后处理、数据展示分析等功能，能够在线展示AI模型运行效果，支持X86控制器和嵌入式控制器两种形态的应用。1.3除AI流水线全自动部署外，支持学生自定义编程设计脚本和AI解决方案，引导发散型创新思维。1.4针对PLC、视觉硬件认知、HMI组态开发、机器视觉软件调试、运动控制、伺服驱动器等进行应用调试，工业通讯和运动控制工艺应用教学。1.5为满足HMI组态开发教学需要。2.支持实训内容2.1基于AI的字符识别场景实训。2.2基于AI的缺陷检测场景实训。2.3基于AI的目标检测场景实训。2.4基于AI的故障诊断场景实训。2.5技术实训内容：AI框架及流水线、数据增强、视觉AI模型、时序AI模型、语言AI模型、嵌入式AI、Prompt工程、AI自动编程等人工智能领域关键技术。2.6为证明具备人工智能领域关键技术能力。2.7为完整实现AI自动编程应用功能。2.8场景实训内容：结合实物工作台，提供包括基于嵌入式AI模型的字符识别场景实训、基于多模态大模型的目标检测场景实训、基于时序AI模型的故障检测诊断场景实训等。2.9运动控制技术实训：伺服运动平台搬运场景实训（PLC+伺服系统运动控制与逻辑控制）。2.10机器视觉基础知识实训：机器视觉基础知识、视觉平台软件的应用开发、机器视觉产品定位、测量、检测综合应用实训。2.11需在投标文件中提供机器视觉产品定位、测量、检测综合应用软件功能截图证明材料。2.12机器视觉综合应用实训：机器视觉与运动平台综合应用，视觉完成目标的定位、测量、分拣分类等工作，并引导运动平台完成搬运、对位安装等典型场景实训。2.13需提供视觉定位对位与尺寸测量相关软件著作权证书扫描件。2.14生产流程模型实训：整机全流程生产场景实训，完成模拟工件出库、搬运、视觉定位测量、智能分类与检测、伺服运动平台分类分拣或装配等工作。2.15需提供全流程生产相关发明专利证书扫描件。技术参数3.1输入电源为市电输入（单相三线AC220V±10%50Hz）。3.2具有接地、漏电压、漏电流保护装置。3.3动力线与控制信号线分开独立设计。3.4单机台功率不大于6KW，长度不大于2m，宽度不大于0.8m，占地面积不大于2平方米。3.5视觉推理平台3.5.1视觉零部件产品安装模块支持相机正装、侧装等常规安装模式，支持面光、条光、环光等常见光源的安装切换，支持整体的拆装。3.5.2视觉零部件产品安装模块支持XYZ方向自由度，Z方向支持0-1000mm的调节及360°的旋转，XY方向支持0-500mm的伸缩与360°旋转，相机卡夹支持0-150mm的调节与360°的旋转。3.5.3样品摆放平台，具备传送带式、滚筒式、旋转式等工业场景运动形式，可通过HMI分别调节速度、启停，并配备急停物理按钮。3.5.4工业相机包括130万、500万、2000万等分辨率的黑白或彩色面阵相机，4K、8K、16K等分辨率的黑白或彩色线阵相机。3.5.5工业镜头包括焦距6mm-50mmFA镜头，支持焦距25mm-120mm线扫镜头，支持工作距离65mm-400mm等远心镜头。3.5.6工业光源包括面光、条光、环光、线光、同轴光、圆顶光、点光源等。3.5.7光源控制器支持数字恒流、数字恒压等类型，并与提供的光源配套使用。3.5.8视觉控制器支持≥32GB内存，≥4TBSSD存储，支持6*Gige网口，4*USB3.0，电源≥800W。3.5.9显示器分辨率≥1920*1080，支持触屏。3.5.10支持明场与暗场切换，能够实际模拟真实工业场景。3.5.11支持无监督和有监督深度学习模型训练，支持云端部署，无需消耗本地资源。3.5.12支持AI辅助标注与智能预标注功能。3.5.13支持多分类，支持不同类型相似缺陷分类功能。3.5.14支持向导式模型精度诊断与超参数调优，模型快速迭代高可用。精度诊断向导：通过多维度指标分析（如混淆矩阵、PR曲线、特征重要性排序）定位模型瓶颈（如特定类别误检率高、小目标漏检等），并提供可操作的优化建议（如调整分类阈值、增强数据增强策略）；超参数调优向导：支持自动搜索（贝叶斯优化/网格搜索）与手动调节双模式，针对学习率、批量大小、网络深度等关键参数提供实时反馈（如损失函数收敛曲线、验证集精度变化趋势），降低调参门槛；快速迭代保障：基于容器化技术与缓存机制，实现模型训练→诊断→调优→验证的全流程自动化闭环，单次迭代周期缩短XX%，确保高可用性与稳定性。3.5.15支持数据分析与预处理，辅助采购方筛选数据、规划样本数量和分布。数据筛选：基于多维特征（如缺陷类型、图像清晰度、采集环境参数）自动过滤低质量数据，支持自定义筛选规则（如“剔除模糊率＞15%的样本”）；样本规划：通过统计分析（如类别分布直方图、数量占比热力图）识别数据不平衡问题，结合采购方需求推荐最优样本扩充方案（如“需增加XX类缺陷样本至总占比≥10%”）；分布优化：提供分层抽样、过采样/欠采样等策略，确保训练集、验证集、测试集的类别分布与实际场景匹配，提升模型泛化能力。3.5.16提供API接口，学员可自由进行底层算法开发，并作为上位机或嵌入到软件中进行功能验证。开放能力：开放核心算法层接口（如图像预处理、特征提取、模型推理等），允许学员直接调用或二次开发，满足定制化研究需求；开发自由度：提供完整的参数配置文档与SDK开发包（含示例代码），支持对检测逻辑、数据流、模型参数等底层模块的灵活调整；多场景适配：接口兼容上位机软件（如独立检测程序）及嵌入式系统（如工控机、边缘计算设备），学员可将开发成果快速部署至实际验证环境，完成从算法调试到功能验证的全流程闭环。3.5.17支持缺陷检测、字符识别、目标分类、清点计数全部功能。缺陷检测（精准定位并分类表面/内部缺陷）。字符识别（OCR）（高精度提取印刷/刻印文本，支持复杂背景）。目标分类（基于视觉特征的物体类型识别，如产品型号、材质等）。清点计数（实时统计目标数