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AI工业互联网教学实验平台
产品型号：FS_IIOTA
人工智能工业互联网开发平台FS_IIOT是以工业互联网为背景，人工智能为基础，模拟实现工业化的厂区的产品分类分拣、缺陷检测分拣等工作，并在TensorFlow、PaddlePaddle、PyTorch以及DarkNet等框架的加持下，通过Python、C++、Scratch等编程方式（注：可选任意语言开发），帮助学生了解AI+IIOT的技术实现与落地应用。
平台是以传统的传送带控制货物传输并实现货物分类为基础，通过人工智能技术为其赋能，实现AI+的视觉分拣平台。
设备通过上料台自动上料，使用上料推杆将货物运输到传送带上，并通过摄像头对传送带的货物数据进行捕获，运算器单元则针对待分拣货物进行数据分类检测，并将检测结果处理后，通过与光电开关的通过检测结合，控制分类推杆进行货物分类分拣，将分拣后的货物存放在货物缓存区与货物池中。同时设备具有急停、运行以及复位等功能，保证设备运行与人员安全。可获取设备内部三轴信息、温湿度信息、设备输入电流信息、推杆电流信息、运算器电流信息等传感器数据，通过物联网常用协议mosquito进行数据内部安全存储以及数据上云，设备可兼容百度IoT Core、阿里云、华为云、自己搭建的云服务器等多个物联网云平台，实现端云协同操作。
设备通过上料台自动上料，使用上料推杆将货物运输到传送带上，并通过摄像头对传送带的货物数据进行捕获，运算器单元则针对待分拣货物进行数据分类检测，并将检测结果处理后，通过与光电开关的通过检测结合，控制分类推杆进行货物分类分拣，将分拣后的货物存放在货物缓存区与货物池中。同时设备具有急停、运行以及复位等功能，保证设备运行与人员安全。可获取设备内部三轴信息、温湿度信息、设备输入电流信息、推杆电流信息、运算器电流信息等传感器数据，通过物联网常用协议mosquito进行数据内部安全存储以及数据上云，设备可兼容百度IoT Core、阿里云、华为云、自己搭建的云服务器等多个物联网云平台，实现端云协同操作。
1.设备整体可采用Python等语言进行学习开发，提供二维码货物识别与桃子货物识别案例，其中，货物分拣算法可通过分类算法与检测算法两大类实现。
2.物流分拣系统：将二维码货物进行分拣，设备会扫描货物上的二维码信息并根据扫描到的信息进行归属地分类，并将货物分发到不同的归属地仓库。
3.农副产品分拣系统：以桃子为例，将不同成熟度的桃子进行分拣，实现桃子的分开存放与控制投入市场的时间，并可实现桃子分类的数量检测与小型ERP系统。
2.物流分拣系统：将二维码货物进行分拣，设备会扫描货物上的二维码信息并根据扫描到的信息进行归属地分类，并将货物分发到不同的归属地仓库。
3.农副产品分拣系统：以桃子为例，将不同成熟度的桃子进行分拣，实现桃子的分开存放与控制投入市场的时间，并可实现桃子分类的数量检测与小型ERP系统。
