DLAI-1221A
Комплексная система обучения и оценки искусственного интеллекта
📌 1. Назначение и применение
Платформа DLAI-1221A представляет собой современное техническое решение для обучения, оценки и моделирования ИИ-систем. Она сочетает аппаратную и программную интеграцию, воспроизводя реальные промышленные сценарии: сбор, инспекция, логистика, взаимодействие.
Подходит для:
ВУЗов и колледжей
Инжиниринговых лабораторий
Учебных центров робототехники и ИИ
TVET-структур
⚙️ 2. Состав платформы
Платформа включает:
-
💻 Высокопроизводительный ПК
-
📱 Модуль мобильных терминалов
-
📊 Модуль сбора и тестирования данных
-
👁️ Модуль компьютерного зрения (OpenCV + YOLOv5)
-
🤝 Коллаборативный робот Habot
-
🚗 Инспекционный робот AMR с QR-навигацией
-
🧪 Модуль имитации реальных сценариев
🧩 3. Программное обеспечение
Поддержка ОС: Windows (опционально Ubuntu 18.04)
Предустановленные компоненты:
-
🐍 Anaconda + Python
-
🔍 YOLOv5 (распознавание объектов)
-
📸 OpenCV (визуальный анализ)
-
🧠 PyTorch + TensorFlow (глубокое обучение)
🔒 4. Безопасность оборудования
-
Защита от утечки тока
-
Защита от перегрузки
-
Защита от короткого замыкания
-
Кнопка аварийного останова
📐 5. Технические параметры
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Источник питания | AC 220 В ±10%, 50 Гц |
| Размер установки | 5 м × 4 м (макет) |
| Температурный режим | 5℃ ~ +40℃ |
| Влажность | < 85% при 25℃ |
| Уровень защиты | Аппаратная многослойная защита |
🎯 6. Преимущества системы
-
✅ Интеграция нескольких ИИ-технологий (CV, NLP, роботы, датчики)
-
✅ Поддержка моделирования реальных производственных процессов
-
✅ Возможность комплексной оценки навыков студентов
-
✅ Основана на актуальных фреймворках ИИ (PyTorch, TensorFlow)
-
✅ Подходит для модульного обучения и проектной работы
📚 7. Учебные проекты и модули
| № | Учебный модуль |
|---|---|
| 1 | Программирование на Python |
| 2 | Объектное распознавание с Python + OpenCV |
| 3 | Создание и стандартизация датасетов |
| 4 | Развёртывание ИИ-платформы на базе PyTorch |
| 5 | Развёртывание фреймворка TensorFlow |
| 6 | Использование YOLOv5 для компьютерного зрения |
| 7 | Работа с 2D/3D камерами и анализ изображений |
| 8 | Программирование ПЛК (логических контроллеров) |
| 9 | Управление коллаборативным роботом (совместная работа) |
| 10 | Программирование автономного AMR-робота с навигацией по QR-кодам |
🧬 8. Моделируемые сценарии
-
📦 Интеллектуальное комплектование
-
🔍 Визуальный контроль качества
-
🚚 Логистическое перемещение AMR
-
🧠 Автоматизация через ИИ-алгоритмы
-
🤖 Роботизированная сборка и взаимодействие
📦 9. Дополнение
Также доступна:
✅ Платформа DLAI-1221B — обучение прикладным технологиям сервисных роботов
Если необходимо, я могу подготовить:
-
📄 PDF-брошюру
-
📊 Презентацию PowerPoint
-
🗂️ Таблицу сравнения DLAI-1221A и DLAI-535
}} "DLAI-535 10443")