1、产品介绍 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括人工智能边缘计算平台（RK3588）、深度相机、二自由度云台、多轴机械臂、微型输送机、工业相机以及麦克风阵列等。这些设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov等热门模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 1.一体式设计，要配套提供键盘、鼠标、电源适配器和实验教具，支持上电即用； 2.提供17寸以上屏幕，分辨率≥1920×1080; 3.安装面板需同时集成机械手臂、2D视觉系统、深度视觉系统、二自由度电动云台、语音模块、嵌入式传感器等组件.  

光伏发电实训装置HL-SNY03太阳能光伏并网发电教学实验台  一、系统实训应用范围：  主要提供于职高、大学、研究生、企业技工以太阳能发电为主课题的研究和培训。  二、技术参数  2.1、太阳能电池板  太阳能电池板采用阵列组装形式，主要采用4块（或更多）小型太阳能电池板组建，可实现太阳能电池板的并接方式和串接方式，进而提供大电流或大电压的两种太阳能电池板组网方式。  最大输出功率：100W*4块  开路电压：35V（并联）  短路电流：4*3.25A（并联）  2.2、照度计  量程：0-225Lx、200-2250Lx、2000-22500Lx和20K-225KLx（225000Lx）自动切换量程。  2.3、环境监测模块技术指标  含有照度计、温度表、湿度表，单片机时钟系统，实现时间的显示  2.4、17寸工控一体机，带触摸功能  CPU:Intel1037U1.8GHz22nm双核处理器TDP17W超低功耗处理器  主板:IntelM11工控固态节能主板  内存:1GDDR31333超高速内存,支持1333/1066MHz内存,最大可支持8GB。  硬盘:24GSSD固态硬盘  显卡:集成IntelHDGraphics核心显卡,提供VGA、LVDS、双HDMI显示输出,LVDS支持双通道24bit,支持单独显示、双显复制、双显扩展。  声卡:集成ALC6626声道高保真音频控制器  网卡:集成1个RTL千兆网卡,支持网络唤醒、PXE功能。  电源:外置电源（100V至220V宽幅电压，全球通用）  显示屏:13寸LED工控屏分辨率：1024*600  触摸屏:台湾军工Touchkit4线触摸屏，透光率高；性能稳定，触摸灵敏  整机接口:4*USB2.0接口,其中两个可支持USB3.0(需定制)，  1*HDMI接口:1*VGA接口,1*RJ-45网络接口,1*Lineout（绿色）,1*Mic（红色)  2*COM串口,1*12VDC_JACK输入接口  系统状态：  太阳能控制器（带报警功能）：  输入电压、电流、功率的数据显示及动态曲线显示  输出电压、电流、功率的数据显示及动态曲线显示  蓄电池：电压数据显示及动态曲线显示  2.5并网逆变器：  并网逆变器具有DC－DC和DC－AC两级能量变换的结构。DC－DC变换环节调整光伏阵列的工作点使其跟踪最大功率点；DC－AC逆变环节主要使输出电流与电网电压同相位，同时获得单位功率因数。  系统面板设有用来测量DC、AC相关参数的多个测试端口，可测量DC-DC电压电流变化和DC-AC逆变过程中的电压电流及曲线变化和波形对比。  6级功率搜索功能  在自动调整的过程中，会看到LOW灯不停的闪烁，功率会由0作为起点，向最大功率点加大输出功率，重启最多为6次，然后进入功率锁定状态，锁定时ST灯长亮。  在进行6级功率搜索程序时，所需的时间为10分钟。  直接连接到太阳能电池板（不需要连接电池）  AC标准电压范围：90V～140V/180V～260VAC  AC频率范围：55Hz～63Hz/45Hz～53Hz  并网输出功率：300W  输出电流总谐波失真：THDIAC<5%  相位差：<1%  孤岛效应保护：VAC;fAC  输出短路保护：限流  显示方式：LED  待机功耗：<2W  夜间功耗：<1W  环境温度范围：-25℃～60℃  环境湿度：0～99%(IndoorTypeDesign)  高性能自动功率点追踪（MPPT）  强大的MPPT算法，以优化来自太阳能电池板的功率收集，可精确地捕捉及锁定最大输出功率点，使发电量大幅提高到大于25%以上。  MPPT追踪图  电力输出:（逆向电力传输）  高效的电力逆向传输技术，专利技术之一，逆变器在并网输出模式时电力以反方向电力传输，自动检测电路中的负载并优先进行使用，用不完的电力才向电网逆方向传输供应到其他地方使用，电力传输率可达99.9%。在光伏发电应用系统中使输出效率更高。  三、教学及研究实训项目  2、1、光伏能量变换实验  实验1、光伏阵列单元组成原理。  实验2、太阳能光电池能量转换组合原理。  实验3、阵列电子最大功率跟踪器原理。  实验4、阵列汇流与防雷接地原理。  实验5、阵列结构件、防腐安装原理。  实验6、最大功率跟踪器与光伏转换提效实验。  实验7、在不同天气和日照强度下光波对光伏转换效率的影响实验。  实验8、在不同季节太阳运轨变换下对光伏能量转换的影响实验。  实验9、在不同季节环境温度变换下对光伏能量转换的影响实验。  实验10、阵列低、中、高通过开关组合后能量变换实验。  实验11、光感仪和风速传感仪各自作用实效实验。  2、2、同步逆变电源实验  实验1、逆变电源单元组成原理。  实验2、逆变电源MPPT的最大功率跟踪控制方法的实验。  实验3、逆变电源输出功率与光伏能量变换的实验。  实验4、MPPT与电子跟踪器有效结合和分离控制方面的比较实验。  实验5、晴天，多云，阴雨天情况下逆变电源输出交流电的波形、谐波含有率、功率因素的比较实验。  实验6、逆变器并入的电网供电中断，逆变器应在2s内停止向电网供电，同时发出警示信号的防孤岛效应保护试验。  实验7、逆变电源直流输入欠电压控制实验。  实验8、输入电压为额定值，负荷满载时距离设备水平位置1m处，的噪声测试实验。  2、3、光伏并网发电系统软件实验  实验1、在上位软件里查看单站监控项目：  ◆直流电压VDC、直流电流A、输入功率KW  ◆交流电压VDC、交流电流A、输出功率KW  ◆日发电量KWh、日运行时数hmin、总发电量KWh、总运行时数h、Co2减排量Kg  ◆系统运行状态正常/不正常  ◆系统运行温度正常/不正常  ◆系统监控PC机状态正常/不正常  ◆系统功率测试曲线  实验2、在上位软件里查看单站电量记录项目：  ◆设备编号1号机:  日发电度数、日运行时数hmin、总发电量度数、总运行时数h  实验3、在上位软件里查看单站故障记录项目：  ◆设备编号1号机:  直流过压、直流欠压、直流过流  交流过压、交流欠压、交流过流  系统过载、频率异常、孤岛保护、ADC异常（快速检测并网电压，电流）、IPM故障、过流保护、过温保护、温度异常、DSP异常（数字信号处理器，将模拟信号转为数字信号）

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

光伏组件生产仿真实训让学员以车间技术人员的身份参与晶硅光伏组件的生产工作。学员按标准生产流程操作车间生产设备、检测生产样品以及了解生产车间的运作与问题返工流程。 一.1.1. 场景设计 场景由组件生产车间、材料准备区、固化房、分选检测区组成。场景素材从多个真实工厂采集而来，高保真还原车间设备与生产流程 场景模型主要包括：流水线传送带、全自动玻璃吸附机、EVA自动铺设机、串焊机、排列机、自动缓存机、EVA/TPT裁剪铺设机、EL检测仪、层压机、全自动修边机、翻转检查机、全自动装框机、灌胶机、全自动固化房、绝缘检测仪、组件IV分选检测仪、电烙铁。材料模型包括：钢化玻璃、EVA、TPT、焊带、156多晶太阳电池片、铝合金边框、玻璃胶、接线盒、助焊剂、MC4接头等... 一.1.2. 互动设计 第一人称视角控制主角场景漫游，学员可以在三维空间中自由活动和观察场景中的物体。 主角走到生产线相关岗位内，出现信息提示，点击弹出全息UI，动态图文与人工智能语音相结合提示关键知识点 与车间工程师对话了解生产相关知识 学员可操作车间里的检测设备，发现问题并进行问题组件返工。

本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求，尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台，研发了一个通用性的智能中台架构，支持视频流和智能模型模块化管理，支持全程可视化操作交互式界面，支持视觉智能感知模型在线推理快速部署，支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。

光伏组件质量检测仿真实训让学员在虚拟场景中学习根据IEC61215标准使用各种检测设备对组件进行质量检测，从而了解组件的关键技术参数以及发现组件典型缺陷。 一.1.1. 场景设计 根据IEC61215检测标准要求设计18个检测场景，包括： 1 组件外观检测实验室 2 最大功率检测实验室 3 绝缘检测实验室 4 温度系统检测实验室 5 标称工作温度检测实验室 6 STC和NOCT下的性能检测实验室 7 低辐照度下的性能检测实验室 8 室外曝晒试验场 9 热斑耐久试验室 10 紫外线试验室 11 热循环实验室 12 湿冻试验室 13 湿热试验室 14 牵引力实验室 15 湿漏电实验室 16 机械载荷实验室 17 冰雹撞击实验室 18 旁路二级管试验室 场景模型主要包括：实验室建筑场景、外观检测台、156多晶光伏组件、组件箱、工作台、电脑、组件支架、IV检测仪、EL检测仪、高低温湿热交变试验箱、湿漏电流测试仪及喷淋试验箱、盐雾腐蚀仪、紫外老化试验箱、机械载荷试验机、旁路二极管热性能试验仪、落球冲击测试装置、环境检测仪、室外环境监测仪、直流电源、万用表、光度计、数码相机等...

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。