Ai视觉检测机器人是一款搭载了六轴工业机械臂、视觉人工智能和工业大模型的高科技设备，充分利用机械臂的多轴灵活运动、重复定位精度高等优势，主要用于复杂外形工业产品的缺陷检测，特别是汽车零配件、新能源、核电领域等高端制造、品控要求高的产品外观检测。

myCobot 由大象机器人和M5stack联合出品，是世界最小最轻的六轴协作机器人，可根据用户的需求进行二次开发，实现用户个性化定制，是生产力工具也是想象力边界的拓展工具。 myCobot 自重850g，有效载荷250g，有效工作半径280mm；体积小巧但功能强大，既可搭配多种末端执行器适配多种应用场景，也可支持多平台软件的二次开发，满足科研教育、智能家居，商业探索等各种场景需求。 产品特性 独特工业设计，极致小巧 一体化设计，整体机身结构紧凑，净重仅850g，十分便于携带 模块化设计，备件少、维护成本低，可快速拆卸更换，实现即插即用 高配置，搭载两块显示屏 内含6个高性能伺服电机，响应快，惯量小，转动平滑 机身携带两块显示屏，支持 fastLED库，便于拓展应用交互输出 乐高接头，M5STACK数千应用生态 底座以 M5STACK Basic 作为主控，数千应用案例可直接使用 底座及末端带有乐高科技件接口，适用于各项微型嵌入式设备开发 图形化编程，支持工业机器人软件 采用 myBlockly 可视化编程软件，掌上自如编程，操作简单易上手。 支持 Arduino + ROS 开源系统。 轨迹录入，点位保存 摆脱传统的路径点存模式，无需编程，myCobot拖动示教功能可让你手把手教会它每一个你想要的动作和指令 记录已存入的路径，最多可保存长达60mins不同的路径 应用场景     myCobot体积小巧但功能强大，是生产力工具也是想象力边界的拓展工具。既可搭配多种末端执行器适配多种应用场景，也可支持多平台软件的二次开发，满足科研教育、智能家居、 轻工业及商业应用等各种场景需求。 联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官网链接：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

项目成果/简介:本系统（俗称一脚踢）是针对智能汽车环境下的基于目标检测和动作识别的智能电动尾门系统而展开研究的。通过车载环视摄像头，结合计算机视觉目标检测、动作识别等技术，对车辆外部人员的特定动作检测和识别，对特定动作（如踢脚等）做出响应，智能开启车辆尾门，从而实现人车智能交互.应用范围:该发明可以用于所有车型的智能电动尾门开启，尤其适合于新能源车的电动尾门开启，可以做到效果好、微成本，给用户带来方便愉悦的用车体验。项目阶段:试验阶段效益分析:该发明采用基于视觉的方式，相比现有的基于电磁感应的方式，其效果更好、更安全、成本更低。已在室外晴天、阴天、树荫下，以及室内停车场等场景下的复杂背景下用荣威RX5成功地完成了实验，解决了其中的身份识别、动作效果、实时开启等问题。

本系统（俗称一脚踢）是针对智能汽车环境下的基于目标检测和动作识别的智能电动尾门系统而展开研究的。通过车载环视摄像头，结合计算机视觉目标检测、动作识别等技术，对车辆外部人员的特定动作检测和识别，对特定动作（如踢脚等）做出响应，智能开启车辆尾门，从而实现人车智能交互.

本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。、lineØ 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。Ø 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。Ø 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。Ø 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。

本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。 ？ 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。 ？ 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。 ？ 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。 ？ 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。 系统采用了穿戴式与计算机视觉和机器学习等理论知识相结合。穿戴式技术具有佩戴舒适甚至无感、使用过程不应干扰正常生活、使用便携的优点。这样的系统实现形式有利于简化使用者的使用门槛，提升使用体验。计算机视觉和机器学习技术，使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，可以有效的获取外接环境，通过分析外界环境做出相应的回应、给出结果。通过机器学习方法可以有效的对数据进行建模、分析。 系统设计的指标主要包括两部分，及硬件指标和软件性能指标。 硬件指标主要有以下几点： ？ 主控CPU采用的是4核CortexA9处理器 ？ RAM需要大于512M，稳定5V电源 ？ HDMI接口支持，USB 接口支持，常见音视频编解码支持 ？ 摄像头采用的720p的高清USB摄像头。 软件指标只要包括： ？ 指尖检测部分的主要包括指尖位置的检测的准确性，以及ROI确定的准确性，能否准确的划分出待识别目标所在的区域 ？ 物品识别部分主要包括可识别物品的类别，以及识别的准确率指标 ？ 对纸币识别的准确率和召回率以及计算的时间成本，主要涉及的算法的时间和空间复杂度 ？ 文字识别主要包括检测的正确率和召回率 系统基本构成如下图所示，主要包括前端固定眼镜边上的高清摄像头，后端数据处理部分采用的是AMR CortexA9四核处理器作为数据和算法处理单元。 系统基本工作流程为，以手指的一次特定手势（食指有方向性指向某个物体）为触发，系统检测到此手势后自动在手指尖端区域检测敏感信息，如字符，物体等，进一步通过计算机视觉算法，对检测的信息做识别处理，最后对识别结果进行语音播报作为反馈给使用者。用户只要用手指指向交互的给出识别的物品，那么设备就会开始读取这个场景，进行识别并将结果语音输出。 如果该产品可以得到推广，那么可以极大的帮助视觉残疾人，这一款穿戴式设备可以甚至可以改变数以千万记视障人群的日常生活，他们可以减轻对他人的依赖自由独立的生活。 目前该设备正处于原型开发期，已经取得了阶段性的成果，可以准确的定位值之间所在的位置，能较为准确的识别自然场景的中纸币面值，以及简单的文字。下一阶段着重把性能经一步优化，增添识别物体的功能。 该项目是由电子科技大学程洪教授主导的创新性高新项目。不但具有广大的市场前景，据可靠统计全国至少有各类残疾人总数超过8千万，而其中视觉残疾的人数找到15%，因此这款设备具有广阔的市场前景，可以带来一定经的经济效益。而且，更为重要定位于辅助他们日常生活产品充分体现出平等关怀的助残精神，帮助他们更好的生活是我们也是社会的责任所在。

可自动上料、自动检测、自动下料。可有效提高自动化程度和生产效率、节约劳动力成本、降低人为误判率，提高产品档次

针对性地解决了基于机器视觉的工业尺寸高精度无损检测、产品缺陷无损检测、自动分拣等问题。开发了视觉检测平台，以较高的性价比实现基于单相机的平面尺寸的检测、电路板缺陷检测、基于多相机的空间尺寸检测。整个系统性价比高，可实现自动化领域不同行业中产品的尺寸检测（尺寸是否符合公差要求）、外观质量检测和分拣，可代替目前的肉眼手动作业工序。目前整套技术已经在扬州大学建立检测平台并完成调试。

成果简介： 本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。 系统采用了穿戴式与计算机视觉和机器学习等理论知识相结合。穿戴式技术具有佩戴舒适甚至无感、使用过程不应干扰正常生活、使用便携的优点。这样的系统实现形式有利于简化使用者的使用门槛，提升使用体验。计算机视觉和机器学习技术，使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，可以有效的获取外接环境，通过分析外界环境做出相应的回应、给出结果。通过机器学习方法可以有效的对数据进行建模、分析。 系统设计的指标主要包括两部分，及硬件指标和软件性能指标。 硬件指标主要有以下几点： 主控CPU采用的是4核CortexA9处理器 RAM需要大于512M，稳定5V电源 HDMI接口支持，USB 接口支持，常见音视频编解码支持 摄像头采用的720p的高清USB摄像头 软件指标只要包括： 指尖检测部分的主要包括指尖位置的检测的准确性，以及ROI确定的准确性，能否准确的划分出待识别目标所在的区域 物品识别部分主要包括可识别物品的类别，以及识别的准确率指标 对纸币识别的准确率和召回率以及计算的时间成本，主要涉及的算法的时间和空间复杂度 文字识别主要包括检测的正确率和召回率 系统基本构成如下图所示，主要包括前端固定眼镜边上的高清摄像头，后端数据处理部分采用的是AMR CortexA9四核处理器作为数据和算法处理单元。 系统基本工作流程为，以手指的一次特定手势（食指有方向性指向某个物体）为触发，系统检测到此手势后自动在手指尖端区域检测敏感信息，如字符，物体等，进一步通过计算机视觉算法，对检测的信息做识别处理，最后对识别结果进行语音播报作为反馈给使用者。用户只要用手指指向交互的给出识别的物品，那么设备就会开始读取这个场景，进行识别并将结果语音输出。 如果该产品可以得到推广，那么可以极大的帮助视觉残疾人，这一款穿戴式设备可以甚至可以改变数以千万记视障人群的日常生活，他们可以减轻对他人的依赖自由独立的生活。 目前该设备正处于原型开发期，已经取得了阶段性的成果，可以准确的定位值之间所在的位置，能较为准确的识别自然场景的中纸币面值，以及简单的文字。下一阶段着重把性能经一步优化，增添识别物体的功能。 该项目是由电子科技大学程洪教授主导的创新性高新项目。不但具有广大的市场前景，据可靠统计全国至少有各类残疾人总数超过8千万，而其中视觉残疾的人数找到15%，因此这款设备具有广阔的市场前景，可以带来一定经的经济效益。而且，更为重要定位于辅助他们日常生活产品充分体现出平等关怀的助残精神，帮助他们更好的生活是我们也是社会的责任所在。

本实用新型公开了一种涡轮叶片视觉检测系统，包括：上部设置有工作台的机身，一顶盖设置在该机身上方并罩于工作台上；安装在工作台表面上的电动旋转台，用于设置待检测的叶片；以及电动平移台，其在竖直方向设置有导向滑轨，测量传感器设置在该导向滑轨上可相对工作台面的上下移动；该测量传感器具有可发出测量用激光并入射到叶片的激光器以及用于接叶片反射光以成像的相机，通过其在工作台面的上下移动并配合相对布置的所述电动旋转台上的叶片的旋转，可实现对所述叶片的轴向上下以及两表面的多点扫描成像，进而实现对叶片的精确快速扫描测量