Plateforme d'application de vision industrielle DLMVS-443X

Cette plateforme est principalement composée d'une unité de caméra industrielle 2D, de composants de lentilles industrielles, de composants de source lumineuse, d'une unité de caméra industrielle 3D, d'une unité de bras robotique à 4 axes, d'un module PLC, d'un système de commande électrique et d'un ordinateur de programmation.

Cette plateforme sert principalement à évaluer la maîtrise des connaissances et des compétences des stagiaires en vision industrielle, intelligence artificielle, contrôle de mouvement et automatisation, ainsi que leurs qualités professionnelles telles que la conscience de la sécurité, le souci du travail bien fait et la maîtrise des coûts et de la qualité. Elle évalue simultanément les capacités d'analyse et de résolution de problèmes sur le terrain, l'innovation, la créativité, l'organisation et le travail d'équipe des opérateurs. Elle peut servir à la fois d'outil pédagogique pour l'enseignement quotidien et d'équipement pour les concours de compétences techniques et professionnelles, répondant ainsi à divers besoins.

Paramètres techniques

1. Alimentation électrique : CA 220 V ± 10 %, 50 Hz ;

2. Puissance nominale : ≤ 1,5 kW ;

3. Environnement de fonctionnement : Température 5℃ ~ +40℃, Humidité relative < 85 % (25℃) ;

4. Dimensions : 950 mm * 910 mm * 1900 mm ;

5. Protection de sécurité : Doté de multiples protections, notamment contre les courts-circuits, les surcharges, les alarmes et l'arrêt d'urgence ;

6. Puissance de la salle de formation : 1,5 kW × X (X = nombre d'appareils dans la salle de formation) ;

Contenu de formation

Projet 1 : Installation et réglage de caméras industrielles

 Tâche 1 : Sélection des caméras industrielles 2D, des objectifs et des sources lumineuses

Tâche 2 : Installation et débogage des caméras industrielles 2D

Tâche 3 : Installation et débogage des sources lumineuses

Tâche 4 : Installation et débogage des caméras 3D

Projet 2 : Création de l'ensemble de données

Tâche 1 : Acquisition de données

Tâche 2 : Annotation des données

Tâche 3 : Nettoyage des données

Projet 3 : Formation du modèle cible

Tâche 1 : Déploiement et application des frameworks d'apprentissage profond

Tâche 2 : Entraînement du modèle de reconnaissance visuelle

Projet 4 : Mesure par caméra 2D

Tâche 1 : Reconnaissance des couleurs des objets cibles

Tâche 2 : Reconnaissance du type d'objets cibles

Tâche 3 : Reconnaissance de caractères sur les objets cibles

Tâche 4 : Reconnaissance des codes-barres sur les objets cibles

Tâche 5 : Mesure de la distance entre les objets cibles

Tâche 6 : Mesure du diamètre des objets cibles

Projet 5 : Mesure par profilomètre laser 3D

Tâche 1 : Dépannage de l’équipement pour le profileur de ligne laser 3D

Tâche 2 : Débogage d’images pour profileur de ligne laser 3D

Tâche 3 : Paramétrage de l’algorithme pour le profileur de ligne laser 3D

Tâche 4 : Détection de cibles avec un profileur de ligne laser 3D