项目简介

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工业缺陷检测实训套件是以高端铝材表面缺陷检测需求为背景，深度融合FPGA、边缘计算、人工智能与深度学习等关键技术，面向高校FPGA、人工智能等专业教学而自主研发的实训产品。该套件将工业相机、光源、微型传输机、机械臂等模块集成于一体，使用FPGA进行模型推理，利用深度学习算法和铝片表面缺陷数据集来实现缺陷识别，可检测出铝片表面划痕、针孔、褶皱、脏污等缺陷类型，支持用户通过二次开发增加其他缺陷种类。同时，该套件还将教学内容与实际生产需求结合，配备了丰富的实验课程及配套资源，帮助学生快速掌握相关知识和技能。

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农业智联网实训场景是以农业大棚为背景定制的一套微缩立体沙盘，涵盖人工智能、物联网、FPGA、Web开发等技术领域，可实现包括人工智能机器视觉技术的农作物病害检测、传感器数据收集及分析、FPGA入侵检测和反向自动控制等功能。通过可视化的监控大屏、移动端APP实现对大棚环境实时显示、状态查询、远程控制等操作。

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病虫害检测系统以温室大棚的农作物健康状态检测为背景，涵盖人工智能、Web开发等技术领域，产品基于OpenVINO利用YOLOv3目标检测算法进行训练，最终输出模型作为系统的检测分类器，当输入叶片照片时，系统可以自动判叶子的种类及病害情况，并在Web页面对病虫害状况进行可视化展示。同时根据病因提供防治方法，对农作物病虫害防治做到早发现早治疗。

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画像风格迁移系统内置画像风格迁移（Fast-style-transfer）算法，通过神经网络深度运算可以将摄像头采集的原始照片渲染成具有艺术风格的图像显示在画屏上。该系统算法分别对的输入风格图像和摄像头采集到的真实图像运算后，得到经过风格渲染的图像显示在高清画屏上。可支持自由切换多种风格，同时对渲染后的照片可通过照片打印机快速打印成照片留住美好瞬间。结合该产品，可以帮助学生用图像处理、人工智能等技术加深理解和应用。