ZRRGZN-05人工智能实验平台
人工智能实验台,人工智能开发综合实验箱模块PCB厚度不小于2mm, 面板采用黑底白字丝印，实验模块器件均安装在实验箱正面、便于学生识别理解和后期维护；
小编
基于NVIDIA强大的Al计算能力，系统内核是一个小巧却功能强大的计算机，它可以让你并行运行多个神经互联网、对象检验测试、分割和语音处置整理等应用程序， 系统搭载四核cortex- A57处置整理器，128核Maxwell GPU及 4GB LPDDR内部存储，带来足够的Al计算能力，提供472GFLOP算力，并支持一系列流行的Al框体结构和算法，比如TensorFlow、Pytorch、 caffe/caffe2、Keras、MXNET等
系统框体结构与*框体结构
1. 系统预装ubuntu18.04实操系统，全部环境代码库文件均已装配，开机即用。
Ubuntu 18.04 LTS在云计算领域效率极高，特别适用来机器学习掌控把握这样的存储密集型和计算密集型任务。Ubuntun 长期支持版本可以获取 Canonical 官方长达五年的技术支持。Ubuntu 18.04 LTS 还将附带了 Linux Kernel 4.15，其中含有针对 Spectre 和 Meltdown 错误的修复程序。
2. 提供详细的python开源范例程序
按照TIOBE排名 ，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大*流行语言。国内目前百度指数搜索量已经超越Java，与C++，即将成为国内*受欢迎的研发语言。
Python被广泛应用来后端研发、游戏研发、网站研发、科学运算、大数值解析、云计算，图形研发等领域；Python在系统重量控制、提升研发效率、可移植性、结合套件包括、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。python具有 简便、易学、免费、开源、可移植、可拓展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底；
3. JupyterLab编程
JupyterLab是一个基于Web的交互式研发环境，用来Jupyter笔记本、代码和笔记本、代码和数值.JupyterLab非常灵活配备和排列用户界面，以支持数值科学、科学计算和机器学习掌控把握中广泛的作业流.JupyterLab是可拓展的和模型块化的编写插件，添加新结合套件并与现有结合套件包括
4. 多种*框体结构
OpenCV计算机视觉库，TensorFlow *框体结构，Pytorch *框体结构等
一、基础技术功能数值要求：
1.写入电源：AC 220V±10% 50HZ；
2.输出电源：DC：+5V/4A、+12V/4A, 含瞬时短路保护和过流保护；
3.作业环境：温度-10~+40摄氏度 相对湿度<85%（25摄氏度） 海拔<4000m；
4.装置容量：<0.5 KVA；
5.重 量：约5 KG；
6.外观尺寸：≥610*440*240mm；
7.模型块化：实训项目模型块化，方便后期升级改造；
8.实训箱体内部含有存储空间，可以妥善放置模型块及备品备件，打开方式为按压弹出；
9.模型块PCB厚度不小于2mm, 面板应用黑底白字丝印，实训模型块器件均装配在实训箱正面、方便学生识别理解和后期维护；
10.实训箱：外箱应用铝木合金材料，箱体四周装配备有尼龙防护垫，结实美观，安全环保；
二、硬件模型块配备要求：
1.*核心系统
1)* CPU核心：CPU为64位，不少于4核心；
2)* GPU核心: GPU核心数不少于100个；
3)*核心拓展：拥有*少4个USB3.0连接口，支持HDMI和DP视频连接口，一路M.2连接口的单路PCIE，并装配备有散热风扇；
4)主控实操系统：Ubuntu 18.04 LTS+ROS_Melodic；
5)研发环境（IDE）:JupyterLab；
6)虚拟环境:Anaconda 4.5.4；
7)无线网卡：支持2.4GHz / 5GHz，支持蓝牙4.2；
8)支持一系列流行的 Al 框体结构和算法， 比如 TensorFlow、caffe/caffe2、Keras、Pytorch、MXNET 等；
9)系统装配备有OpenCV计算机视觉库，TensorFlow *框体结构，Pytorch *框体结构；
10)可以完成语音情感识别、*视觉完成垃圾分拣等算法实训；
2.机器人动作学与ROS机器人系统
1)材料：阳极氧化处置整理铝制；
2)舵机方案：15Kg*5+6Kg*1智能串行总线舵机；
3)机械臂自由度：5自由度+夹持器，200g有效负载，臂展350mm；
4)摄像头：应用USB连接口，30万像素，110度广角摄像头，480P分辨率（600*480）；
5)连接口：6个总线舵机连接口， PWM舵机连接口，i2C连接口，除*核心板外还支持STM32和Raspberry Pi；
6)OLED:显露CPU占用，显露内部存储占用，显露IP地址等基础信息；
7)支持手机APP（IOS/Android）、PC上位机、PS2手柄（PC端）3种控制方式；
8)PC上位机支持FPV视角控制，并显露3D拟真模型，并可以对机械臂实行就地实时拟真，显露机械臂动作或控制3D图形对机械臂实行控制；
9)支持ROS机器人实操系统；
10)1 个RGB灯；
11)按键：K1+K2键+RESET键；
12)T型供电连接口；
13)Mirco USB连接口；
14)PS2手柄接收器座；
3.*听觉系统
1)基于USB连接口设计，应用SSS1629音频芯片，免驱动，多系统兼容;
2)板载两个高重量MEMS硅麦克风，可左右声道录音，音质更佳；
3)板载标准3.5mm耳机连接口，可经过外接耳机播放音乐；
4)板载双通道喇叭连接口，可直接驱动扬声器；
5)板载喇叭音量调动按钮，便利调动合适的音量；
4.语音情感识别
1)虚拟环境：Anaconda 4.5.4；
2)算法研发：CUDA、CUDNN、PyTorch、Tensorboard；
3)深度模型：Mobilenet_v2；
4)应用的特征为对语音信号做STFT，转化为语音时频图；
5)引入了shortcut机制，减少由于互联网深度的多加带来的梯度消散；
6)输出成果显露情绪及其概率，并展示图片效果；
7)情绪种类：不少于5类；
5.基础GPIO与传感器实训模型块
1)双色LED：5mm红绿双色LED指示灯，带限流电阻；
2)继电器：5V供电，1路光耦隔离，支持高/低电平触发；
3)轻触开关按键：普通按键开关，自动复位；
4)U 型光电传感器 ：使用进口槽型光耦传感器，槽宽度10.5mm,带输出状态指示灯，数字开关量输出；
5)模数变换：单电源、低功耗8位COMS型A/D、D/A变换芯片，它具有4路模仿量写入通道、一路模仿量输出通道和1个I2C总线连接口；
6)PS2 操纵杆：模型块设二路模仿输出和一路数字输出连接口；
7)电位器：20K电位器；
8)模仿霍尔传感器：写入为磁感应强度，带输出状态指示灯，数字开关量输出和AO电压（V）输出；
9)光敏传感器：基于内光电效应，带输出状态指示灯，数字开关量输出和AO电压（V）输出；
10)火焰报警：可以检验测试火焰或者波长在760nm-1100nm界限内的光源，打火机测试火焰距离为80cm,探测角度60度，火焰检验测试响应时间<1s；
11)气体传感器：金属氧化物半导体（MOS）型气体传感器，可以检验测试LPG、烟、酒、丙烷、氢气、甲烷、和一氧化碳，浓度从200-10000PPM；
12)触摸开关：应用电容式触摸传感器，可以装配在非金属物体表面；
13)超声波传感器距离检验测试：感应角度不大于15度，探测距离2-450cm,精度可达0.3cm;
14)旋转编码器：A、B两相全部输出方波，顺时针方向旋转时，A相超前B相90度，逆时针方向旋转时，B相超前A相90度;
15)红外避障传感器:反射距离1mm~25mm适用；
16)气压传感器：压力界限：300~1100hPa，分辨率为0.03hPa；
17)陀螺仪加快速度度传感器：芯片内置16bit AD变换器,16位数值输出，陀螺仪界限：±250 500 1000 2000 °/s，加快速度度界限：±2±4±8±16g；
18)循迹传感器:检验测试距离1-8mm,焦点距离为2.5mm；
19)直线DC电动机风扇模型块:作业电流（A）0.35-0.4A，电动机轴长9mm；
20)步进电动机驱动模型块:步进角度：5.625 x 1/64,减慢速度比：1/64；
21)完成基于MQTT协议的微信小程序控制实训，并要求提供微信小程序源码；
6.配套资源：
1)显露屏：10吋显露屏，HDMI连接口，分辨率为1080P。显露屏倾斜装配，倾斜角度大于5°；
2)键盘鼠标：干电池供电，蓝牙连接；
3)模型垃圾桶：尺寸：≥90*80*103mm；
4)分类积木：不少于4个；
5)配套实训指导书：不少于500页；
6)提供代码：不少于50个；
7)提供人工智能专业课件及教学资料及实训指导书；
7.配备智蓝云测系统（实训室配备1套，需提供演示视频）
（一）基础测试部分要求：
1)可以测量电阻、电容、二极管、三极管、可控硅、电感、MOS管等多种模仿元件，能够显露器件对应阻容感值，能自动判别引脚、自动测量范围测试，能判别器件类型，引脚极性及放大倍数等；
2)可以测量常用74系列TTL电平芯片、CD系列COMS电平芯片，支持1500多款IC；
3)包括器件，不需要写入芯片型号，即能自动完成识别芯片、测试及显露成果等功能；
4)可以测量LED显露器件，包括LED发光二极管、LED数码管和LED点阵块测试LED显露器件时不用考虑器件引脚排列顺序，共阳还是共阴等，只要把全部引脚全部插入测试插座就可以了。按下测试按钮后，点亮被测器件的全部完好笔段和像素，可以很直观地经过目测判别有无坏点、管芯亮度和亮度均匀性；
5)可以测量常用的放大器芯片、对比器芯片、时基电子回路芯片、驱动器芯片、光电偶合芯片；
6)实操简便，无需复杂实操和设定，只需要按说明放置好待测器件，一键按钮实操，1~2秒后即可显露测试成果；
7)无线手机APP控制输出电压（V）：直线DC1-22V连续可调；
8)电压（V）显露：分辨率0.05V，测量范围0-22V，精度±0.1V；
9)电流（A）显露：分辨率0.005A，测量范围0-4.5A，精度±0.05A，变换效率90%以上；
10)支持手动按钮和智能手机APP无线控制两种电压（V）设定方式；
11)APP端功能：就地实时监控查看输出电压（V）、输出电流（A）、输出功率、写入电压（V）。无线控制打开/关闭电源， 无线电压（V）设定等功能；
（二）云测试系统部分要求：
1)云测试系统连接到单片机串行口，可以远程查看单片机运行现象，可以做日志筛选过滤，对于警告和错误信息实行特殊提醒；
2)可以使用微信小程序查看测量值，支持手机端与电脑端同时显露；
3)MQTT连接服务器，可拿出手机随时查看测量值；
4)联网功能：手机与设备之间经过MQTT服务器通信，不受距离限制，可随时随地查看测量值；
5)APP端功能：测量历史数值清单，可以按时间查看历史测量值；
6)APP端功能：监测上下限，可以设定上下限数值；
7)APP端功能：测量值分享，轻触数值清单的单条数值即可复制到剪贴板，在快速粘贴到其他聊天工量具分享给他；
8)PC端与手机端可同时打开微信小程序监测测量；
9)语音播报：按测试仪的语音播报按键，微信小程序客户端就会播放当前所测量的；
10)内置充电电池容量1200mAh；
11)充电电流（A）<300mA；
12)设备使用时长：>15小时 （20-30℃）；
13)局域网使用UDP通信，可以完成多台手机/电脑同时监测；
14)测量的数值可以存储在云端实行解析；
15)无人监控数值上下限异常报警；
16)可将测量值变换为其他单位数值如PT100、4-20mA、0-5V等；
17)语音播报当前测量值和上下限报警；
18)测量功能数值指标：
a.直线DC电压（V）：测量范围±300V，精度±0.5%
b.交流AC电压（V）：测量范围300V ，精度±2%
c.直线DC电流（A）：测量范围±250mA，精度±1%
d.交流AC电流（A）：测量范围 250mA，精度±2%
e.直线DC电流（A）：测量范围2.5A，精度±1%
f.交流AC电流（A）：测量范围2.5A，精度±2%
g.电容：测量范围10uF ，精度±3%
h.电阻：测量范围5MΩ ，精度±0.5%
8.配备实训室管理系统（需提供演示视频）
1)教师/学生可以使用用户管理功能，能修改和查看自己的信息；可以使用实训课程与设备管理功能，询实训课程和相关信息，预约实训室；可以使用设备借用管理功能，查询设备借用现象；
2)管理员作业流程：管理员是系统内置用户，写入用户名和密码，经过系统校验登陆系统，进入主页；
3)管理员可以实行用户管理、实训室管理、设备借用管理、设备维修管理、实训课程与设备管理、通知管理和系统报表；
4)系统基础层次构造需含有：后台数值层、中间业务层、数值库访问连接口、综合前置服务、TCP/IP协议通信连接口、前台应用层；
5)智能管理系统需含有以下七大功能，分别是通知管理、用户管理、实训室管理、实训室课程与设备管理、设备借用管理、设备维修管理和报表统计功能；
9.单片机、plc可编程设计与控制虚拟拟真系统（需提供版权证书及演示视频）：
1)本系统基于unity3d研发，内置实训步骤、实训指导书、电子回路图、结合套件清单、连接线路、接通电源、电子回路图、场景重置、返回等按钮，在连线及代码正确后，可以经过启动/停止、正向动作、反向动作按钮实操三维（3D）机床模型动作，在连接线路状态下，三维（3D）机床模型可实行放大/缩小、平移。
2)继电器控制：阅读实训指导书，并进入实训，经过认识阅读电子回路图，选用结合套件清单中的继电器、热继电器、开关等元件以拖拽的形式布置至电器储物柜中，限位器放置于三维（3D）机床模型上，可选用盖盖子，部分元件名称可重命名，然后点击连接线路按钮，将端子对端子实行连线，将机床电子回路连接成功后，选用接通电源，实行实操，若结合套件或线路连接错误将弹出提醒错误框，可随时实行场景重置。
3)PLC控制：实训同继电器控制，多加PLC控制功能，在连线完成后，经过PLC编码按钮，进入程序语言编写界面，编写正向与反向2条程序，共有12个梯形图符文号，编写完成后，选用提供并上交实行程序检验。检验成功后，接通电源实行实操，结合套件、线路连接、代码错误将弹出提醒错误框，可随时实行场景重置。
4)单片机控制：实训同继电器控制，多加单片机控制功能，在连线完成后，经过C编码按钮进入编程界面，写入正确的C语言代码，提供并上交检验成功后，接通电源实行实操，结合套件、线路连接、代码错误将弹出提醒错误框，可随时实行场景重置。
三、实训项目要求：
1.对每个舵机单独控制实训
2.舵机记忆动作实训
3.械臂同步示教
4.机械臂固定动作组不少于8组
5.机械臂自定义学习掌控把握动作组
6.*视觉颜色识别抓取
7.*视觉颜色识别分拣堆叠
8.*视觉定位
9.*视觉完成垃圾分拣
10.Open CV几何变换
11.Open CV图片处置整理和测绘制作文字线段
12.Open CV读取、写入和保存图像
13.Open CV图像美化
14.Open CV读取、写入和保存视频
15.Open CV绘画函数
16.Open CV实行颜色检验测试
17.Open CV脸部和眼睛检验测试
18.Open CV完成行人检验测试
19.Open CV完成汽车检验测试
20.Open CV实行车牌检验测试
21.Open CV定位物体的就地实时位置
22.Open CV摄像头云台物体追踪
23.Open CV摄像头云台人脸追踪
24.Open CV动作检验测试与追踪
25.Open CV人脸身份识别
26.基于卷积神经互联网模型图像识别实践
27.深度学习掌控把握模型
28.基于Pytorch的手势识别、表情识别及脸部特征识别
29.*在线语音合成实训
30.*语音听写流式实训
31.图灵机器人实训
32.*全链路人机交互语音实训
33.*机器人语音对话实训
34.SnowBoy语音唤醒实训
35.语音情感识别
36.基于MQTT协议的物联网实训
37.基于巴法云的物联网实训
38.基于阿里云的物联网实训
39.基于微信小程序的物联网手机端实训
40.物联网智能灯实训
41.物联网智能风扇实训
提供不少于20个GPIO控制与传感器实训模型块
系统框体结构与*框体结构
1. 系统预装ubuntu18.04实操系统，全部环境代码库文件均已装配，开机即用。
Ubuntu 18.04 LTS在云计算领域效率极高，特别适用来机器学习掌控把握这样的存储密集型和计算密集型任务。Ubuntun 长期支持版本可以获取 Canonical 官方长达五年的技术支持。Ubuntu 18.04 LTS 还将附带了 Linux Kernel 4.15，其中含有针对 Spectre 和 Meltdown 错误的修复程序。
2. 提供详细的python开源范例程序
按照TIOBE排名 ，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大*流行语言。国内目前百度指数搜索量已经超越Java，与C++，即将成为国内*受欢迎的研发语言。
Python被广泛应用来后端研发、游戏研发、网站研发、科学运算、大数值解析、云计算，图形研发等领域；Python在系统重量控制、提升研发效率、可移植性、结合套件包括、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。python具有 简便、易学、免费、开源、可移植、可拓展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底；
3. JupyterLab编程
JupyterLab是一个基于Web的交互式研发环境，用来Jupyter笔记本、代码和笔记本、代码和数值.JupyterLab非常灵活配备和排列用户界面，以支持数值科学、科学计算和机器学习掌控把握中广泛的作业流.JupyterLab是可拓展的和模型块化的编写插件，添加新结合套件并与现有结合套件包括
4. 多种*框体结构
OpenCV计算机视觉库，TensorFlow *框体结构，Pytorch *框体结构等
一、基础技术功能数值要求：
1.写入电源：AC 220V±10% 50HZ；
2.输出电源：DC：+5V/4A、+12V/4A, 含瞬时短路保护和过流保护；
3.作业环境：温度-10~+40摄氏度 相对湿度<85%（25摄氏度） 海拔<4000m；
4.装置容量：<0.5 KVA；
5.重 量：约5 KG；
6.外观尺寸：≥610*440*240mm；
7.模型块化：实训项目模型块化，方便后期升级改造；
8.实训箱体内部含有存储空间，可以妥善放置模型块及备品备件，打开方式为按压弹出；
9.模型块PCB厚度不小于2mm, 面板应用黑底白字丝印，实训模型块器件均装配在实训箱正面、方便学生识别理解和后期维护；
10.实训箱：外箱应用铝木合金材料，箱体四周装配备有尼龙防护垫，结实美观，安全环保；
二、硬件模型块配备要求：
1.*核心系统
1)* CPU核心：CPU为64位，不少于4核心；
2)* GPU核心: GPU核心数不少于100个；
3)*核心拓展：拥有*少4个USB3.0连接口，支持HDMI和DP视频连接口，一路M.2连接口的单路PCIE，并装配备有散热风扇；
4)主控实操系统：Ubuntu 18.04 LTS+ROS_Melodic；
5)研发环境（IDE）:JupyterLab；
6)虚拟环境:Anaconda 4.5.4；
7)无线网卡：支持2.4GHz / 5GHz，支持蓝牙4.2；
8)支持一系列流行的 Al 框体结构和算法， 比如 TensorFlow、caffe/caffe2、Keras、Pytorch、MXNET 等；
9)系统装配备有OpenCV计算机视觉库，TensorFlow *框体结构，Pytorch *框体结构；
10)可以完成语音情感识别、*视觉完成垃圾分拣等算法实训；
2.机器人动作学与ROS机器人系统
1)材料：阳极氧化处置整理铝制；
2)舵机方案：15Kg*5+6Kg*1智能串行总线舵机；
3)机械臂自由度：5自由度+夹持器，200g有效负载，臂展350mm；
4)摄像头：应用USB连接口，30万像素，110度广角摄像头，480P分辨率（600*480）；
5)连接口：6个总线舵机连接口， PWM舵机连接口，i2C连接口，除*核心板外还支持STM32和Raspberry Pi；
6)OLED:显露CPU占用，显露内部存储占用，显露IP地址等基础信息；
7)支持手机APP（IOS/Android）、PC上位机、PS2手柄（PC端）3种控制方式；
8)PC上位机支持FPV视角控制，并显露3D拟真模型，并可以对机械臂实行就地实时拟真，显露机械臂动作或控制3D图形对机械臂实行控制；
9)支持ROS机器人实操系统；
10)1 个RGB灯；
11)按键：K1+K2键+RESET键；
12)T型供电连接口；
13)Mirco USB连接口；
14)PS2手柄接收器座；
3.*听觉系统
1)基于USB连接口设计，应用SSS1629音频芯片，免驱动，多系统兼容;
2)板载两个高重量MEMS硅麦克风，可左右声道录音，音质更佳；
3)板载标准3.5mm耳机连接口，可经过外接耳机播放音乐；
4)板载双通道喇叭连接口，可直接驱动扬声器；
5)板载喇叭音量调动按钮，便利调动合适的音量；
4.语音情感识别
1)虚拟环境：Anaconda 4.5.4；
2)算法研发：CUDA、CUDNN、PyTorch、Tensorboard；
3)深度模型：Mobilenet_v2；
4)应用的特征为对语音信号做STFT，转化为语音时频图；
5)引入了shortcut机制，减少由于互联网深度的多加带来的梯度消散；
6)输出成果显露情绪及其概率，并展示图片效果；
7)情绪种类：不少于5类；
5.基础GPIO与传感器实训模型块
1)双色LED：5mm红绿双色LED指示灯，带限流电阻；
2)继电器：5V供电，1路光耦隔离，支持高/低电平触发；
3)轻触开关按键：普通按键开关，自动复位；
4)U 型光电传感器 ：使用进口槽型光耦传感器，槽宽度10.5mm,带输出状态指示灯，数字开关量输出；
5)模数变换：单电源、低功耗8位COMS型A/D、D/A变换芯片，它具有4路模仿量写入通道、一路模仿量输出通道和1个I2C总线连接口；
6)PS2 操纵杆：模型块设二路模仿输出和一路数字输出连接口；
7)电位器：20K电位器；
8)模仿霍尔传感器：写入为磁感应强度，带输出状态指示灯，数字开关量输出和AO电压（V）输出；
9)光敏传感器：基于内光电效应，带输出状态指示灯，数字开关量输出和AO电压（V）输出；
10)火焰报警：可以检验测试火焰或者波长在760nm-1100nm界限内的光源，打火机测试火焰距离为80cm,探测角度60度，火焰检验测试响应时间<1s；
11)气体传感器：金属氧化物半导体（MOS）型气体传感器，可以检验测试LPG、烟、酒、丙烷、氢气、甲烷、和一氧化碳，浓度从200-10000PPM；
12)触摸开关：应用电容式触摸传感器，可以装配在非金属物体表面；
13)超声波传感器距离检验测试：感应角度不大于15度，探测距离2-450cm,精度可达0.3cm;
14)旋转编码器：A、B两相全部输出方波，顺时针方向旋转时，A相超前B相90度，逆时针方向旋转时，B相超前A相90度;
15)红外避障传感器:反射距离1mm~25mm适用；
16)气压传感器：压力界限：300~1100hPa，分辨率为0.03hPa；
17)陀螺仪加快速度度传感器：芯片内置16bit AD变换器,16位数值输出，陀螺仪界限：±250 500 1000 2000 °/s，加快速度度界限：±2±4±8±16g；
18)循迹传感器:检验测试距离1-8mm,焦点距离为2.5mm；
19)直线DC电动机风扇模型块:作业电流（A）0.35-0.4A，电动机轴长9mm；
20)步进电动机驱动模型块:步进角度：5.625 x 1/64,减慢速度比：1/64；
21)完成基于MQTT协议的微信小程序控制实训，并要求提供微信小程序源码；
6.配套资源：
1)显露屏：10吋显露屏，HDMI连接口，分辨率为1080P。显露屏倾斜装配，倾斜角度大于5°；
2)键盘鼠标：干电池供电，蓝牙连接；
3)模型垃圾桶：尺寸：≥90*80*103mm；
4)分类积木：不少于4个；
5)配套实训指导书：不少于500页；
6)提供代码：不少于50个；
7)提供人工智能专业课件及教学资料及实训指导书；
7.配备智蓝云测系统（实训室配备1套，需提供演示视频）
（一）基础测试部分要求：
1)可以测量电阻、电容、二极管、三极管、可控硅、电感、MOS管等多种模仿元件，能够显露器件对应阻容感值，能自动判别引脚、自动测量范围测试，能判别器件类型，引脚极性及放大倍数等；
2)可以测量常用74系列TTL电平芯片、CD系列COMS电平芯片，支持1500多款IC；
3)包括器件，不需要写入芯片型号，即能自动完成识别芯片、测试及显露成果等功能；
4)可以测量LED显露器件，包括LED发光二极管、LED数码管和LED点阵块测试LED显露器件时不用考虑器件引脚排列顺序，共阳还是共阴等，只要把全部引脚全部插入测试插座就可以了。按下测试按钮后，点亮被测器件的全部完好笔段和像素，可以很直观地经过目测判别有无坏点、管芯亮度和亮度均匀性；
5)可以测量常用的放大器芯片、对比器芯片、时基电子回路芯片、驱动器芯片、光电偶合芯片；
6)实操简便，无需复杂实操和设定，只需要按说明放置好待测器件，一键按钮实操，1~2秒后即可显露测试成果；
7)无线手机APP控制输出电压（V）：直线DC1-22V连续可调；
8)电压（V）显露：分辨率0.05V，测量范围0-22V，精度±0.1V；
9)电流（A）显露：分辨率0.005A，测量范围0-4.5A，精度±0.05A，变换效率90%以上；
10)支持手动按钮和智能手机APP无线控制两种电压（V）设定方式；
11)APP端功能：就地实时监控查看输出电压（V）、输出电流（A）、输出功率、写入电压（V）。无线控制打开/关闭电源， 无线电压（V）设定等功能；
（二）云测试系统部分要求：
1)云测试系统连接到单片机串行口，可以远程查看单片机运行现象，可以做日志筛选过滤，对于警告和错误信息实行特殊提醒；
2)可以使用微信小程序查看测量值，支持手机端与电脑端同时显露；
3)MQTT连接服务器，可拿出手机随时查看测量值；
4)联网功能：手机与设备之间经过MQTT服务器通信，不受距离限制，可随时随地查看测量值；
5)APP端功能：测量历史数值清单，可以按时间查看历史测量值；
6)APP端功能：监测上下限，可以设定上下限数值；
7)APP端功能：测量值分享，轻触数值清单的单条数值即可复制到剪贴板，在快速粘贴到其他聊天工量具分享给他；
8)PC端与手机端可同时打开微信小程序监测测量；
9)语音播报：按测试仪的语音播报按键，微信小程序客户端就会播放当前所测量的；
10)内置充电电池容量1200mAh；
11)充电电流（A）<300mA；
12)设备使用时长：>15小时 （20-30℃）；
13)局域网使用UDP通信，可以完成多台手机/电脑同时监测；
14)测量的数值可以存储在云端实行解析；
15)无人监控数值上下限异常报警；
16)可将测量值变换为其他单位数值如PT100、4-20mA、0-5V等；
17)语音播报当前测量值和上下限报警；
18)测量功能数值指标：
a.直线DC电压（V）：测量范围±300V，精度±0.5%
b.交流AC电压（V）：测量范围300V ，精度±2%
c.直线DC电流（A）：测量范围±250mA，精度±1%
d.交流AC电流（A）：测量范围 250mA，精度±2%
e.直线DC电流（A）：测量范围2.5A，精度±1%
f.交流AC电流（A）：测量范围2.5A，精度±2%
g.电容：测量范围10uF ，精度±3%
h.电阻：测量范围5MΩ ，精度±0.5%
8.配备实训室管理系统（需提供演示视频）
1)教师/学生可以使用用户管理功能，能修改和查看自己的信息；可以使用实训课程与设备管理功能，询实训课程和相关信息，预约实训室；可以使用设备借用管理功能，查询设备借用现象；
2)管理员作业流程：管理员是系统内置用户，写入用户名和密码，经过系统校验登陆系统，进入主页；
3)管理员可以实行用户管理、实训室管理、设备借用管理、设备维修管理、实训课程与设备管理、通知管理和系统报表；
4)系统基础层次构造需含有：后台数值层、中间业务层、数值库访问连接口、综合前置服务、TCP/IP协议通信连接口、前台应用层；
5)智能管理系统需含有以下七大功能，分别是通知管理、用户管理、实训室管理、实训室课程与设备管理、设备借用管理、设备维修管理和报表统计功能；
9.单片机、plc可编程设计与控制虚拟拟真系统（需提供版权证书及演示视频）：
1)本系统基于unity3d研发，内置实训步骤、实训指导书、电子回路图、结合套件清单、连接线路、接通电源、电子回路图、场景重置、返回等按钮，在连线及代码正确后，可以经过启动/停止、正向动作、反向动作按钮实操三维（3D）机床模型动作，在连接线路状态下，三维（3D）机床模型可实行放大/缩小、平移。
2)继电器控制：阅读实训指导书，并进入实训，经过认识阅读电子回路图，选用结合套件清单中的继电器、热继电器、开关等元件以拖拽的形式布置至电器储物柜中，限位器放置于三维（3D）机床模型上，可选用盖盖子，部分元件名称可重命名，然后点击连接线路按钮，将端子对端子实行连线，将机床电子回路连接成功后，选用接通电源，实行实操，若结合套件或线路连接错误将弹出提醒错误框，可随时实行场景重置。
3)PLC控制：实训同继电器控制，多加PLC控制功能，在连线完成后，经过PLC编码按钮，进入程序语言编写界面，编写正向与反向2条程序，共有12个梯形图符文号，编写完成后，选用提供并上交实行程序检验。检验成功后，接通电源实行实操，结合套件、线路连接、代码错误将弹出提醒错误框，可随时实行场景重置。
4)单片机控制：实训同继电器控制，多加单片机控制功能，在连线完成后，经过C编码按钮进入编程界面，写入正确的C语言代码，提供并上交检验成功后，接通电源实行实操，结合套件、线路连接、代码错误将弹出提醒错误框，可随时实行场景重置。
三、实训项目要求：
1.对每个舵机单独控制实训
2.舵机记忆动作实训
3.械臂同步示教
4.机械臂固定动作组不少于8组
5.机械臂自定义学习掌控把握动作组
6.*视觉颜色识别抓取
7.*视觉颜色识别分拣堆叠
8.*视觉定位
9.*视觉完成垃圾分拣
10.Open CV几何变换
11.Open CV图片处置整理和测绘制作文字线段
12.Open CV读取、写入和保存图像
13.Open CV图像美化
14.Open CV读取、写入和保存视频
15.Open CV绘画函数
16.Open CV实行颜色检验测试
17.Open CV脸部和眼睛检验测试
18.Open CV完成行人检验测试
19.Open CV完成汽车检验测试
20.Open CV实行车牌检验测试
21.Open CV定位物体的就地实时位置
22.Open CV摄像头云台物体追踪
23.Open CV摄像头云台人脸追踪
24.Open CV动作检验测试与追踪
25.Open CV人脸身份识别
26.基于卷积神经互联网模型图像识别实践
27.深度学习掌控把握模型
28.基于Pytorch的手势识别、表情识别及脸部特征识别
29.*在线语音合成实训
30.*语音听写流式实训
31.图灵机器人实训
32.*全链路人机交互语音实训
33.*机器人语音对话实训
34.SnowBoy语音唤醒实训
35.语音情感识别
36.基于MQTT协议的物联网实训
37.基于巴法云的物联网实训
38.基于阿里云的物联网实训
39.基于微信小程序的物联网手机端实训
40.物联网智能灯实训
41.物联网智能风扇实训
提供不少于20个GPIO控制与传感器实训模型块
