人工智能AI實驗箱FS_AIARM是新一代以網絡計算為基礎的智能系統，可以模擬工業4.0智能制造環境下的工業機器人分揀工作，在 TensorFlow、PaddlePaddle框架下，通過機器學習進行圖像處理，語音處理，完成趣味任務挑戰，從而幫助學生掌握人工智能應用技術。

人工智能實驗箱由工業機械臂、工業級USB免驅攝像頭、10.1寸高清顯示屏、嵌入式AI控制單元、物聯網一鍵還原節點、嵌入式AI運算單元、RFID射頻模塊等組成。集成Linux、Python、機器學習、深度學習系統等運行環境，滿足人工智能視覺、語言、機器控制等算法、硬件、應用的開發和學習；實現在線的語音識別、圖像識別、文字識別、人臉識別等等。通過AR增強現實技術實現圖像識別，創建與現實中物體相關聯的虛擬模型，實現虛擬到現實的聯動策略。

1、采用了人工智能計算機視覺與語音技術+嵌入式Linux技術+物聯網技術+機械臂控制技術+AR技術的融合；

2、同時滿足了“人工智能+嵌入式”、“人工智能+物聯網” 、“人工智能+機器人”的基礎教學需求；

3、設計了多個創新教學項目：AI計算機視覺倉庫貨物分揀、整理；AI語音機械臂控制、貨物分揀；AR倉庫貨物分揀等；

4、百度AI開放平臺調用，實現在線圖像識別；

5、視覺攝像頭結合機械臂，采用了移動偵測目標方式（非固定攝像頭方式）；

6、采用了高性能的人工智能計算單元；

7、設置了全鍵盤，可實現直接在實驗箱上的Ubuntu系統中進行應用程序開發；

8、配套設計了系統的“嵌入式人工智能”課程體系；

9、配套系統的Python、TensorFlow、PaddlePaddle及人工智能機器學習相關理論及應用實驗；

10、配套系統的STM32開發、機械臂開發以及物聯網技術開發的相關理論及應用實驗；

11、產品榮獲山東省物聯網協會科技進步二等獎；

12、物聯網與邊緣計算的項目。

1.本地化部署人工智能框架TensorFlow，實現計算機視覺+語音控制+機械臂技術+AR技術的融合

2.實現利用百度API進行動物、水果、蔬菜、logo、漢字、英文的識別，并與機械臂技術結合，進行分類

3.實現多種網絡的物聯網數據傳輸

項目一：模擬垃圾分類場景

項目背景：垃圾分類在中國如火如荼的進行著，垃圾分類過程中，關于過期的指甲油是濕垃圾，還是有毒垃圾這一問題難倒了許多人。后來，為了幫助人們解決垃圾分類的難題，朗朗上口的歌謠，快速分辨垃圾種類的小程序，逐漸出現在我們的身邊。當然，這其中也少不了人工智能的身影，近期，可進行垃圾分類的機器人出現在工博會的現場，將不同種類的垃圾放置在履帶上，機械臂可自動將垃圾進行分類，投入不同標識的垃圾桶中，既減少了出錯的概率，又提高了垃圾分類的效率。

場景模擬：基于百度AI開放平臺作為后臺服務器，以機械臂、攝像頭、嵌入式處理器為本地執行方，實現多種物體識別的功能，包括：動物識別、水果識別、蔬菜識別、車標LOGO識別、漢字識別以及英文識別，并可以進行物品的抓取和分類。