PLC综合实验台

1、实训台集plc、模拟实训对象、仿真软件、组态软件于一体。适合PLC可程控制实训教学及技师技能鉴定考核

2、每套实训装置均由控制屏、实训桌、PLC主机组件、通信模块、实训模块等组成。

3、采用挂件结构，具有开关量、模拟量、控制对象、总线通信等单元，能完成逻辑、模拟、过程、运动等的控制实训教学。

4、装置设有电压型和电流型漏电保护器，各电源输出均有监示及短路保护等功能，各测量仪表均有可靠的保护功能，使用安全可靠，同时控制屏还设有定时器兼报警记录仪，记录实训考核时间及误操作次数。

5、安全保护：具有漏电压、漏电流保护装置，安全符合国家标准

（二）、技术要求

1、控制屏

1.1、交流电源控制单元

输入电源三相五线制（～380V±10%  50Hz），交流电源经空气开关后给装置供电，电网电压表监控电网电压，设有带灯保险丝保护，控制屏的供电由钥匙开关和启停开关控制、同时具有漏电告警指示及告警复位。提供三相五线380V、单相220V电源各一组，由启停开关控制输出，并设有保险丝保护。

1.2、定时器兼报警记录仪

定时器兼报警记录仪，平时作时钟使用，具有设定时间、定时报警、切断电源等功能；还可自动记录由于接线或操作错误所造成的漏电告警次数。

1.3、直流电源、直流电压/电流表、逻辑电平输出及指示等

直流电压：0～15V可调输出；直流电流：0～20mA可调输出；直流数字电压表/电流表：电压表量程0～200V、输入阻抗为10MΩ、精度0.5级，电流表量程0～200mA、精度0.5级；同时设有逻辑电平输出（点动、自锁）、逻辑电平指示、LED数码管、方向指示器、八音盒、直流24V继电器、信号转换座若干。

PLC综合实验台,人工AI实训装置

一、产品结构组成

系统包含六自由度机械臂、宽动态AI视觉摄像头、Jetson Nano边缘处理终端17.3寸边缘计算显示单元、机器视觉场景应用资源包、可模拟人工智能典型应用场景，实现人工智能应用技术教学实验。

教学平台系统预装Ubuntu18.04操作系统，所有环境代码库文件均已安装，开机即用。基于多维度学习实践平台，由浅入深循序渐进，从基础单独的GPIO扩展开始学习过渡到传感器实验项目再进入OpenCVPyTorch、ROS系统，机器运动学，AI机器视觉，AI语音识别听觉等学习，从而学会AI人工智能开发。

所提供的算法源代码（包括人脸检测、车牌识别、垃圾分类、目标检测），兼容Caffe/TensorFlow/MXNet训练模型和API，可以让学生对机器视觉的流程、处理方式等有更好的了解，熟悉相关算法，了解实际应用场景，贴近工程化应用。

1、JetsonNano边缘计算平台

NVIDIA Jetson Nano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网络、对象检测、分割和语音处理等应用程序,Jetson Nano搭载四核cortex-A57处理器，128核MaxwellGPU及4GB LPDDR内存，带来足够的AI计算能力,提供472GFLOP算力,并支持一系列流行的Al框架和算法，比如TensorFlow、Pytorch.caffe/caffe2、Keras、MXNET等

2、机器视觉(机器臂)

视觉机械臂以Jetson nano为主控，Open Source CV为图像处理库，以主流的Jupyter Lab为开发工具,使用Python3为主要编程语言。摄像头与机械臂机身一体式设计，“手眼合一”的视觉识别让机械臂显得更加灵动，它不仅可以实现颜色识别追踪与抓取，还能人体特征识别互动，甚至进行垃圾分类模型训练垃圾分拣;通过RO5机器人操控系统，简化了6自由度串行总线舵机复杂运动控制。

1080P摄像头：感光元件尺寸：1/237”**有效分辨率：1928*1088;数据格式：YUY2/MJPG;像素大小：3.0μm*3.0μm;宽动态范围：96DB;自动控制：饱和度，对比度，锐度，白平衡，曝光。

机械臂：Cortex-M3内核的处理器控制板，自由度桌面式机械臂，大功率串行总线智能舵机，臂展350mm，负载≥300g，带夹爪，阳极氧化处理铝合金机身，主要用于工业机械臂的控制。支持python编程，可灵活和**调节每一关节角度和位置；支持PC上位机、手机APP、USB游戏手柄控制；