工业互联网实验平台工业互联网实训设备工业互联网教学实验平台设备

工业互联网实验平台利用工业网络将工业机械臂、机器视觉、PLC、传送系统、加工系统、监测系统等紧密结合，融合实际生产线中的主要工序：供料、加工、检测、装配、分拣、管理于一体，可实现工业生产的智能控制与管理。通过本实验平台的使用和学习，学生可以学习工业传感器技术、工业现场总线技术、PLC控制技术、物联网技术、ZigBee/LoRa/Wi-Fi/BLE无线通讯技术、Modbus/TCP/MQTT/OPCUA有线通讯技术、HMI组态技术等多种工业互联网技术。

平台特性

1）工业互联网之框架

工业互联网实验平台采用全新的工业互联网四层架构设计，将物联网、人工智能、大数据、移动应用等技术应用到工业生产制造过程中。

2）大数据分析

通过工业大数据和行业经验知识，建立合适智能工厂、车间、计划调度控制执行、仓储模型，对所需的实时数据，动态智能决策。在智能动态计划排产基础上，对仓储物料进行大数据计算，随时对物料进行FMR（使用频率分析）及实时数据、历史数据分析。

3）硬件功能强大

边缘计算网关CPU采用了八核ARM64位处理器，并且配备有丰富的外设接口(OTG、USB3.0、USB2.0、HDMI、UART、USB调试串口筹)，可以满足学生和老师不同的学习和开发需求。

4）丰富的工业视觉实验案例

支持各种工业视觉识别与检测功能，包括：颜色识别、形状识别、二维码识别、工件定位检测、工件尺寸识别、数字识别、地址识别、安全帽检测、螺丝螺母检测、酒瓶瑕疵检测等。

5）丰富的工业App项目案例

基于实际工业生产需求，提供大量的工业互联网App开发案例，包括工业环境监测系统、工业能源监测系统、工业设备监测系统、工业实时监控系统、传送带生产管控、微滑台生产管控、机械臂生产管控、物料检测工艺、常规生产工艺、药品生产工艺、柔性生产工艺等应用等。

6）丰富的课程资源

产品集成了软硬件、配套教学课程等一体化内容，由浅入深，项目式教学，轻松上手，使得理论与实践更好的衔接，将理论教学与实习教学融为一体，学生毕业后更快适应工业互联网开发岗位。涵盖工业互联网数采、网络、应用开发等课程，包括：《工业互联数采技术》、《工业互联通信技术》、《工业ROS机器人技术》、《工业互联智能技术》、《工业互联应用技术》、《嵌入式Linux项目开发》、《工业组态应用技术》等。

边缘计算网关

缘计算网关采用AI最强嵌入式边缘计算处理器RK3588，搭载八核64位CPU(四核Cortex-A76+四核Cortex-A55架构），主频高达2.4GHZ，集成MaliG610四核GPU，16G+128G内存配置，集成独立的NPU，高达6Tops算力，运行ubuntu操作系统系统，能够完成工业视觉检测、网络互联、机器人控制等课程的教学和实验实践。

边缘计算应用框架

边缘计算应用框架以容器化、模块化的方式，赋能各种边缘端设备，包括：GPU服务器/电脑、CPU服务器/电脑、ARM开发板（aarch64架构）、百度EdgeBorad开发板（FZ3、FZ5、FZ9）、英伟达Jetson开发板等，可以让本地设备具备数据通讯、本地计算&AI推断、云端配置同步等能力。

实训案例

工业控制单元

工业传送带

高精度减速电机驱动的工业传送带，支持PID算法的PWM转速控制，集成丰富的传感器，包括编码测速、漫反射光电开关检测，实现皮带的精准控制和货物测量。

工业微滑台

高精度步进电机驱动工业微滑台，集成丝杆滑台实现250mm行程控制，集成7路霍尔传感器开关，实现限位和定位测量，可安装200W无线摄像头，支持AI目标检测和识别。

工业机械臂

工业机械臂由机械臂控制单元、多自由度机械臂、臂载摄像头等组成，机械臂控制单元主控采用Cortex-M4处理器，1MB闪存，192KBSRAM，运行RT-Thread操作系统；多自由度机械臂有6个串行总线舵机，支持位置、电压、温度等数据的反馈，提供ROSNoetic操作系统运动学规划&执行、末端控制、视觉抓取等开源教学案例，可以模拟工业4.0智能制造环境下的工业机器人分拣工作。