垃圾分类人工智能技术教学套装，集合了多种 AI 能力，包括人脸识别、语音识别、图像分类、垃圾识别、机器人控制等。配套完善的教材，从场景导入到软硬件安装，再到代码编写，让学生在动手实践中由浅入深的掌握 Python 语言，同时掌握人工智能系统的组成、神经网络训练、端和云的 AI 能力调用。套装适用于自然语言识别、机器学习、机器视觉技术等课程。

垃圾分类人工智能技术教学套装配套完善的教材，从场景导入到软硬件安装，再到代码编写，让学生在动手实践中由浅入深的掌握 Python 语言，同时掌握人工智能系统的组成、神经网络训练、端和云的 AI 能力调用。

该套装适用于自然语言识别、机器学习、机器视觉技术等课程。

▍智能机械臂

多功能高精度轻量型智能实验桌面机械臂，是一站式STEAM教育综合平台，具备3D打印、写字画画等多种功能，预留13个拓展接口支持二次开发，用户可以通过软件编程结合硬件拓展来开发更多的应用场景，满足不同年龄层次学生的需求。

▍人工智能语音、视觉核心板

树莓派ARM Cortex-A53 1.4GHz 64-bit quad-core ARMv8 CPU，自带Wi-Fi，搭载了aiblockly操作系统。支持4麦和6麦麦克风阵列，可实现远场声音采集和信号处理。4个USB扩展接口，一个网口和一个Wi-Fi，可作为机械臂、智能机器人、无人驾驶车的核心控制板。

▍麦克风阵列

ReSpeaker Core v2.0专为语音接口应用而设计。它基于四核ARM Cortex A7的Rockchip RK3229，运行频率高达1.5GHz，具有1GB RAM。该电路板具有六个麦克风阵列，语音算法包括DoA（声源定位），BF（波束成形），AEC（回声消除）等。ReSpeaker Core v2.0运行GNU / Linux操作系统。受益于功能强大且活跃的社区，开发板允许使用社区现有软件和工具进行开发，测试和部署，从而实现快速产品开发。

▍视觉系统

视觉套件提供基于视觉开发的基本软硬件平台，具有功能丰富、性能稳定、操作便携的优势，能够满足视觉定位、测量、检测和识别等丰富的视觉应用需求。

▍自动开关盖子垃圾桶

使用Arduino控制四路电机，代码开源。与人工智能核心板USB串口连接。

▍垃圾实物图卡片

包含干垃圾、湿垃圾、可回收物、有害垃圾四类总共100多张带有实物图像的卡片（用户可以自行准备更多卡片或实物）。

▍机械臂python SDK

基于机械臂底层通信协议写的_Serial库。可实现机械臂的PTP、CP、ARC、EndEffctor、IO等所有机械臂开放的功能。代码开源。

▍垃圾分类数据库

涵盖6000多种物体垃圾分类的云端数据库，提供远程API接口。可免费无限次调用。

▍语音控制垃圾桶

使用讯飞语音识别和AIUI技术，可实现中英文语音识别、语义分析、自定义语义等多种功能。提供python调用讯飞语音语义的二次开发代码范例。

▍视觉定位卡片

使用Opencv定位物体卡片的源代码。

▍视觉—通用物体识别模型

使用通用物体识别模型（基于Tensorflow框架的CNN网络）判断卡片中的图像是什么物体。

▍机械臂吸取物体实现垃圾清理

通过物体识别、定位后控制机械臂将“垃圾”放入指定垃圾桶中。