人工智能機器視覺識別系統是學習用機器代替人眼在智能系統中進行測量與判斷的平臺，掌握機器視覺中的目標識別、目標追蹤、雙目技術、多球機跟蹤聯動等技術，將工業視覺的精確程度、客觀程度、可重復性、成本以及效率等優勢充分運用到智能制造環境中。系統可以作為人工智能、物聯網、智能電子、圖像處理、自動化、電氣工程基礎課程實踐教學、專業課程設計、畢業設計、創新工程實踐等教學實驗的設備。

       涵蓋了光學成像、自動化、計算機圖像處理等知識，包括二維圖像處理、三維圖像處理、深度學習圖像處理等內容。平臺包括幾何變換、Blob分析、特征提取、形態學處理、圖像分割、圖像拼接、SVM、ANN、機械手引導定位等20多個視覺實驗，可以更深入的學習和了解人工智能機器視覺相關知識。

       實驗內容設置貼近工業應用，包括識別、測量、判斷、三維重建、拆垛碼垛等內容。通過對機器視覺的構成、實驗、編程實踐的流程，加深對圖像處理、光學、自動化的專業知識學習，開放式的編譯實踐能有效地鍛煉學生的軟件能力。

       利用面陣工業相機實現2D圖像處理實訓，包含基礎圖像處理算法、大豆計算、攝像機標定與手眼標定、基于物體形狀/顏色的分類與定位抓取、二維碼識別與定位抓取、OLB分析與定位抓取、模板匹配與定位抓取、基于深度學習的字符分類與定位抓取等實驗，配合機械手，通過算法處理對實物進行抓取和分類，掌握機器視覺的工業應用。

       采用雙目相機+機械手的立體視覺系統實現3D圖像處理實訓，通過視差進行物體高度的計算，實現雙目立體標定、手眼標定  、碼垛與拆垛、根據高度特征的分類抓取等實驗,加深對視覺系統和視覺應用的認知。

       平臺提供開放式編程實踐接口，利用軟件平臺提供的圖像算法工具進行如識別、抓取、分揀、測量等工業領域常用算法驗證和開發，為學生就業和攻讀模式識別，圖像處理，自動化，機器人專業的研究生，博士生做好知識儲備。