OpenR8 社群版 - 免费开源的人工智能软件 (免费下载)

OpenR8 AI Software Architectire-20190318.png

 

 

觉得在 AI 时代写程式是一件很辛苦的事情吗? 快来试试「 OpenR8 - 人人都会用的 AI 软件」。

 

根据统计,软件工程师佔总人口的 5% 以下,為了让大部分的人口在机器人的时代也能轻鬆使用人工智能演算法,开源机器人俱乐部推出 OpenR8 人工智能演算法软体,不用写程式,大幅降低人工智能的技术门槛。

 

OpenR8 是套装软件,将人工智能演算法标準化及模组化,降低价格及技术门槛。透过简单的瀏览器介面,让使用者不用写程式,也可以使用及调整 AI 演算法,大幅降低人工智能的技术门槛,仅用滑鼠就能使用 OpenR8 进行深度学习网络训练及推论。

 

精选各种开源 AI 软件及演算法,加上图形使用者操作介面,让您轻鬆应用 AI ,所有软件皆详细检视授权条款,完全合法,让您用得放心。。每週更新 AI 软体及演算法,让您轻鬆跟上世界潮流。欢迎老师当作课程教材。

 

传统的 AOI 机台影像演算法係写死在程式码,日后遇到全新的產品会有难以扩充的问题。目前 OpenR8 应用於半导体產品的 AOI 自动光学检测,可解决晶圆厂及封测厂生產线有上千种型号產品的问题。当有新的產品时, OpenR8 让製程工程师 (PE) 及设备工程师 (EE) 皆可轻易设计新的演算法及套用新的参数。

 

目前工厂生產线导入工业 4.0 遇到的问题是找不到软件工程师,提供图控介面可以方便工厂现有的设备工程师及製程工程师轻鬆导入人工智能、物联网、大数据分析到生產线上。

 

国际 AI 大赛获得评审团青睞,在眾多优秀对手中脱颖而出,夺得首奖美金10万!将机器人的开源程式,变成人人都可以使用的图形化操作介面,不用写程式就可以进行深度学习、分析资料,解决產业缺乏AI人才的问题。无论是產品竞争力、技术门槛,以及与企业的对接度等项目,均获得非常高的评价!

 

感谢晶圆、封测、面板、石化、电子、设备业等產业客户採用。

 

感谢多所学校老师採用。

 

 

 

[ 应用案例 ]

 

晶圆检测、芯片封装检测、铜箔检测、面板检测、 PCB 检测、视觉分析、 AI AOI 自动光学检测、机器手臂控制、虚拟作业员、股价预测、制程质量预测、维修保养预测、资料趋势预测、学生成绩预测、鱼类分类、家禽类行为分析、授信风险分析、手写识别、车牌辨识、遥测影像分析、 X 光影像分析、癌细胞影像分析、保密影像分析、厂务摄影机影像分析、人脸辨识、年龄辨识、性别辨识、学校教学等。

 

 

[ OpenR8 使用者图形介面 ]

OpenR8 AI Software.png

 

 

 

[ 特色 ]

 

    • 软件包,使用简单的 Windows 操作系统,不需使用复杂的 Linux 操作系统

 

    • 免安装,内建 Python, TensorFlow, PyTorch, OpenVINO, OpenCV, Caffe ,解压缩后即可直接执行

 

    • 友善用户接口,不用写程序,用鼠标也能进行 AI 训练及推论

 

    • 开放原始码

 

    • Runtime 版,免授权金

 

    • 专业版,价格合理

 

    • 针对內建解决方案,有技术支持

 

    • 支援深度学习

 

    • 支持人工智能算法

 

    • 支援图像处理

 

    • 支持多种影像运算方法

 

    • 支持影像分析

 

    • 支持样板比对

 

    • 支持对象分析

 

    • 支持条形码辨识

 

    • 支援 QR code

 

    • 支持多国语言编码

 

    • 支持多核心及多处理器的计算机

 

    • 支持 GPU 加速

 

    • 支援自定义函式库

 

    • 本机执行,数据不用上传到云端,避免公司机密外泄

 

 

[ 支援作业系统 ]

 

    • 建议使用 Windows 10 64 位元作业系统

 

 

 

[ 硬件需求 ]

 

    • Intel x64 处理器(需支援 AVX2 指令集)

    • 4 GB 主记忆体或以上

    • 硬碟需要 60 GB 以上空间

    • 使用者画面解析度需要 1280 x 720 以上

    • 滑鼠或其他使用者介面点击装置

    • 支援 CUDA 的 NVIDIA GPU (运算加速选配)

    • 支援 OpenVINO 的 VPU 或 FPGA (运算加速选配)

 

 

 

[ 软件优势 ]

 

    • 支持多国语言、中文显示、中文批注、及中文变量名称

    • 详细的中文说明文件及教学影片

    • 每週更新最新演算法

    • 不用写程序,图控接口,轻松使用最新算法

    • 开放原始码

    • 简单好上手,开发整合速度快

    • 经过半导体产业、面板产业、石化产业、 PCB 产业等大厂验证

    • 参加国际 AI 大赛得到第一名,奖金10万美金

    • 专业版永久授权价格合理

    • 感谢晶圆、封测、面板、铜箔、 PCB 等产业大厂采用

    • 免安装,内建 Python 3.6 、TensorFlow 、PyTorch,支持 CPU 及 GPU 运算,不需麻烦另外安装 Python 环境,解压缩后即可立刻使用

    • 内建常用深度学习解决方案: SSD, VGG, ResNet, YOLOv3, MaskRCNN, Data Analysis, Taiwan Stock 等,所有方案皆验证过,使用 OpenR8 窗口接口,用鼠标即可执行,免写程序

    • 解决方案皆有精美中文说明 pdf 文件

 

 

[ 使用方法 ]

 

1. 启动 OpenR8 CPU :

OpenR8/R8-Python3.6-CPU.bat

 

2. 启动 OpenR8 GPU :

OpenR8/R8-Python3.6-GPU.bat

 

3. 启动 Python 3.6 CPU :

OpenR8/Python3.6-CPU.bat

 

4. 启动 Python 3.6 GPU :

OpenR8/Python3.6-GPU.bat

 

5. 启动 jupyter notebook CPU :

OpenR8/Python3.6-CPU-jupyter-notebook.bat

 

6. 启动 jupyter notebook GPU :

OpenR8/Python3.6-GPU-jupyter-notebook.bat

 

7. 设定 jupyter notebook CPU 密码:

OpenR8/Python3.6-CPU-jupyter-notebook-password.bat

 

8. 设定 jupyter notebook GPU 密码:

OpenR8/Python3.6-GPU-jupyter-notebook-password.bat

 

9. 启动 spyder CPU :

OpenR8/Python3.6-CPU-spyder.bat

 

10. 启动 spyder GPU :

OpenR8/Python3.6-GPU-spyder.bat

 

 

 

[ Hello World ]

 

点选「Libraries」的「Print」,把「Print」的积木拉到画面中的「Flow」区。 接着点击「Print」积木,在「Function」区的「string」字段找到 New 后,点下去。最后在「Variable」区中的「Value」写上 hello world。

 

Hello World-1.png

 

点选左上角的「File」按钮,再点选「Save」,将 py 档案储存。

 

Hello World-2.png

 

点选上方的「Run」按钮,就会执行我们刚刚组合好的积木程序,窗口就会弹出 hello world 的文字讯息。

 

Hello World-3.png

 

 

建立字符串

 

透过「字符串加法」的积木,可以把许多文字连接起来。

点选「Libraries」中的「String_Add」,把「String_Add」的积木拉到画面中的「Flow」区。接着点击「String_Add」积木。

 

Hello World-4.png

 

找到在「Function」区的「StringA」,点下去「New」,在「Variable」区的「Value」写上 a 来建立一个新的字符串。「StringB」也是透过一样的方式来建立。最后新增「输出的字符串」来存放联结起来的文字。

 

Hello World-5.png

 

依序建立 a、b字符串,储存后,点选执行按钮,就可以看到文字已经被联结起来变成 ab 了。

 

Hello World-6.png

 

 

逻辑判断

 

逻辑是程序里最重要的观念,可以点击逻辑积木两下(或拖曳),就能新增逻辑的判断条件,逻辑相关积木可以从「Libraries > Control」目录里找到。

 

Hello World-7.png

 

透过「大于小于等于」的积木,还有「且/或」的积木,就可以组合出相对应的逻辑判断式了。

 

Hello World-8.png

 

 

循环

 

循环也就是「重复」执行的积木,可以从「Libraries > Control」目录里找到。循环可以为有限次数的循环以及不限次数的循环。

有限次数的循环可以设定某个范围内要重复几次。

 

Hello World-9.png

 

无穷循环的设定有两种,一种是「当」,表示「当发生什么事情时,会启动循环」,另外一种是「直到」,表示「直到发生什么事情时,会停止循环」。

 

Hello World-10.png

 

 

 

[ 社群版解决方案 ]

 

Solution Name

应用

CGI

接口程序让你的网页跟 www server 沟通达到跟使用者互动的效果

CURL

使用 CURL 函式库抓取外部网页

Data-Analysis

资料分析

Data-Analysis-Conv1D

使用 1 维 convolution 做数据分析

Data-Analysis-LSTM

使用 LSTM 做资料分析

Data-Analysis-Regression-Forest

资料分析

Data-Analysis-XGBoost

使用 XGBoost 做资料分析

Data-Analysis-XGBoost-Regression

使用 XGBoostRegression 做资料分析

File

档案操作、删除文件夹、删除档案、存取二进制档案、存取字符串、存取影像

For-Loop

For 循环

Get-Computer-ID

取得网络卡 MAC 地址

If

条件式

Image

创建一个影像以及撷取屏幕画面

Image-Barcode

读取一维条形码及 QR code

Image-Benchmark

进行大量影像运算来比较不同计算机的效能

Image-Binarize

影像二元化

Image-Cap

侦测瓶盖是否有盖紧

Image-Classification-DenseNet-Keras-OCR

使用 Keras 进行光学学符识别手写数字

Image-Classification-Full-Connection-Caffe-XOR

使用 Caffe 全连接层学习 XOR 运算规则

Image-FaceNet

人脸侦测与辨识

Image-Object-Detection-FasterRCNN-Keras

影像分析使用 FasterRCNN 算法及 Keras 函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-VGG16-SSD300-Keras

影像分析使用 SSD 300 算法及 Keras 函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-VGG16-SSD300-Keras-Age

影像分析使用 SSD 512 算法及 Keras 函式库进行人脸年龄预测

Image-Object-Detection-VGG16-SSD300-Keras-Face

影像分析使用 SSD 512 算法及 Keras 函式库进行人脸对象侦测

Image-Object-Detection-YOLOv3-Keras

影像分析使用 YOLOv3 算法及 Keras 函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Segmentation-MaskRCNN-Keras

影像分析使用 MaskRCNN 算法及 Keras 函式库进行 Pill 影像切割

Image-Segmentation-UNet-Keras

影像分析使用  UNet   算法及 Keras 函式库进行 Pill 影像切割

Image-Video-Capture-OpenCV

使用 OpenCV VideoCapture 撷取相机影像

Loop

循环

OpenVINO

使用 OpenVINO 进行人脸辨识与对象辨识

OS

操作系统相关函数调用范例

Print

在命令行窗口印出文字内容亦可开新窗口显示影像

Python

执行 Python 程序

Socket

双向网络通讯

Stock-Taiwan-XGBoost-Regression

使用 XGBoost Regression 预测台湾上市股票五天后的股价

String

字串处理

Timer

计算运行某段流程花费多久时间

 

 

[ 专业版​解决方案 ]

 

Solution Name

应用

Chatterbot

基于机器学习的聊天机器人引擎

Http-Server

网页服务器

Http-Server-Object-Detection-VGG16-SSD300-Keras-PCB

Python TensorFlow Keras 深度学习服务器做 PCB 检测

Http-Server-Object-Detection-VGG16-SSD300-Keras-VOC

Python TensorFlow Keras 深度学习服务器

Http-Server-VGG16-SSD300-Caffe-VOC

OpenR8 Caffe 深度学习服务器

Image-Classification-AlexNet-Caffe

影像分析使用 AlexNet 算法及 Caffe 函式库进行对象分类

Image-Classification-Full-Connection-Caffe-XOR

使用 Caffe 全连接层学习 XOR 运算规则

Image-Classification-InceptionV1-Caffe

影像分析使用 InceptionV1 算法及 Caffe 函式库进行物件分类

Image-Classification-InceptionV2-Caffe

影像分析使用 InceptionV2 算法及 Caffe 函式库进行物件分类

Image-Classification-InceptionV3-Caffe

影像分析使用 InceptionV3 算法及 Caffe 函式库进行物件分类

Image-Classification-InceptionV4-Caffe

影像分析使用 InceptionV4 算法及 Caffe 函式库进行物件分类

Image-Classification-MobileNetV1-Caffe

影像分析使用 MobileNetV1 算法及 Caffe 函式库进行物件分类

Image-Classification-MobileNetV2-Caffe

影像分析使用 MobileNetV2 算法及 Caffe 函式库进行物件分类

Image-Classification-ResNet50-Caffe

影像分析使用 ResNet50 算法及 Caffe 函式库进行对象分类

Image-Classification-VGG16-Caffe

影像分析使用 VGG16 算法及 Caffe 函式库进行对象分类

Image-Convert-File-Format

转换影像文件格式

Image-Data-Augmentation

影像数据扩增

Image-FC2

控制 FLIR 相机

Image-Find-Blob

找出影像中的物体

Image-Find-Blob2

找出影像中的物体

Image-Find-Rotate-Vertical-Angle

找出图片对象倾斜角度

Image-Get-Sharpness

取得影像锐利度来判定影像是否为模糊

Image-Object-Detection-MobileNetV1-SSD300-Caffe

影像分析使用 MobileNetV1  SSD300   算法及  Caffe    函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-MobileNetV1-SSD512-Caffe

影像分析使用 MobileNetV1 SSD512   算法及  Caffe    函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-Caffe

影像分析使用 MobileNetV2    SSD300   算法及  Caffe    函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD512-Caffe

影像分析使用 MobileNetV2    SSD512   算法及  Caffe    函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-resNet50-SSD300-Caffe

影像分析使用 SSD 300 算法及 Caffe 函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-resNet50-SSD512-Caffe

影像分析使用 SSD 512 算法及 Caffe 函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-resNet152-SSD512-Caffe

影像分析使用 SSD 512 算法及 Caffe 函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-VGG16-SSD300-Caffe

影像分析使用 SSD 300 算法及 Caffe 函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-VGG16-SSD300-Caffe-Age

影像分析使用 SSD 512 算法及 Caffe 函式库进行年龄预测

Image-Object-Detection-VGG16-SSD300-Caffe-Webcam

使用 Caffe SSD 算法侦测 webcam 实时影像中的对象

Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-Caffe

影像分析使用 SSD 512 算法及 Caffe 函式库进行 PCB 对象侦测

Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-Caffe-40-Labels

影像分析使用 SSD 512 算法及 Caffe 函式库进行高达 40 种类别分类的文字侦测

Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-Caffe-Defect-Detection

使用 Caffe 及 SSD512 进行PCB 深度学习影像瑕疵检测

Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-Caffe-Face-Recognition-Celebrity

名人人脸辨识

Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-Caffe-VOC-Auto-Labeling

使用推论结果产生 Pascal VOC XML 标记文件

Image-Object-Detection-VGG19-SSD512-Caffe

影像分析使用 SSD 512 演算法及 Caffe 函式库进行 PCB 物件侦测

 

 

[ OpenR8 AI 软件版本说明 ]

 

 

OpenR8 社群版: 

提供基本演算法及解决方案

免费

不可用於商业应用,如需商业授权,请联络我们购买专业版

 

 

OpenR8 专业版: 

提供进阶演算法及解决方案

价格公道

可用於商业应用,如需大量商业授权,请联络我们购买专案版

 

 

OpenR8 专案版: 

提供客製化演算法及解决方案

价格公道

可商业应用,可大量商业授权

 

 

 

 

[ 购买 OpenR8 专业版或专案版软件 ]

 

 

请联络立达软体科技购买:

电话: +886-2-2784-9788

电邮: leaderg@leaderg.com

 

 

或请到以下网址购买:

 

https://cn.openrobot.club/ai_computer

 

 

 

 

[ 技术支持 ]

 

如果您需要技术支持,请购买教学服务,谢谢!

 

购买网址:

https://cn.openrobot.club/lesson

 

 

 

 

[ 购买人工智能电脑 ]

 

如果您需要人工智能电脑,请到以下网址选购,谢谢!

 

购买网址:

https://cn.openrobot.club/ai-computer

 

 

 

 

OpenR8 好佛心软件.png

 

介绍影片网址: https://www.weibo.com/tv/v/HvN1kwhJi

 

 

 

 

登入会员後,即可取得下载资讯。

 

 

 

 

 

 

本文限会员阅读,请 【登入】 或 【免费加入会员】 。

延伸阅读

1.
OpenR8 使用手册

2.
[OpenR8 解决方案] Image-Object-Detection-VGG16-SSD300-Caffe-Webcam (使用 Caffe SSD 演算法侦测 webcam 即时影像中的物件)

3.
[OpenR8 解决方案] Image-Find-Blob (找出影像中的物体)

[CP 值最好的 AI 人工智能电脑热卖中]
硬件採用最新最快的 RTX-2080Ti-11G 及 TESLA V100 !
视窗图控介面,易学易用。
硬件优势:针对深度学习最佳化设计,且经过其他客户端 24H 运作验证。
软件优势:事先安装人工智能软件及优化设定,每週提供最新 AI 演算法下载。
公司优势:专业人工智能机器人设计公司。
欢迎企业、学校、及公家机关大量採购。
可租用,欢迎来信或来电洽询。
详细资料请参阅以下网址: https://cn.openrobot.club/ai-computer