程序聚合 软件案例 虚拟检测实训系统

虚拟检测实训系统

行业:VR/AR、智慧数字孪生
载体:网站
技术:Unity、Adobe Photoshop、墨刀、Autodesk 3ds Max

业务和功能介绍

《虚拟检测实训系统》是一款利用先进的虚拟现实技术,为学生提供了一个沉浸式的、模拟真实检测及实验流程的学习环境。旨在通过创建一个完整的虚拟检测及实验流程,让学生在三维虚拟实验环境中进行实践操作。该系统集检测实验指导、成绩自动判定与报告提交于一体,学生通过这一实验流程,能够结合理论知识,在模拟环境中按照标准步骤进行实验,从而检验和巩固学习效果。
1、软件分类
虚拟检测实训系统软件,含13个实训项目,123个实训子项
2、软件介绍
1.《 种子质量检测》含4大类共14个实训子项,通过水分测定、发芽试验、净度分析、纯度鉴定等内容了解种子质量检验的程序、理论、方法和步骤,掌握检测技能,并对种子质量做出科学判断。
2.《种子转基因定性PCR检测》共8个实训子项,是一门专注于利用聚合酶链式反应(PCR)技术检测种子中转基因成分的实验课程,旨在培养学生掌握转基因作物检测的基本原理、方法和技能。
3.《种子品种真实性鉴定》含2大类共11个实训子项,内容涉及SSR标记法和MNP标记法的实际应用。通过本课程的学习,旨在帮助用户深入理解种子品种鉴定的基本原理、方法及其在实践中的应用。
4.《农产品质量检测》含3个实训子项,覆盖了农药残留、茶叶中重金属含量以及畜禽肉中氟喹诺酮类兽药残留检测等多个关键子项。通过实验深入理解和掌握农产品质量检测的基本原理、先进方法及严谨流程,从而能够精确地评估农产品的安全性和整体质量。
5.《土壤学实验》含6个实训子项,通过实验,深入学习土壤学的理论知识,掌握土壤样品的采集、制备和分析方法以及土壤基本性质的测定技术。
6.《园艺植物组织培养》含8个实训子项,内容涵盖园艺植物组织培养基本原理、培养基配制、高压灭菌等关键技术,根据实验需求调整培养基的配方,不同母液配制等多个方面的综合性实验课程。
7.《土壤养分与元素检测》含11个实训子项,专注于土壤的基本性质、养分含量、元素分布以及相关的检测技术。实验课程不仅涉及土壤的物理、化学和生物性质,还包括肥料的识别与应用、堆肥的制作与管理等多个方面。
8.《农业微生物检测》含12个实训子项,主要内容为微生物检测的基本原理、方法和步骤,涵盖了从实验室认知到采样技术、培养基制备、微生物培养、菌落计数、微生物鉴定等关键环节。
9.《植物与植物生理实验》含15个实训子项,涉及植物生理学相关实验的基本原理、基础知识、基本实验技能,内容包括显微镜观察和测量方法、生物制片及植物结构观察、生理功能测定、环境因素对植物的影响等多个方面。
10.《农业应用化学检测》包含9个实训子项,通过化学方法和现代仪器分析技术,对农产品中的农药残留、营养成分、重金属污染等有害物质进行快速、准确的检测与分析。
11.《大气测定》包含5个实训子项,通过对大气样品的采集和分析,来定量检测大气中的颗粒物、气态污染物等
..

项目实现

一、核心技术栈​
虚拟现实技术:依托 Unity 3D 或 Unreal Engine 引擎搭建三维虚拟环境,结合 VR 设备接口,实现场景实时渲染与交互,支撑 13 个实训项目、123 个子项的高仿真操作。​
后端技术:以 Java Spring Boot 或 Python Django 为框架构建服务端,搭配 MySQL 存储数据,Redis 缓存提速成绩判定与报告提交。​
前端交互:用 HTML5+CSS3+JavaScript+Vue.js 开发 Web 端,实现实验指引与数据可视化,同步开发移动端适配版本。​
检测模拟技术:融入数字孪生技术,对实验流程建模仿真,通过 Shader 渲染模拟化学反应变色、菌落生长等实验现象。​
二、系统架构​
采用 B/S 与 C/S 混合架构:客户端负责 VR 场景渲染与本地操作,降低服务器负载;服务端通过 RESTful API 实现数据交互,承担用户管理、数据存储与成绩判定。架构分三层:​
表现层:含 VR 界面、Web 面板、移动端界面,提供实验指导与报告编辑。​
业务逻辑层:控制实验流程,实现成绩多维度自动判定与报告评分。​
数据层:存储用户信息、实验数据及标准参数库,支持数据回溯分析。​
三、实现难点​
高仿真模拟:需精准复现 123 个子项细节(如 PCR 温度曲线、土壤采集触感),攻克多物理场耦合与设备逻辑匹配难题。​
成绩判定:针对不同实验(如种子净度分析、微生物计数)开发灵活规则引擎,实现多维度自动评分。​
多终端适配:兼容 VR 头显、电脑、手机,解决硬件性能差异与交互适配问题。​
四、核心亮点​
沉浸式体验:打破物理限制,支持高成本、高风险实验反复操作,强化记忆。​
一体化流程:集成实验指导、模拟、成绩判定、报告提交,适配 13 个项目需求,提升效率。​
数据化反馈:记录操作轨迹与数据,生成个性化分析报告。

示例图片视频


西安天富创科技有限公司
5天前活跃
交付率:100.00%
相似推荐
益智游戏类 App-Dexter Memory
1、立项背景和目标 背景: 不同人群均面临记忆与认知挑战,缺乏综合性训练工具。 目标: 开发一款适用于多年龄段的智能记忆助手,通过科学训练提升用户的记忆力、创造力及沟通效率。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 记忆训练场: 核心模块,运用记忆宫殿法等技巧,专项训练单词、人名记忆。 创意思维工坊: 提供联想游戏等,激发用户(尤其是儿童)的创造性思维。 家庭协作中心: 内置共享日历与亲子任务,帮助家庭管理日程并改善沟通。 3、业务流程、功能路径描述 用户路径(以专业人士为例): 选择训练目标(如记人名) → 进入“记忆训练场”进行联想与练习 → 系统根据算法推送复习 → 在档案中查看能力成长报告。 家庭用户路径: 父母创建家庭组并分享日程 → 孩子接收提醒并查看 → 共同完成创意挑战任务,在互动中加强联系。
英雄联盟赛事直转播支持系统-实时胜率预测
项目概览: 作为全栈开发者及项目负责人,我主导设计了英雄联盟赛事直播数据中台系统。该系统通过高频采集比赛数据,结合实时计算与机器学习模型,生成胜率预测等关键数据,为直播提供动态数据面板,成功支撑顶级赛事直播。 一、 业务价值 提升观赛体验:通过动态数据可视化增强比赛悬念与观众参与感 赋能专业解说:为解说席提供实时数据支撑,提升内容专业性 树立技术标杆:以前沿的数据能力提升赛事品牌形象 二、 核心功能实现 1. 实时胜率预测 构建多维度特征模型,涵盖经济差、资源控制、阵容强度等关键因素 基于历史比赛数据训练,采用混合模型平衡准确率与实时性 实现毫秒级响应,满足直播低延迟要求 2. 经济与装备对比 利用Redis实现毫秒级数据聚合与同步 基于事件驱动架构,实时追踪装备更新与关键道具成型 三、 技术方案 技术栈: 后端:PHP(Laravel) 实时通信:WebSocket/SSE 数据层:Redis、Python(Pandas/NumPy) 部署:Docker容器化 工程难点攻克: 通过微服务架构与Redis Pub/Sub应对高并发场景 设计数据校验与自修复机制保障数据可靠性 建立故障自动转移与降级方案确保系统永续运行
看图猜成语-微信小程序
本项目是一款基于微信小程序的成语学习与竞猜应用,通过图像提示引导用户猜测对应成语,兼具趣味性与知识性,帮助用户在游戏中学习成语、提升文化素养。 核心功能模块包括: 微信一键登录:用户授权后快速进入游戏。 闯关答题:每关展示一张图像,用户从汉字选项区选择4个字组成成语。 实时反馈:答案正确自动进入下一关,错误则提示并允许重新选择。 进度保存:记录用户通关进度,支持中途退出后继续挑战。 分享功能:通关后可分享成绩给微信好友,增强社交传播。 排行榜:展示用户闯关排名,激发竞争意识。
传奇手游
这款 3D 传奇手游深度还原经典核心玩法,以高清 3D 画质重塑热血玛法大陆。复刻战法道铁三角职业,技能特效炫酷炸裂,野外自由 PK、热血攻沙战一触即发。支持装备自由交易、打怪爆装无绑定,更有经典 BOSS 挑战、行会抱团、师徒组队等玩法。沉浸式 3D 场景搭配怀旧音效,让你重拾当年刷怪升级、兄弟并肩的传奇热血,随时随地畅享酣畅战斗!
3dmigoto_Automatic
业务和功能介绍 立项背景和目标 该项目源于3dmigoto框架在游戏Mod管理中的复杂配置流程。传统方式需要用户手动配置路径、版本和参数,操作门槛高且容易出错。本项目旨在开发一个轻量化、绿色化、自动化的智能工具,简化3dmigoto的使用流程,让普通玩家也能轻松管理游戏Mod。 核心功能模块 1.多版本支持系统 - 内置3dmigoto-GIMI、SRMI、WWMI、ZZMI等多个版本的开发版和游玩版 2. 智能路径搜索 - 快速搜索(0-10秒)和全局搜索两种模式,自动定位游戏文件 3. 自动化配置引擎 - 自动配置d3dx.ini等必要文件,无需手动操作 4. 稳定性保障机制 - 防闪退设计、分段加载、网络调控等系统优化 5. 实用工具集 - 运行库安装、脚本支持、一键修复、Mod自动分类等功能 业务流程 用户下载工具 → 自动检测系统环境 → 智能搜索游戏路径 → 选择对应版本 → 自动化配置 → 一键启动使用 → Mod文件自动分类管理
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服