本项目通过结合单片机控制技术和步进电机，实现了对注射器的精确操控，进而构建了一个基于计算机视觉的人工智能滴定分析系统。该系统采纳了一种创新的计算机视觉方案，通过ResNet神经网络分类算法，依据指示剂颜色变化智能判定滴定终点。在23级分析化学实验课中，40名学生在4个学时内成功完成了实验，显示出该系统易于操作和学习。在首届智能实验挑战校赛中，57名学生组成的19支队伍不仅完成了比赛，更有4支队伍自主设计了新的硬件系统和软件算法，展现创新潜力。为了降低成本并便于推广，项目采用了商品化组件和3D打印技术。这些技术的融合不仅为分析化学基础实验的教学创新提供了新的方向，也为未来在智能实验领域的探索研究打下了坚实的基础。