Как роботите използват компютърното зрение, за да възприемат околната среда?

Като доставчик на роботи съм свидетел от първа ръка трансформативната сила на компютърното зрение, като позволи на роботите да взаимодействат със света около тях. Computer Vision оборудва роботите с възможността да „видят“ и да разберат тяхната среда, което е от решаващо значение за широк спектър от приложения, от индустриална автоматизация до задачи за обслужване и проучване. В този блог ще се задълбоча как роботите използват компютърно зрение, за да възприемат околната среда и да подчертая ползите, които тази технология носи на нашите предложения.

Как работи компютърното зрение в роботите

В основата си компютърното зрение за роботи е за имитиране на човешко зрение до известна степен, но с точността и повторяемостта, които машините могат да предложат. Процесът обикновено включва няколко ключови стъпки: придобиване на изображение, предварително обработка, извличане на функции и разпознаване на обекти.

Придобиване на изображение

Роботите използват различни видове сензори, за да заснемат изображения на тяхното обкръжение. Камерите са най -често срещаните, включително RGB (червени, зелени, сини) камери, които улавят цветни изображения, и дълбочинни камери като време - на - полет (TOF) камери или стерео камери. TOF камерите измерват времето, необходимо на светлината да пътува до обект и обратно, което позволява на робота да създаде 3D карта на околната среда. Стерео камерите, от друга страна, работят като човешки очи, използвайки две лещи, за да заснемат малко различни гледки към една и съща сцена, от която може да се изчисли информацията за дълбочината.

Предварителна обработка

След като изображенията са заснети, те често трябва да бъдат предварително обработени, за да подобрят качеството и да ги улеснят анализирането. Това може да включва задачи като намаляване на шума, подобряване на изображението и преоразмеряване. Алгоритмите за намаляване на шума, като филтриране на гаусско, могат да премахнат случаен шум от изображението, което може да бъде причинено от ограничения на сензора или фактори на околната среда. Техниките за подобряване на изображението, като изравняване на хистограмата, могат да подобрят контраста на изображението, което прави обектите по -различими.

Извличане на характеристики

Извличането на функции е критична стъпка, при която роботът идентифицира важни елементи в изображението. Тези функции могат да бъдат ръбове, ъгли или петна. Например, детекторът на Harris Corner е популярен алгоритъм за откриване на ъгли в изображение. Намирайки тези характеристики, роботът може да започне да разбира структурата на обектите в нейната среда. При по -напреднали сценарии се използват методи за извличане на функции, базирани на дълбоко обучение, като конволюционни невронни мрежи (CNN). CNNs могат автоматично да научат сложни функции от големи количества данни за обучение, което ги прави много ефективни при обработката на голямо разнообразие от обекти и сцени.

Разпознаване на обект

След извличане на функция роботът използва извлечените функции, за да разпознае обекти в изображението. Това може да стане чрез съвпадение на шаблони, където роботът сравнява извлечените характеристики с набор от предварително дефинирани шаблони на известни обекти. По -често днес моделите за дълбоко обучение се използват за разпознаване на обекти. Тези модели са обучени на големи набори от данни, съдържащи хиляди или дори милиони изображения на различни обекти. След като бъдат обучени, те могат точно да класифицират обекти в нови изображения, дори в различни ориентации, условия на осветление и частични оклузии.

Приложения на компютърното зрение в нашите роботи

Нашата компания предлага разнообразна гама от роботи, като всеки използва компютърно зрение по уникални начини за изпълнение на специфични задачи.

Палетизиращ робот

Палетизиращите роботи се използват в складове и производствени предприятия за подреждане на продукти върху палети. Компютърното зрение играе жизненоважна роля в този процес. Роботът използва своята система за зрение, за да идентифицира позицията и ориентацията на продуктите на конвейерния лента. След това може да изчисли най -добрия начин да вземете продуктите и да ги поставите върху палета по организиран начин. Системата за виждане също помага на робота да се адаптира към различни размери и форми на продукта, като гарантира точно и ефективно палетизиране.

Избор на робот

Избора на роботи е проектиран да избира предмети от рафтове или кошчета в склад. С компютърното зрение тези роботи могат бързо и точно да идентифицират целевите елементи. Системата за виждане може да открие местоположението, размера и формата на елементите, което позволява на робота да планира най -добрия подход за избор. Това е особено важно в центровете за изпълнение на търговията, където трябва да се избират и опаковат голямо разнообразие от продукти за кратко време.

Конзолен робот

Конзолните роботи често се използват в приложения, където трябва да се обхвана голяма работна зона. Компютърното зрение дава възможност на тези роботи да се ориентират безопасно в средата си. Роботът може да използва своята система за зрение за откриване на препятствия, като друго оборудване или работници, и да планира безплатен път. Освен това, при задачи като проверка, зрителната система може да помогне на робота да идентифицира дефекти или нередности на повърхността на обектите, с които работи.

Предимства на компютърното зрение - активирани роботи

Интеграцията на компютърното зрение в нашите роботи носи няколко значителни предимства.

Повишена ефективност

Компютърното зрение позволява на роботите да изпълняват задачи по -бързо и точно. Например, в случай на палетизиране и бране на роботи, способността за точно идентифициране на обекти намалява времето, прекарано за търсене и работа, което води до по -висока пропускателна способност в складове и производствени съоръжения.

Гъвкавост

Роботите с компютърно зрение могат да се адаптират към различни среди и задачи. Те могат да се справят с различни обекти, без да се нуждаят от обширно препрограмиране. Това ги прави подходящи за индустрии с бързо променящи се продуктови линии или изисквания.

Безопасност

В индустриалните условия безопасността е от изключително значение. Компютърното зрение помага на роботите да открият и избягват сблъсъци с хора и други предмети. Това намалява риска от злополуки и гарантира по -безопасна работна среда.

Свържете се с нас за консултация по покупка

Ако се интересувате от подобряване на вашите операции с нашия компютър - Vision - активирани роботи, ще се радваме да чуем от вас. Нашият екип от експерти може да предостави информация за дълбочината за нашите продукти, включителноПалетизиращ робот,Избор на роботиКонзолен робот. Ние също така можем да ви помогнем да определите най -доброто решение за вашите специфични нужди, независимо дали това подобрява ефективността в склада ви или подобрява контрола на качеството във вашия производствен процес. Обърнете се към нас за подробна консултация и нека заедно да изведем бизнеса си на следващото ниво.

ЛИТЕРАТУРА

Ballard, DH, & Brown, CM (1982). Компютърно зрение. Prentice - Hall.
Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Дълбоко обучение. MIT Press.
Szeliski, R. (2010). Компютърно зрение: Алгоритми и приложения. Спрингър.