W jaki sposób roboty wykorzystują wizję komputerową do postrzegania środowiska?

Jako dostawca robota był świadkiem transformacyjnej siły wizji komputerowej w umożliwieniu robotom interakcji z otaczającym ich światem. Wizja komputerowa wyposaża roboty z możliwością „widzenia” i zrozumienia ich środowiska, co jest kluczowe dla szerokiej gamy aplikacji, od automatyzacji przemysłowej po zadania serwisowe i eksploracyjne. Na tym blogu zagłębię się w sposób, w jaki roboty używają wizji komputerowej, aby postrzegać środowisko i podkreślić korzyści, jakie ta technologia wnosi do naszej oferty.

Jak działa wizja komputerowa w robotach

U podstaw komputerowych wizji robotów jest do pewnego stopnia naśladowanie ludzkiej wizji, ale z precyzją i powtarzalnością, jaką mogą zaoferować maszyny. Proces ten zasadniczo obejmuje kilka kluczowych kroków: pozyskiwanie obrazu, przetwarzanie przed - ekstrakcją funkcji i rozpoznawanie obiektów.

Pozyskiwanie obrazu

Roboty używają różnych rodzajów czujników do rejestrowania zdjęć ich otoczenia. Kamery są najczęstsze, w tym kamery RGB (czerwone, zielone, niebieskie), które rejestrują kolorowe obrazy, oraz kamery głębokości, takie jak czasy - z kamer Lot (TOF) lub kamery stereo. Kamery TOF mierzą czas potrzebny na podróż do obiektu iz powrotem, umożliwiając robotowi utworzenie mapy 3D środowiska. Z drugiej strony kamery stereo działają jak ludzkie oczy, używając dwóch soczewek do przechwytywania nieco innych widoków tej samej sceny, z których można obliczyć informacje o głębokości.

Przetwarzanie wstępne

Po wykonaniu zdjęć często muszą być wstępnie przetworzone w celu poprawy jakości i ułatwienia ich analizy. Może to obejmować zadania, takie jak redukcja szumów, zwiększenie obrazu i rozmiar. Algorytmy redukcji szumów, takie jak filtrowanie Gaussa, mogą usunąć losowy szum z obrazu, który może być spowodowany ograniczeniami czujnika lub czynnikami środowiskowymi. Techniki zwiększania obrazu, takie jak wyrównanie histogramu, mogą poprawić kontrast obrazu, czyniąc obiekty bardziej rozróżniającymi.

Ekstrakcja cech

Ekstrakcja cech jest krytycznym krokiem, w którym robot identyfikuje ważne elementy na obrazie. Te funkcje mogą być krawędziami, narożnikami lub kroplami. Na przykład detektor narożny Harris jest popularnym algorytmem do wykrywania narożników na obrazie. Znajdując te funkcje, robot może zacząć rozumieć strukturę obiektów w swoim środowisku. W bardziej zaawansowanych scenariuszach stosowane są metody ekstrakcji funkcji oparte na głębokim uczeniu się, takie jak splotowe sieci neuronowe (CNN). CNN mogą automatycznie uczyć się złożonych funkcji z dużych ilości danych szkoleniowych, dzięki czemu są bardzo skuteczne w obsłudze szerokiej gamy obiektów i scen.

Rozpoznawanie obiektów

Po ekstrakcji funkcji robot używa wyodrębnionych funkcji do rozpoznawania obiektów na obrazie. Można to zrobić poprzez dopasowanie szablonu, gdzie robot porównuje wyodrębnione cechy z zestawem wstępnie zdefiniowanych szablonów znanych obiektów. Częściej dziś modele głębokiego uczenia się są używane do rozpoznawania obiektów. Modele te są szkolone w dużych zestawach danych zawierających tysiące, a nawet miliony zdjęć różnych obiektów. Po przeszkoleniu mogą dokładnie sklasyfikować obiekty na nowych obrazach, nawet w różnych orientacjach, warunkach oświetlenia i częściowych okluzjach.

Aplikacje wizji komputerowej w naszych robotach

Nasza firma oferuje różnorodną gamę robotów, z których każdy wykorzystuje wizję komputerową w unikalny sposób wykonywania określonych zadań.

Robot paletyzujący

Roboty paletyzowane są stosowane w magazynach i roślinach produkcyjnych do układania produktów na paletach. Wizja komputerowa odgrywa istotną rolę w tym procesie. Robot używa swojego systemu wizji do identyfikacji pozycji i orientacji produktów na przenośniku. Następnie może obliczyć najlepszy sposób na odebranie produktów i umieszczenie ich na palecie w zorganizowany sposób. System wizji pomaga również robotowi dostosować się do różnych rozmiarów i kształtów produktów, zapewniając dokładną i wydajną paletyzowanie.

Zbieranie robota

Zbieranie robotów są zaprojektowane do wybierania przedmiotów z półek lub pojemników w magazynie. Dzięki wizji komputerowej roboty te mogą szybko i dokładnie identyfikować docelowe elementy. System widzenia może wykryć lokalizację, rozmiar i kształt elementów, umożliwiając robota zaplanowanie najlepszego podejścia do wyboru. Jest to szczególnie ważne w ośrodkach realizacji handlu, w których należy wybierać i pakować wiele różnych produktów w krótkim czasie.

Robot wspornikowy

Roboty wspornikowe są często używane w aplikacjach, w których należy pokryć duży obszar roboczy. Wizja komputerowa umożliwia tym robotom bezpieczną poruszanie się w środowisku. Robot może użyć swojego systemu wizji do wykrywania przeszkód, takich jak inne urządzenia lub pracownicy, i planować kolizję - bezsmurną ścieżkę. Ponadto w zadaniach takich jak inspekcja system widzenia może pomóc robotowi w identyfikacji wad lub nieregularności na powierzchni obiektów, z którymi współpracuje.

Korzyści z wizji komputerowej - Włączone roboty

Integracja wizji komputerowej z naszymi robotami przynosi kilka znaczących korzyści.

Zwiększona wydajność

Wizja komputerowa pozwala robotom szybciej i dokładniej wykonywać zadania. Na przykład w przypadku robotów paletyzowania i zbierania zdolność do precyzyjnej identyfikacji obiektów skraca czas spędzony na wyszukiwaniu i obsłudze, co prowadzi do wyższej przepustowości w magazynach i zakładach produkcyjnych.

Elastyczność

Roboty z wizją komputerową mogą dostosować się do różnych środowisk i zadań. Mogą obsługiwać różne obiekty bez potrzeby intensywnego przeprogramowania. To sprawia, że ​​są odpowiednie dla branż o szybko zmieniających się liniach produktów lub wymagań.

Bezpieczeństwo

W warunkach przemysłowych bezpieczeństwo ma ogromne znaczenie. Wizja komputerowa pomaga Robotom wykrywać i unikać zderzeń z ludźmi i innymi obiektami. Zmniejsza to ryzyko wypadków i zapewnia bezpieczniejsze środowisko pracy.

Skontaktuj się z nami w celu przeprowadzenia konsultacji

Jeśli chcesz ulepszyć swoje operacje za pomocą naszego komputera - wizji - włączone roboty, chcielibyśmy usłyszeć od Ciebie. Nasz zespół ekspertów może dostarczyć - głębokie informacje o naszych produktach, w tymRobot paletyzującyWZbieranie robota, IRobot wspornikowy. Możemy również pomóc w ustaleniu najlepszego rozwiązania dla twoich konkretnych potrzeb, niezależnie od tego, czy poprawia wydajność w magazynie, czy poprawia kontrolę jakości w procesie produkcyjnym. Skontaktuj się z nami w celu uzyskania szczegółowych konsultacji, a poznajmy Twoją firmę na wyższy poziom razem.

Odniesienia

Ballard, DH i Brown, CM (1982). Wizja komputerowa. Prentice - Hall.
Goodfellow, IJ, Bengio, Y., i Courville, A. (2016). Głębokie uczenie się. MIT Press.
Szeliski, R. (2010). Wizja komputerowa: algorytmy i aplikacje. Skoczek.