桃謝香損綠檀夏，急穿衣衫，自出門檻。風兒捎家書回鄉(xiāng)，鴻雁西飛，村口娘盼。

花落蕊干瓣滿地，一時念家，兩地惆悵。思家念鄉(xiāng)無可忍，剛下眉頭，又上心頭。

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顛覆性創(chuàng)新技術不但是投資者追逐的風口，更是實業(yè)者努力創(chuàng)造的現實。走過130年創(chuàng)新路，ABB繼續(xù)在數字化浪潮中御風而行，通過自有實驗室實現了眾多技術突破，同時攜手新興科技領域翹楚，致力于開放式創(chuàng)新。

　　人工智能、深度學習、邊緣計算、數字孿生、Factory 2.0……熱詞頻現，數字化技術與各行業(yè)的交匯將產生什么化學反應?數據與算法將如何賦能新制造，重新定義未來工廠?近期，我們將集中介紹ABB的科研成果和應用案例，跟我們一起來探尋這些熱詞背后的真相吧!

機器人抓蝦?到底有多難?

　　在食品加工領域，機器人對食品的抓取、揀選是實現自動化中的一個常見問題，需要實時、的圖像識別技術，但食品通常形狀不規(guī)則、特征多變，導致快速、穩(wěn)定的視覺分析與較為困難。

　　以食物中常見的蝦為例——目前在工廠的自動剝蝦生產線上，有一個關鍵環(huán)節(jié)未能實現自動化——對于蝦身的抓取與放置，目前仍然完全由人工操作，地限制了生產線的速度、精度、穩(wěn)定性與生產效率，而且工作本身枯燥無味，浪費人力與時間。

　　在自動化方案中，核心是視覺系統(tǒng)與機器人的配合動作。視覺系統(tǒng)單元對線上移動的蝦身進行實時拍攝，同時內置算法識別出目標點位置，并引導機器人進行抓取與放置，從而替代人工操作，實現整條生產線的全自動化。

　　▲自動化揀選方案示意圖

　　而在實際應用中，由于蝦的形態(tài)各異，對人來說十分簡單的識別任務，對于傳統(tǒng)的圖像特征提取算法就變得非常困難。面對形態(tài)各異、尺寸不一，紋理顏色等特征也不同的蝦，單一的圖像處理方法只能準確識別部分樣本的關節(jié)點，很難達到工業(yè)應用的要求，而一個好的解決方案不僅要能滿足工業(yè)應用的精度要求，還需要將識別失敗樣本的誤差控制在穩(wěn)定范圍內，便于工廠的后續(xù)處理。

　　▲待識別的目標關節(jié)點

　　人工智能及圖像處理領域的科研發(fā)展，例如用于圖像識別的深度學習算法，為解決這一問題提供了新的思路。但是，深度學習算法在較復雜的圖像數據、精度要求較高的識別任務上往往性能不夠高，如果直接使用，很難同時滿足工業(yè)上的實時性要求與通常超過95%的精度要求。



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