我站在路口等待

等待公交車的到來

等待它在站臺(tái)停下，載我離開


我在春天等待

等待颯爽秋風(fēng)的到來

金色的秋天是收獲的季節(jié)，我明白


我在白天等待

等待披著月色夜晚的到來

黑夜是靈感與傷感交雜的容器，我期待

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顛覆性創(chuàng)新技術(shù)不但是投資者追逐的風(fēng)口，更是實(shí)業(yè)者努力創(chuàng)造的現(xiàn)實(shí)。走過130年創(chuàng)新路，ABB繼續(xù)在數(shù)字化浪潮中御風(fēng)而行，通過自有實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)了眾多技術(shù)突破，同時(shí)攜手新興科技領(lǐng)域翹楚，致力于開放式創(chuàng)新。

　　人工智能、深度學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算、數(shù)字孿生、Factory 2.0……熱詞頻現(xiàn)，數(shù)字化技術(shù)與各行業(yè)的交匯將產(chǎn)生什么化學(xué)反應(yīng)?數(shù)據(jù)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(yīng)用案例，跟我們一起來探尋這些熱詞背后的真相吧!

機(jī)器人抓蝦?到底有多難?

　　在食品加工領(lǐng)域，機(jī)器人對(duì)食品的抓取、揀選是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化中的一個(gè)常見問題，需要實(shí)時(shí)、的圖像識(shí)別技術(shù)，但食品通常形狀不規(guī)則、特征多變，導(dǎo)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(dòng)剝蝦生產(chǎn)線上，有一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)未能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化——對(duì)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(chǎn)線的速度、精度、穩(wěn)定性與生產(chǎn)效率，而且工作本身枯燥無味，浪費(fèi)人力與時(shí)間。

　　在自動(dòng)化方案中，核心是視覺系統(tǒng)與機(jī)器人的配合動(dòng)作。視覺系統(tǒng)單元對(duì)線上移動(dòng)的蝦身進(jìn)行實(shí)時(shí)拍攝，同時(shí)內(nèi)置算法識(shí)別出目標(biāo)點(diǎn)位置，并引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行抓取與放置，從而替代人工操作，實(shí)現(xiàn)整條生產(chǎn)線的全自動(dòng)化。

　　▲自動(dòng)化揀選方案示意圖

　　而在實(shí)際應(yīng)用中，由于蝦的形態(tài)各異，對(duì)人來說十分簡單的識(shí)別任務(wù)，對(duì)于傳統(tǒng)的圖像特征提取算法就變得非常困難。面對(duì)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(zhǔn)確識(shí)別部分樣本的關(guān)節(jié)點(diǎn)，很難達(dá)到工業(yè)應(yīng)用的要求，而一個(gè)好的解決方案不僅要能滿足工業(yè)應(yīng)用的精度要求，還需要將識(shí)別失敗樣本的誤差控制在穩(wěn)定范圍內(nèi)，便于工廠的后續(xù)處理。

　　▲待識(shí)別的目標(biāo)關(guān)節(jié)點(diǎn)

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



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