當(dāng)我老了，我希望悠然寧靜地生活在故鄉(xiāng)的天空下。我會養(yǎng)幾只綿羊，白天在河岸的草地上放羊，累了就躺在地上仰望著天空，想睡就睡，想唱就唱。夕陽西下的時候，我在晚霞漫天的河岸揮著鞭子，帶著夕陽與羊群一起歸去。

PCM-30


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)器人對食品的抓取、揀選是實(shí)現(xiàn)自動化中的一個常見問題，需要實(shí)時、的圖像識別技術(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——目前在工廠的自動剝蝦生產(chǎn)線上，有一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)未能實(shí)現(xiàn)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(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)人力與時間。

　　在自動化方案中，核心是視覺系統(tǒng)與機(jī)器人的配合動作。視覺系統(tǒng)單元對線上移動的蝦身進(jìn)行實(shí)時拍攝，同時內(nèi)置算法識別出目標(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)線的全自動化。

　　▲自動化揀選方案示意圖

　　而在實(shí)際應(yīng)用中，由于蝦的形態(tài)各異，對人來說十分簡單的識別任務(wù)，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(zhǔn)確識別部分樣本的關(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)、精度要求較高的識別任務(wù)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(shí)時性要求與通常超過95%的精度要求。



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