品牌:模塊 | 規(guī)格:進(jìn)口正品 | 材質(zhì):模塊 |
產(chǎn)地:日本 | 貨期:1-2天 | 簡稱:電源模塊 |
有時(shí)候意外總比你說的驚喜要早早的到來。大部分人常說“等我有錢了,等我升職加薪了,等我……”有的都是在失去疼愛人之后都沒有做到,有的就算做到了,卻已經(jīng)沒有當(dāng)初許諾的那個(gè)人了。當(dāng)你擁有你的人,和你的人的時(shí)候,你卻想著那些虛有無的,在將來的某一天終將會(huì)變成遺憾,被你講給聽你故事的人。
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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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