หุ่นยนต์ใช้วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เพื่อรับรู้สภาพแวดล้อมอย่างไร

ในฐานะซัพพลายเออร์หุ่นยนต์ฉันได้เห็นพลังการเปลี่ยนแปลงของการมองเห็นคอมพิวเตอร์โดยตรงในการทำให้หุ่นยนต์สามารถโต้ตอบกับโลกรอบตัวพวกเขาได้ คอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์จะช่วยให้หุ่นยนต์มีความสามารถในการ "ดู" และเข้าใจสภาพแวดล้อมของพวกเขาซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานที่หลากหลายตั้งแต่ระบบอัตโนมัติอุตสาหกรรมไปจนถึงการบริการและงานสำรวจ ในบล็อกนี้ฉันจะเจาะลึกว่าหุ่นยนต์ใช้วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เพื่อรับรู้สภาพแวดล้อมและเน้นประโยชน์ที่เทคโนโลยีนี้นำมาสู่ข้อเสนอของเรา

การมองเห็นคอมพิวเตอร์ทำงานอย่างไรในหุ่นยนต์

หัวใจหลักของมันวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์สำหรับหุ่นยนต์เป็นเรื่องเกี่ยวกับการเลียนแบบการมองเห็นของมนุษย์ในระดับหนึ่ง แต่ด้วยความแม่นยำและความสามารถในการทำซ้ำที่เครื่องจักรสามารถนำเสนอได้ โดยทั่วไปกระบวนการเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญหลายประการ: การได้มาซึ่งภาพการประมวลผลก่อนการแยกคุณลักษณะและการจดจำวัตถุ

การได้มาภาพ

หุ่นยนต์ใช้เซ็นเซอร์ประเภทต่าง ๆ เพื่อจับภาพของสภาพแวดล้อม กล้องเป็นกล้องที่พบมากที่สุดรวมถึงกล้อง RGB (สีแดง, เขียว, สีน้ำเงิน) ที่จับภาพสีและกล้องความลึกเช่นเวลา - ของ - กล้อง Flight (TOF) หรือกล้องสเตอริโอ กล้อง TOF วัดเวลาที่แสงเดินทางไปยังวัตถุและด้านหลังทำให้หุ่นยนต์สร้างแผนที่ 3 มิติของสภาพแวดล้อม ในทางกลับกันกล้องสเตอริโอทำงานเหมือนดวงตาของมนุษย์โดยใช้เลนส์สองตัวเพื่อจับมุมมองที่แตกต่างกันเล็กน้อยในฉากเดียวกันซึ่งสามารถคำนวณข้อมูลเชิงลึกได้

ก่อนการประมวลผล

เมื่อภาพถูกจับพวกเขามักจะต้องถูกประมวลผลล่วงหน้าเพื่อปรับปรุงคุณภาพและทำให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ สิ่งนี้สามารถเกี่ยวข้องกับงานต่าง ๆ เช่นการลดเสียงรบกวนการปรับปรุงภาพและการปรับขนาด อัลกอริทึมการลดเสียงรบกวนเช่นการกรองแบบเกาส์เซียนสามารถลบสัญญาณรบกวนแบบสุ่มออกจากภาพซึ่งอาจเกิดจากข้อ จำกัด ของเซ็นเซอร์หรือปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพเช่นการทำให้เท่าเทียมกันทางฮิสโตแกรมสามารถปรับปรุงความคมชัดของภาพทำให้วัตถุแตกต่างได้มากขึ้น

การสกัดคุณลักษณะ

การสกัดคุณลักษณะเป็นขั้นตอนสำคัญที่หุ่นยนต์ระบุองค์ประกอบที่สำคัญในภาพ คุณสมบัติเหล่านี้อาจเป็นขอบมุมหรือ blobs ตัวอย่างเช่นเครื่องตรวจจับมุมแฮร์ริสเป็นอัลกอริทึมยอดนิยมสำหรับการตรวจจับมุมในภาพ โดยการค้นหาคุณสมบัติเหล่านี้หุ่นยนต์สามารถเริ่มเข้าใจโครงสร้างของวัตถุในสภาพแวดล้อม ในสถานการณ์ขั้นสูงมากขึ้นมีการใช้วิธีการสกัดคุณลักษณะการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเช่นเครือข่ายประสาท (CNNS) ของ Convolutional (CNNS) CNNs สามารถเรียนรู้คุณสมบัติที่ซับซ้อนจากข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากโดยอัตโนมัติทำให้มีประสิทธิภาพในการจัดการกับวัตถุและฉากที่หลากหลาย

การจดจำวัตถุ

หลังจากการแยกฟีเจอร์หุ่นยนต์ใช้คุณสมบัติที่แยกออกมาเพื่อรับรู้วัตถุในภาพ สิ่งนี้สามารถทำได้ผ่านการจับคู่แม่แบบโดยที่หุ่นยนต์เปรียบเทียบคุณสมบัติที่แยกออกมากับชุดของเทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของวัตถุที่รู้จัก โดยทั่วไปแล้ววันนี้แบบจำลองการเรียนรู้ลึกจะใช้สำหรับการจดจำวัตถุ โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีรูปภาพหลายพันหรือหลายล้านภาพของวัตถุที่แตกต่างกัน เมื่อได้รับการฝึกฝนแล้วพวกเขาสามารถจำแนกวัตถุในภาพใหม่ได้อย่างถูกต้องแม้ในทิศทางที่แตกต่างกันสภาพแสงและการบดเคี้ยวบางส่วน

แอพพลิเคชั่นการมองเห็นคอมพิวเตอร์ในหุ่นยนต์ของเรา

บริษัท ของเรานำเสนอหุ่นยนต์ที่หลากหลายแต่ละครั้งใช้ประโยชน์จากการมองเห็นคอมพิวเตอร์ในรูปแบบที่ไม่เหมือนใครในการปฏิบัติงานที่เฉพาะเจาะจง

หุ่นยนต์พาเลท

หุ่นยนต์พาเลทถูกใช้ในคลังสินค้าและโรงงานผลิตเพื่อซ้อนผลิตภัณฑ์ลงบนพาเลท การมองเห็นคอมพิวเตอร์มีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้ หุ่นยนต์ใช้ระบบการมองเห็นเพื่อระบุตำแหน่งและการวางแนวของผลิตภัณฑ์บนสายพานลำเลียง จากนั้นสามารถคำนวณวิธีที่ดีที่สุดในการหยิบผลิตภัณฑ์และวางไว้บนพาเลทในลักษณะที่เป็นระเบียบ ระบบวิสัยทัศน์ยังช่วยให้หุ่นยนต์ปรับตัวเข้ากับขนาดและรูปร่างที่แตกต่างกันทำให้มั่นใจได้ว่าการทำให้เป็นพาเลทที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ

เลือกหุ่นยนต์

การเก็บหุ่นยนต์ได้รับการออกแบบมาเพื่อเลือกรายการจากชั้นวางหรือถังขยะในคลังสินค้า ด้วยการมองเห็นคอมพิวเตอร์หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถระบุรายการเป้าหมายได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ระบบการมองเห็นสามารถตรวจจับตำแหน่งขนาดและรูปร่างของรายการทำให้หุ่นยนต์สามารถวางแผนวิธีการที่ดีที่สุดสำหรับการเลือก สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในศูนย์ปฏิบัติตามอี - พาณิชย์ซึ่งจำเป็นต้องเลือกและบรรจุผลิตภัณฑ์ที่หลากหลายในเวลาอันสั้น

หุ่นยนต์เท้าแขน

หุ่นยนต์คานมักจะใช้ในแอปพลิเคชันที่จำเป็นต้องครอบคลุมพื้นที่ทำงานขนาดใหญ่ การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ช่วยให้หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถนำทางสภาพแวดล้อมได้อย่างปลอดภัย หุ่นยนต์สามารถใช้ระบบการมองเห็นเพื่อตรวจจับอุปสรรคเช่นอุปกรณ์หรือคนงานอื่น ๆ และวางแผนการชนกัน - เส้นทางฟรี นอกจากนี้ในงานเช่นการตรวจสอบระบบการมองเห็นสามารถช่วยหุ่นยนต์ระบุข้อบกพร่องหรือความผิดปกติบนพื้นผิวของวัตถุที่ทำงานด้วย

ประโยชน์ของการมองเห็นคอมพิวเตอร์ - เปิดใช้งานหุ่นยนต์

การบูรณาการการมองเห็นคอมพิวเตอร์เข้ากับหุ่นยนต์ของเรานำมาซึ่งประโยชน์ที่สำคัญหลายประการ

เพิ่มประสิทธิภาพ

การมองเห็นคอมพิวเตอร์ช่วยให้หุ่นยนต์ทำงานได้เร็วขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่นในกรณีของการวางพาเลทและการเลือกหุ่นยนต์ความสามารถในการระบุวัตถุอย่างแม่นยำช่วยลดเวลาที่ใช้ในการค้นหาและจัดการซึ่งนำไปสู่ปริมาณงานที่สูงขึ้นในคลังสินค้าและโรงงานผลิต

ความยืดหยุ่น

หุ่นยนต์ที่มีวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์สามารถปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมและงานที่แตกต่างกัน พวกเขาสามารถจัดการกับวัตถุที่หลากหลายโดยไม่จำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมใหม่อย่างกว้างขวาง สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับอุตสาหกรรมที่มีสายผลิตภัณฑ์หรือข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

ความปลอดภัย

ในการตั้งค่าอุตสาหกรรมความปลอดภัยมีความสำคัญสูงสุด การมองเห็นคอมพิวเตอร์ช่วยให้หุ่นยนต์ตรวจจับและหลีกเลี่ยงการชนกับมนุษย์และวัตถุอื่น ๆ สิ่งนี้จะช่วยลดความเสี่ยงของการเกิดอุบัติเหตุและทำให้มั่นใจได้ว่าสภาพแวดล้อมการทำงานที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น

ติดต่อเราเพื่อขอคำปรึกษาการซื้อ

หากคุณสนใจที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณด้วยคอมพิวเตอร์ของเรา - วิสัยทัศน์ - เปิดใช้งานหุ่นยนต์เรายินดีที่จะได้ยินจากคุณ ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของเรารวมถึงหุ่นยนต์พาเลท-เลือกหุ่นยนต์, และหุ่นยนต์เท้าแขน- นอกจากนี้เรายังสามารถช่วยคุณกำหนดวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการเฉพาะของคุณไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพในคลังสินค้าของคุณหรือเพิ่มการควบคุมคุณภาพในกระบวนการผลิตของคุณ ติดต่อเราเพื่อขอคำปรึกษาอย่างละเอียดและนำธุรกิจของคุณไปสู่อีกระดับด้วยกัน

การอ้างอิง

Ballard, DH, & Brown, CM (1982) วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ Prentice - Hall
Goodfellow, IJ, Bengio, Y. , & Courville, A. (2016) การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง กด MIT
Szeliski, R. (2010) วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์: อัลกอริทึมและแอปพลิเคชัน สปริงเกอร์