In che modo i robot usano la visione artificiale per percepire l'ambiente?

Come fornitore di robot, ho assistito in prima persona al potere trasformativo della visione artificiale nel consentire ai robot di interagire con il mondo che li circonda. Computer Vision equipaggia i robot con la capacità di "vedere" e comprendere il loro ambiente, il che è cruciale per una vasta gamma di applicazioni, dall'automazione industriale alle attività di servizio ed esplorazione. In questo blog, approfondirò il modo in cui i robot usano la visione informatica per percepire l'ambiente ed evidenziare i vantaggi che questa tecnologia offre alle nostre offerte.

Come funziona la visione artificiale nei robot

Alla base, la visione artificiale per i robot riguarda in una certa misura imitare la visione umana, ma con la precisione e la ripetibilità che le macchine possono offrire. Il processo prevede generalmente diversi passaggi chiave: acquisizione di immagini, pre -elaborazione, estrazione delle caratteristiche e riconoscimento degli oggetti.

Acquisizione dell'immagine

I robot usano vari tipi di sensori per catturare immagini di ciò che li circonda. Le telecamere sono le fotocamere RGB (rosso, verde, blu) che catturano immagini a colori e telecamere di profondità come telecamere tempo - di - TOF) o telecamere stereo. Le telecamere TOF misurano il tempo impiegato alla luce per viaggiare su un oggetto e ritorno, consentendo al robot di creare una mappa 3D dell'ambiente. Le telecamere stereo, d'altra parte, funzionano come gli occhi umani, usando due lenti per catturare viste leggermente diverse della stessa scena, da cui è possibile calcolare le informazioni di profondità.

Pre -elaborazione

Una volta catturate le immagini, spesso devono essere pre -elaborate per migliorare la qualità e renderle più facili da analizzare. Ciò può comportare compiti come la riduzione del rumore, il miglioramento delle immagini e il ridimensionamento. Gli algoritmi di riduzione del rumore, come il filtro gaussiano, possono rimuovere il rumore casuale dall'immagine, che potrebbe essere causata da limiti del sensore o fattori ambientali. Le tecniche di miglioramento dell'immagine, come l'equalizzazione dell'istogramma, possono migliorare il contrasto dell'immagine, rendendo gli oggetti più distinguibili.

Estrazione delle caratteristiche

L'estrazione delle caratteristiche è un passaggio fondamentale in cui il robot identifica elementi importanti nell'immagine. Queste caratteristiche possono essere bordi, angoli o macchie. Ad esempio, il rilevatore di angolo Harris è un algoritmo popolare per rilevare gli angoli in un'immagine. Trovando queste caratteristiche, il robot può iniziare a comprendere la struttura degli oggetti nel suo ambiente. In scenari più avanzati, vengono utilizzati metodi di estrazione di funzionalità basati sull'apprendimento profondo, come le reti neurali convoluzionali (CNN). Le CNN possono apprendere automaticamente funzionalità complesse da grandi quantità di dati di allenamento, rendendole molto efficaci nel gestire un'ampia varietà di oggetti e scene.

Riconoscimento degli oggetti

Dopo l'estrazione delle caratteristiche, il robot utilizza le funzionalità estratte per riconoscere gli oggetti nell'immagine. Questo può essere fatto attraverso la corrispondenza del modello, in cui il robot confronta le caratteristiche estratte con una serie di modelli pre -definiti di oggetti noti. Più comunemente oggi, i modelli di apprendimento profondo vengono utilizzati per il riconoscimento degli oggetti. Questi modelli sono addestrati su set di dati di grandi dimensioni contenenti migliaia o persino milioni di immagini di oggetti diversi. Una volta addestrati, possono classificare accuratamente gli oggetti in nuove immagini, anche in diversi orientamenti, condizioni di illuminazione e occlusioni parziali.

Applicazioni di visione artificiale nei nostri robot

La nostra azienda offre una vasta gamma di robot, ognuno sfruttando la visione artificiale in modi unici per eseguire compiti specifici.

Robot palletizzazione

I robot pallettizzazione vengono utilizzati nei magazzini e negli impianti di produzione per impilare i prodotti su pallet. Computer Vision svolge un ruolo vitale in questo processo. Il robot utilizza il suo sistema di visione per identificare la posizione e l'orientamento dei prodotti sulla cintura del trasporto. Può quindi calcolare il modo migliore per raccogliere i prodotti e posizionarli sul pallet in modo organizzato. Il sistema di visione aiuta anche il robot ad adattarsi a diverse dimensioni e forme del prodotto, garantendo pallettizzazione accurata ed efficiente.

Raccogliere robot

La raccolta di robot è progettata per scegliere oggetti da scaffali o bidoni in un magazzino. Con la visione informatica, questi robot possono identificare rapidamente e accuratamente gli elementi target. Il sistema di visione può rilevare la posizione, le dimensioni e la forma degli articoli, consentendo al robot di pianificare l'approccio migliore per la raccolta. Ciò è particolarmente importante nei centri di realizzazione del commercio elettronico, in cui una grande varietà di prodotti deve essere raccolta e imballata in breve tempo.

Robot a sbalzo

I robot a sbalzo sono spesso utilizzati nelle applicazioni in cui è necessario coprire una grande area di lavoro. Computer Vision consente a questi robot di navigare in modo sicuro il loro ambiente. Il robot può utilizzare il suo sistema di visione per rilevare ostacoli, come altre attrezzature o lavoratori, e pianificare un percorso libero di collisione. Inoltre, in attività come l'ispezione, il sistema di visione può aiutare il robot a identificare difetti o irregolarità sulla superficie degli oggetti con cui sta lavorando.

Vantaggi della visione artificiale - robot abilitati

L'integrazione della visione artificiale nei nostri robot offre diversi benefici significativi.

Maggiore efficienza

Computer Vision consente ai robot di eseguire compiti più rapidamente e accuratamente. Ad esempio, nel caso di pallettizzazione e raccolta di robot, la capacità di identificare con precisione gli oggetti riduce il tempo trascorso alla ricerca e alla gestione, portando a un throughput più elevato nei magazzini e nelle strutture di produzione.

Flessibilità

I robot con visione artificiale possono adattarsi a diversi ambienti e attività. Possono gestire una varietà di oggetti senza la necessità di una ricambio estesa. Ciò li rende adatti per le industrie con linee o requisiti di prodotti in rapida evoluzione.

Sicurezza

In contesti industriali, la sicurezza è della massima importanza. La visione artificiale aiuta i robot a rilevare ed evitare collisioni con umani e altri oggetti. Ciò riduce il rischio di incidenti e garantisce un ambiente di lavoro più sicuro.

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Riferimenti

Ballard, DH e Brown, CM (1982). Visione artificiale. Prentice - Hall.
Goodfellow, IJ, Bengio, Y. e Courville, A. (2016). Apprendimento profondo. Press MIT.
Szeliski, R. (2010). Visione informatica: algoritmi e applicazioni. Springer.