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于深度学习的3D机器人视觉,将赋予机器人认知能力!

作者:阿芬来源:中国机器人网日期:2019-9-25 8:18:03人气:114

      从事工业自动化的人都了解,传统的作业方法就是将不确定性变成确定性,这是从业者要做的最重要的一件事。无论是培训工人还是调整车间机械结构,从精度到节拍,最终是为了变成确定性,从而解决工业化大生产的需求。这是从第一工业革命开始,所有从业人员就已经在做的一件事,但现在却发生了些微变化,就是整件事开始变得不确定了。


      在做一个工件的时候,可能需要不停地变换,这意味着对柔性生产的需求性增强,从业者需要解决更多更复杂的问题。

     机器学习是AI的原点,但有部分人对此也存在认识误区,认为机器人视觉跟AI、人工智能、深度学习捆绑在一起只是为了听起来觉得高端而已。其实人工智能其实并不复杂,并不是有些人理解的机器和人一样。机器可以处理复杂事物的能力,或者让机器应对不确定性,这其实就是人工智能最底层的技术,而人最大的智慧无非就是随需而动、随机应变。

  一、深度学习

  深度学习(Deep Learning, DL)是机器学习的技术和研究领域之一,通过建立具有阶层结构的人工神经网络(Artifitial Neural Networks, ANNs),在计算系统中实现人工智能 。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选,因此深度学习具有表征学习(representation learning)能力,可以实现端到端的监督学习和非监督学习。通过多层处理,逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。

  二、机器人视觉

  提及机器人视觉,不免会想到计算机视觉和机器视觉,很多人会把这三者弄混。计算机视觉是以图片认知为基础的科学,只通过图片识别输出结果,代表企业是谷歌。机器视觉多用于生产线上的质量检测,普遍基于2D识别,被广泛应用3C电子行业,代表企业是康耐视。机器人视觉,是指不仅要把视觉信息作为输入,而且还要对这些信息进行处理,进而提取出有用的信息提供给机器人。是为了让机器人真正变成“机器人”,而不是机器臂。 

  传统的机器臂只是自动化设备,是通过编程处理固定的动作,是不能处理具有变动性事物的能力。微链所做的就是机器人视觉,这要求机器人要拥有3D视觉,能处理三维空间里的三维物体问题,并且具有复杂算法,支撑机器人对位置、动作、轨迹等复杂信息的捕捉,这必须要依赖人工智能和深度学习来完成。

  三、认知机器人

  认知机器人通过微链通过2D相机或者3D相机,或者其他的传感器等感知系统采集数据,发送到基于深度学习的WeRobotics认知算法的控制系统,再由控制系统接发送命令到机器臂,机械臂在执行命令时也需要保持高精度和高速度且具有可靠性。认知机器人还需要具备不断学习的功能,无论是做检测还是定位引导,当机器人做的次数越多,伴随着数据的增长变化,机器人的准确性也会越高,这跟人的学习成长能力是类似的。 

  四、软件定义机器人

  高级工业机器人是复杂的系统,是由硬件和软件与设备和诸如传感器网络、视觉系统、其他高级工业机器人和工厂控制自动化系统等其他系统紧密集成的,所以软件不能被真正分开。张宇认为在未来的发展中,软件和硬件要相互融合,同步发展,这样才能实现对“不确定性”的解决。


  案例:

  一、空调视觉引导机器人

  利用3D视觉引导工业机器人进行定位组装,来料直接放置传送带上,无需固定和定位,利用3D视觉技术可以精准的识别来料工件的位置,其中3D视觉图像处理到引导时间只需0.1S, 3D视觉引导重复定位精度为0.02mm;实现无人作业,取代原先5个人工,产能效率提升260%。

  二、座椅零件抓取搬送

  此集成项目通过3D视觉识别6个特殊形状的工件在料箱内抓取并放到过度台上,另外两组认知机器人将另外2个工件通过特殊分料器抓取到传送过度台上,工业机器人再将过度台上再同时抓取8个工件放到组合焊接台上。

  三、精密五金3d视觉自动注塑项目

  在原来的工作状态下,是用人工的方法将物料安放到注塑机里,在进行模具注塑,现在通过应用机器人自动设备,用自动分料设备将物料整齐分开,然后通过机器人,将相应物料安放在固定工位上,实现自动化,智能化。


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