Wie nutzen Roboter Computer Vision, um die Umgebung wahrzunehmen?

Als Roboterlieferant habe ich aus erster Hand die transformative Kraft des Computervisions erlebt, um Roboter zu ermöglichen, mit der Welt um sie herum zu interagieren. Computer Vision vermittelt Roboter mit der Fähigkeit, ihre Umgebung, die für eine Vielzahl von Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist, von der industriellen Automatisierung bis hin zu Service- und Explorationsaufgaben zu verstehen. In diesem Blog werde ich mich darüber befassen, wie Roboter Computer Vision nutzen, um die Umwelt zu erkennen, und die Vorteile, die diese Technologie für unsere Angebote bringt, hervorheben.

Wie Computer Vision in Robotern funktioniert

Im Kern geht es bei Computer Vision für Roboter darum, das menschliche Sehen in gewissem Maße nachzuahmen, aber mit der Präzision und Wiederholbarkeit, die Maschinen bieten können. Der Prozess umfasst im Allgemeinen mehrere wichtige Schritte: Bildaufnahme, Vorverarbeitung, Merkmalextraktion und Objekterkennung.

Bildaufnahme

Roboter verwenden verschiedene Arten von Sensoren, um Bilder ihrer Umgebung aufzunehmen. Kameras sind die häufigsten, einschließlich RGB -Kameras (rot, grün, blau), die Farbbilder und Tiefenkameras wie Zeit - Flight (TOF) -Kameras oder Stereokameras aufnehmen. TOF -Kameras messen die Zeit, die Licht braucht, um zu einem Objekt und zurück zu gehen, sodass der Roboter eine 3D -Karte der Umgebung erstellen kann. Stereokameras hingegen arbeiten wie menschliche Augen und verwenden zwei Objektive, um leicht unterschiedliche Ansichten derselben Szene zu erfassen, aus denen die Tiefeninformationen berechnet werden können.

Vorverarbeitung

Sobald die Bilder erfasst sind, müssen sie häufig vorbereitet sein, um die Qualität zu verbessern und sie einfacher zu analysieren. Dies kann Aufgaben wie Rauschreduzierung, Bildverbesserung und Größenänderung beinhalten. Lärmreduktionsalgorithmen wie Gaußsche Filterung können zufälliges Rauschen aus dem Bild entfernen, was durch Sensorbeschränkungen oder Umgebungsfaktoren verursacht werden kann. Bildverbesserungstechniken wie Histogrammausgleich können den Kontrast des Bildes verbessern und Objekte unterscheidbarer machen.

Feature -Extraktion

Die Merkmalextraktion ist ein kritischer Schritt, bei dem der Roboter wichtige Elemente im Bild identifiziert. Diese Funktionen können Kanten, Ecken oder Blobs sein. Zum Beispiel ist der Harris Corner Detector ein beliebter Algorithmus zum Erkennen von Ecken in einem Bild. Durch das Finden dieser Merkmale kann der Roboter beginnen, die Struktur der Objekte in seiner Umgebung zu verstehen. In fortgeschritteneren Szenarien werden Deep Learning -basierte Feature -Extraktionsmethoden wie Faltungsneuralnetzwerke (CNNs) verwendet. CNNs können automatisch komplexe Funktionen aus großen Mengen an Trainingsdaten lernen, was sie bei der Umstellung einer Vielzahl von Objekten und Szenen sehr effektiv macht.

Objekterkennung

Nach der Feature -Extraktion verwendet der Roboter die extrahierten Merkmale, um Objekte im Bild zu erkennen. Dies kann durch Vorlagenübereinstimmung durchgeführt werden, wobei der Roboter die extrahierten Merkmale mit einer Reihe von vor- definierten Vorlagen bekannter Objekte vergleicht. Häufiger werden Deep -Learning -Modelle für die Objekterkennung verwendet. Diese Modelle werden auf großen Datensätzen geschult, die Tausende oder sogar Millionen Bilder verschiedener Objekte enthalten. Nach dem Training können sie Objekte in neuen Bildern auch in unterschiedlichen Orientierungen, Beleuchtungsbedingungen und teilweisen Okklusionen genau klassifizieren.

Anwendungen von Computer Vision in unseren Robotern

Unser Unternehmen bietet eine Vielzahl von Robotern an, wobei jede Computer Vision auf einzigartige Weise nutzt, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

Palletisierungsroboter

Palletisierungsroboter werden in Lagern und Herstellungsanlagen verwendet, um Produkte auf Paletten zu stapeln. Computer Vision spielt in diesem Prozess eine wichtige Rolle. Der Roboter nutzt sein Sehsystem, um die Position und Ausrichtung der Produkte am Förderband zu identifizieren. Es kann dann den besten Weg berechnen, um die Produkte aufzunehmen und sie organisiert auf die Palette zu platzieren. Das Vision System hilft dem Roboter auch, sich an verschiedene Produktgrößen und -formen anzupassen und eine genaue und effiziente Palettierung sicherzustellen.

Roboter pflücken

Die Auswahl von Robotern sind so konzipiert, dass sie Gegenstände aus Regalen oder Behältern in einem Lagerhaus auswählen. Mit Computer Vision können diese Roboter die Zielelemente schnell und genau identifizieren. Das Vision System kann die Position, Größe und Form der Elemente erkennen, sodass der Roboter den besten Ansatz für die Auswahl planen kann. Dies ist besonders wichtig in E -Commerce -Fulfillment -Zentren, in denen eine Vielzahl von Produkten in kurzer Zeit ausgewählt und verpackt werden muss.

Cantilever Roboter

Cantilever -Roboter werden häufig in Anwendungen verwendet, in denen ein großer Arbeitsbereich abgedeckt werden muss. Mit der Computer Vision können diese Roboter sicher in ihrer Umgebung navigieren. Der Roboter kann sein Sehsystem verwenden, um Hindernisse wie andere Geräte oder Arbeiter zu erkennen und einen Kollisionsfaden zu planen. Darüber hinaus kann das Visionssystem bei Aufgaben wie der Inspektion dem Roboter helfen, Mängel oder Unregelmäßigkeiten auf der Oberfläche der Objekte zu identifizieren, mit denen er arbeitet.

Vorteile der Computer Vision - Aktivierte Roboter

Die Integration von Computer Vision in unsere Roboter bringt mehrere erhebliche Vorteile.

Erhöhte Effizienz

Mit der Computer Vision können Roboter schnell und genauer Aufgaben ausführen. Beispielsweise reduziert die Fähigkeit, Objekte genau zu identifizieren, die Zeit, die für die Suche und Handhabung aufgewendet wird, was zu einem höheren Durchsatz in Lagern und Fertigungseinrichtungen führt.

Flexibilität

Roboter mit Computer Vision können sich an verschiedene Umgebungen und Aufgaben anpassen. Sie können eine Vielzahl von Objekten bewältigen, ohne dass eine umfassende Neuprogrammierung erforderlich ist. Dies macht sie für Branchen mit sich schnell ändernden Produktlinien oder Anforderungen geeignet.

Sicherheit

In industriellen Umgebungen ist die Sicherheit von größter Bedeutung. Computer Vision hilft Robotern, Kollisionen mit Menschen und anderen Objekten zu erkennen und zu vermeiden. Dies verringert das Risiko von Unfällen und sorgt für ein sichereres Arbeitsumfeld.

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Referenzen

Ballard, DH & Brown, CM (1982). Computer Vision. Prentice - Hall.
Goodfellow, IJ, Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Tiefes Lernen. MIT Press.
Szeliski, R. (2010). Computer Vision: Algorithmen und Anwendungen. Springer.