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詳細信息
品牌:模塊 規格:進口正品 材質:模塊
產地:德國 貨期:1-2天 簡稱:PLC模塊



在故鄉的村邊和山坡上,到處都開放著各種各樣的小花,苦菜花、蒲公英、紫菜花、小雞喝酒(也就是媽媽咋兒)。這些花都不大,也不那麼顯眼,卻很質樸,她們用自己的真誠和純樸裝點著鄉野的景色,讓我感受到鄉村那種樸實的美。


每當我回到故鄉,在村邊和附近的山坡上,看到這些小花的時候,我就想起自己的,這些小花就像,也像這些小花,純樸、善良、真誠,溫暖著故鄉的土地,溫暖著我的心靈。

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顛覆性創新技術不但是投資者追逐的風口,更是實業者努力創造的現實。走過130年創新路,ABB繼續在數字化浪潮中禦風而行,通過自有實驗室實現了眾多技術突破,同時攜手新興科技領域翹楚,致力於開放式創新。

  人工智能、深度學習、邊緣計算、數字孿生、Factory 2.0……熱詞頻現,數字化技術與各行業的交匯將產生什麼化學反應?數據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的科研成果和應用案例,跟我們一起來探尋這些熱詞背後的真相吧!

機器人抓蝦?到底有多難?

  在食品加工領域,機器人對食品的抓取、揀選是實現自動化中的一個常見問題,需要實時、的圖像識別技術,但食品通常形狀不規則、特徵多變,導致快速、穩定的視覺分析與較為困難。

  以食物中常見的蝦為例——目前在工廠的自動剝蝦生產線上,有一個關鍵環節未能實現自動化——對於蝦身的抓取與放置,目前仍然完全由人工操作,極大地限制了生產線的速度、精度、穩定性與生產效率,而且工作本身枯燥無味,浪費人力與時間。

  在自動化方案中,核心是視覺係統與機器人的配合動作。視覺係統單元對線上移動的蝦身進行實時拍攝,同時內置算法識別出目標點位置,並引導機器人進行抓取與放置,從而替代人工操作,實現整條生產線的全自動化。

  ▲自動化揀選方案示意圖

  而在實際應用中,由於蝦的形態各異,對人來說十分簡單的識別任務,對於傳統的圖像特徵提取算法就變得非常困難。面對形態各異、尺寸不一,紋理顏色等特徵也不同的蝦,單一的圖像處理方法只能準確識別部分樣本的關節點,很難達到工業應用的高精度要求,而一個好的解決方案不僅要能滿足工業應用的精度要求,還需要將識別失敗樣本的誤差控制在穩定範圍內,便於工廠的後續處理。

  ▲待識別的目標關節點

  人工智能及圖像處理領域的科研發展,例如用於圖像識別的深度學習算法,為解決這一問題提供了新的思路。但是,深度學習算法在較復雜的圖像數據、精度要求較高的識別任務上往往性能不夠高,如果直接使用,很難同時滿足工業上的實時性要求與通常超過95%的精度要求。


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Xeltek - SuperPro 5004EGP IC Device Chip Gang Programmer
VICKERS BUSHING 6043 in box
Fujitsu / ICL 003-023135-002 Orion POS Barcode Scanner
Fujitsu MC6A-31CS FLM 600 OC3 Add/Drop Multiplexer Card Issue 3 FC9616SRC1
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FUJITSU 9600 KSU CABINETS AND PHONE PACKAGE
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2 AMX Netlinx PSN6.5 Power Supply NetModule NXS-NMS Module AP5314 Units
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Fujitsu 9600 E16B-3009-R560 A3VTKA v.03 Circuit Card
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Fujitsu 9600 B8DMRA E16B-3003-R710 DTMF Reciever Card
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FAIRCHILD INDUSTRIAL PROD 20863 NSFP 20863
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API 312 Modules - 6 Racked w/ Power Supply
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