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詳細信息
品牌:模塊 規格:進口正品 材質:模塊
產地:日本 貨期:1-2天 簡稱:電源模塊



或許是來得太急促

或是來前沒有打個招呼

太行山不給一點面子

劈頭蓋臉的全是白霧

清晨的微風掠過了臉頰

搖起霧團走得吞吞吐吐

薄霧處瞄到綠的朦朧

導遊說那裏就是大峽谷

只是季節趕得不夠巧

無緣見識大峽谷真面目

應是仙女陳其在梳粧

面含嬌羞扯來雲霧做紗幕

霧中聽不見鳥的吵鬧

莫不是連鳥也會怕迷路

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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,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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