Robotlar çevreyi algılamak için bilgisayar görüşünü nasıl kullanır?

Bir robot tedarikçisi olarak, robotların etraflarındaki dünyayla etkileşime girmesini sağlayan bilgisayar görüşünün dönüştürücü gücüne ilk elden tanık oldum. Bilgisayar Görüşü, robotları endüstriyel otomasyondan hizmet ve keşif görevlerine kadar çok çeşitli uygulamalar için çok önemli olan çevrelerini "görme" ve anlama yeteneği ile donatır. Bu blogda, robotların çevreyi algılamak ve bu teknolojinin tekliflerimize getirdiği faydaları vurgulamak için bilgisayar vizyonunu nasıl kullandığını araştıracağım.

Robotlarda Bilgisayar Görüşü Nasıl Çalışır?

Özünde, Robotlar için Bilgisayar Vizyonu, insan vizyonunu bir dereceye kadar taklit etmekle ilgilidir, ancak makinelerin sunabileceği hassasiyet ve tekrarlanabilirlik ile. Süreç genellikle birkaç temel adım içerir: görüntü edinme, ön işlem, özellik çıkarma ve nesne tanıma.

Görüntü edinme

Robotlar, çevrelerinin görüntülerini yakalamak için çeşitli sensör türlerini kullanır. Kameralar, renkli görüntüleri yakalayan RGB (kırmızı, yeşil, mavi) kameralar ve - uçuş (TOF) kameralar veya stereo kameralar gibi derinlik kameraları dahil en yaygın olanıdır. TOF kameralar, ışığın bir nesneye ve sırtına gitmesi için gereken süreyi ölçerek robotun çevrenin 3D haritasını oluşturmasını sağlar. Öte yandan, stereo kameralar, aynı sahnenin biraz farklı görünümlerini yakalamak için iki lens kullanarak insan gözleri gibi çalışır, bu da derinlik bilgilerinin hesaplanabileceği.

Ön işlem öncesi

Görüntüler yakalandıktan sonra, kaliteyi artırmak ve analiz edilmelerini kolaylaştırmak için genellikle önceden işlenmeleri gerekir. Bu, gürültü azaltma, görüntü geliştirme ve yeniden boyutlandırma gibi görevleri içerebilir. Gauss filtrelemesi gibi gürültü azaltma algoritmaları, sensör sınırlamaları veya çevresel faktörlerden kaynaklanabilecek görüntüden rastgele gürültüyü kaldırabilir. Histogram eşitleme gibi görüntü geliştirme teknikleri, görüntünün kontrastını geliştirerek nesneleri daha ayırt edilebilir hale getirebilir.

Özellik Çıkarma

Özellik çıkarma, robotun görüntüdeki önemli öğeleri tanımladığı kritik bir adımdır. Bu özellikler kenarlar, köşeler veya lekeler olabilir. Örneğin, Harris köşe dedektörü, bir görüntüdeki köşeleri tespit etmek için popüler bir algoritmadır. Bu özellikleri bularak robot, nesnelerin çevresindeki yapısını anlamaya başlayabilir. Daha ileri senaryolarda, konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler) gibi derin öğrenme tabanlı özellik çıkarma yöntemleri kullanılır. CNN'ler, büyük miktarda eğitim verisinden karmaşık özellikleri otomatik olarak öğrenebilir, bu da onları çok çeşitli nesneler ve sahnelerde ele almada çok etkili hale getirir.

Nesne tanıma

Özellik çıkarmadan sonra robot, görüntüdeki nesneleri tanımak için çıkarılan özellikleri kullanır. Bu, robotun çıkarılan özellikleri bilinen nesnelerin önceden tanımlanmış bir dizi şablonuyla karşılaştırdığı şablon eşleşmesi ile yapılabilir. Bugün daha yaygın olarak, nesne tanıma için derin öğrenme modelleri kullanılmaktadır. Bu modeller, farklı nesnelerin binlerce hatta milyonlarca görüntü içeren büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir. Eğitildikten sonra, farklı yönelimlerde, aydınlatma koşullarında ve kısmi tıkanıklıklarda bile yeni görüntülerde nesneleri doğru bir şekilde sınıflandırabilirler.

Robotlarımızda Bilgisayar Görüşü Uygulamaları

Şirketimiz, her biri belirli görevleri gerçekleştirmek için benzersiz yollarla bilgisayar vizyonundan yararlanan çeşitli robotlar sunmaktadır.

Paletleme robotu

Paletleme robotları, ürünleri paletlere istiflemek için depolarda ve üretim tesislerinde kullanılır. Bilgisayar görme bu süreçte hayati bir rol oynar. Robot, ürünlerin konveyör bandındaki konumunu ve yönünü tanımlamak için görme sistemini kullanır. Daha sonra ürünleri almanın ve palete organize bir şekilde yerleştirmenin en iyi yolunu hesaplayabilir. Vizyon sistemi ayrıca robotun farklı ürün boyutlarına ve şekillerine uyum sağlayarak doğru ve verimli paletleme sağlayarak yardımcı olur.

Robot Toplama

Toplama robotları, bir depoda raflardan veya kutulardan öğeleri seçmek için tasarlanmıştır. Bilgisayar görüşü ile bu robotlar hedef öğeleri hızlı ve doğru bir şekilde tanımlayabilir. Vizyon sistemi, öğelerin konumunu, boyutunu ve şeklini algılayabilir ve robotun toplama için en iyi yaklaşımı planlamasını sağlar. Bu, özellikle çok çeşitli ürünlerin kısa sürede seçilmesi ve paketlenmesi gereken E - Ticaret yerine getirme merkezlerinde önemlidir.

Konsol Robot

Konsol robotları genellikle büyük bir çalışma alanının örtülmesi gereken uygulamalarda kullanılır. Bilgisayar Vizyonu bu robotların çevrelerinde güvenli bir şekilde gezinmesini sağlar. Robot, görme sistemini diğer ekipman veya işçiler gibi engelleri tespit etmek ve bir çarpışma - serbest yol planlamak için kullanabilir. Ek olarak, inceleme gibi görevlerde, görme sistemi robotun birlikte çalıştığı nesnelerin yüzeyindeki kusurları veya düzensizlikleri tanımlamasına yardımcı olabilir.

Bilgisayar Görüşünün Faydaları - Etkin Robotlar

Bilgisayar vizyonunun robotlarımıza entegrasyonu birkaç önemli fayda sağlıyor.

Artan verimlilik

Bilgisayar görüşü robotların görevleri daha hızlı ve doğru bir şekilde gerçekleştirmesine izin verir. Örneğin, paletleme ve toplama robotları durumunda, nesneleri tam olarak tanımlama yeteneği, arama ve kullanım için harcanan süreyi azaltarak depolarda ve üretim tesislerinde daha yüksek verime yol açar.

Esneklik

Bilgisayar görüşüne sahip robotlar farklı ortamlara ve görevlere uyum sağlayabilir. Kapsamlı yeniden programlamaya ihtiyaç duymadan çeşitli nesneleri işleyebilirler. Bu, hızla değişen ürün hatlarına veya gereksinimlerine sahip endüstriler için uygun hale getirir.

Emniyet

Endüstriyel ortamlarda güvenlik son derece önemlidir. Bilgisayar görme, robotların insanlarla ve diğer nesnelerle çarpışmalarını algılamasına ve kaçınmasına yardımcı olur. Bu, kaza riskini azaltır ve daha güvenli bir çalışma ortamı sağlar.

Satınalma danışmanlığı için bizimle iletişime geçin

Bilgisayarımız - Vizyon - Etkin Robotlarımızla operasyonlarınızı geliştirmek istiyorsanız, sizden haber almak isteriz. Uzman ekibimiz, ürünlerimiz hakkında derinlemesine bilgi sağlayabilir, bu daPaletleme robotu-Robot Toplama, VeKonsol Robot. Deponuzdaki verimliliği artırıyor veya üretim sürecinizdeki kalite kontrolünü artırıyor olsun, özel ihtiyaçlarınız için en iyi çözümü belirlemenize yardımcı olabiliriz. Ayrıntılı bir danışma için bize ulaşın ve işinizi bir sonraki seviyeye taşıyalım.

Referanslar

Ballard, DH ve Brown, CM (1982). Bilgisayar Görüşü. Prentice - Salon.
Goodfellow, IJ, Bengio, Y. ve Courville, A. (2016). Derin öğrenme. MIT Press.
Szeliski, R. (2010). Bilgisayar Görüşü: Algoritmalar ve uygulamalar. Springer.