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解析机器人视觉系统的神奇之处
作者:gstem123 来源:格物斯坦机器人 点击:462次 评论:0


我们都知道,人类有学习的能力。由于人类不断的追求学习和进步,我们今天才处于一个美好的文明社会。百科上是这么定义学习的:学习是通过阅读、观察、实践等手段获得知识或技能的过程,是使得个体得到持续性变化的行为方式。在工业革命过后,关于机器学习的话题不停被人们提及和研究。不难想象,具备有学习能力的机器人,由于经验可以被无穷无尽的芯片储存,机器人做出的判断将越来越精准,犯错的几率也将趋于零。正因为这些优势,机器学习被应用在了高级的、复杂条件下的视觉识别、决策判定等领域。


40年前,工业机器人的横空出世,带给人类更多自由与可能。今天,工业机器人正以迅猛的速度替代人工,从事繁重及枯燥的工作,并且向着更智能的方向在发展,而服务机器人,将是下一个风口。服务机器人发展空间很大,但要想发展服务机器人,就要让机器人获得人的能力,首先就是视觉。在智能教育产品视觉对人很重要,人类获得讯息90%以上是依靠眼睛,而我们就来看看人工智能的前沿——机器视觉。智能化、仿生化是工业机器人的最高阶段,随着材料、控制等技术不断发展,实验室产品越来越多的产品化,逐步应用於各个场合。涉及到教育机器人论坛,伴随物联网的发展,多传感器、分布式控制的精密型工业机器人将会越来越多,逐步渗透制造业的方方面面,并且由制造实施型向服务型转化。

具有触觉、力觉或视觉的工业机器人,能在较为复杂的环境下工作;如具有识别功能或更进一步增加自适应、自学习功能,即成为智能型工业机器人。


机器人视觉,作为AI(人工智能)一个快速增长的分支,目的是能够给机器人与我们自己相当的视觉,在过去几年中,由于研究人员运用专门的神经网络,以人工智能学习什么帮助机器人识别和理解来自现实世界的图像,机器人视觉已经取得了巨大的进步。

最近,某著名手机品牌又火了一把,它可以通过摄像头,识别人脸并完成解锁手机等功能。科教设备公司有趣的是,不管主人造型怎么变化,它都能认出主人的脸。机器学习经常被分为以下几类:监督学习,无监督学习,增强学习,半监督学习。准确率在 90% 以上的任务,基本上都属于监督学习。


监督学习,就像让机器人完成一本已经有明确答案的练习册,通过这种练习和比对答案,最后在测试中取得优异成绩。简单来讲,

无监督学习,就像让机器人一本没有答案的练习册来学习。机器人教具丢给它一堆图片,又不告诉它这些图片都是什么,让它用心去感受。将来给它一张图片,它只能告诉我们这张图片和谁比较像。

机器视觉是通过计算机模拟人类视觉功能,让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理。创客机器人实验室“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机,需要依靠一整套的硬件解决方案,包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等。“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析,主要是软件算法。

综上所述,通过对机器人视觉系统大致的了解后,智能制造作为未来的发展方向,具有自学习功能,还有搜集与理解环境信息和自身的信息,并进行分析判断和规划自身行为能力的视觉系统,主要用计算机来模拟人的视觉功能,具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制,少儿编程活动方案在现代自动化生产过程中,人们将机器人视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在未来的几年内,随着中国加工制造业的发展,对于机器人视觉系统的需求也逐渐增多;随着机器视觉产品的增多,技术的提高,自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。


更新:2022/7/19 4:38:46 编辑:fengyefy
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