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2025年03月16日 星期天

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  • 1394C-AM75

  • 品牌:模块
  • 规格:进口正品
  • 材质:模块
  • 产地:日本
  • 货期:1-2天
  • 简称:电源模块
  • 更新时间:2021-05-03
  • 联系方式

    17326618839  /  0591-87272336

    陈经理 先生(销售经理

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后来

家是存在的退路

我有恃无恐的在这个上闯荡

一路披荆斩棘也被荆棘所伤

可是哪怕头破血流也无所畏惧

1394C-AM75


颠覆性创新技术不但是投资者追逐的风口,更是实业者努力创造的现实。走过130年创新路,ABB继续在数字化浪潮中御风而行,通过自有实验室实现了众多技术突破,同时携手新兴科技领域翘楚,致力于开放式创新。

  人工智能、深度学习、边缘计算、数字孪生、Factory 2.0……热词频现,数字化技术与各行业的交汇将产生什么化学反应?数据与算法将如何赋能新制造,重新定义未来工厂?近期,我们将集中介绍ABB的科研成果和应用案例,跟我们一起来探寻这些热词背后的真相吧!

机器人抓虾?到底有多难?

  在食品加工领域,机器人对食品的抓取、拣选是实现自动化中的一个常见问题,需要实时、的图像识别技术,但食品通常形状不规则、特征多变,导致快速、稳定的视觉分析与较为困难。

  以食物中常见的虾为例——目前在工厂的自动剥虾生产线上,有一个关键环节未能实现自动化——对于虾身的抓取与放置,目前仍然完全由人工操作,地限制了生产线的速度、精度、稳定性与生产效率,而且工作本身枯燥无味,浪费人力与时间。

  在自动化方案中,核心是视觉系统与机器人的配合动作。视觉系统单元对线上移动的虾身进行实时拍摄,同时内置算法识别出目标点位置,并引导机器人进行抓取与放置,从而替代人工操作,实现整条生产线的全自动化。

  ▲自动化拣选方案示意图

  而在实际应用中,由于虾的形态各异,对人来说十分简单的识别任务,对于传统的图像特征提取算法就变得非常困难。面对形态各异、尺寸不一,纹理颜色等特征也不同的虾,单一的图像处理方法只能准确识别部分样本的关节点,很难达到工业应用的要求,而一个好的解决方案不仅要能满足工业应用的精度要求,还需要将识别失败样本的误差控制在稳定范围内,便于工厂的后续处理。

  ▲待识别的目标关节点

  人工智能及图像处理领域的科研发展,例如用于图像识别的深度学习算法,为解决这一问题提供了新的思路。但是,深度学习算法在较复杂的图像数据、精度要求较高的识别任务上往往性能不够高,如果直接使用,很难同时满足工业上的实时性要求与通常超过95%的精度要求。


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