從二維視覺到人工智能驅動的三維感知,機器人技術不斷發展,能夠以更高的精度和靈活性處理制造過程中的復雜任務。
從二維視覺到機器視覺:機器人視覺的早期階段
機器視覺,最初稱為“機器人視覺”,通過自動檢測缺陷、確保準確裝配和跟蹤流程,徹底改變了制造業。早期系統依靠 2D 視覺來檢查和跟蹤物體,適合固定、可預測環境的簡單應用。例如,具有 2D 視覺的FANUC M-20iA 機器人(于 2009 年推出)可以識別和定位裝有相同電路板的箱子。在這種設置下,箱子及其內容物保持在已知位置,從而使 2D 相機能夠充分發揮作用。
這些系統在復雜環境中表現不佳。由于缺乏深度感知,它們容易受到光線變化、反射和某些角度的影響,從而影響準確性。因此,2D 視覺在現實世界中表現不佳,因為變化性是影響因素之一。
這種限制引發了對更強大解決方案的需求:3D 視覺。
3D視覺的突破:為機器人感知增加深度
3D 視覺標志著機器視覺的重大進步,使機器人能夠通過深度和空間感知來解讀周圍環境。早期的 3D 視覺技術(如結構光和立體視覺)使用以略微不同的角度放置的雙攝像頭來估計深度。雖然這些設置允許機器人以三維方式繪制其環境,但它們仍然面臨局限性。
3D 視覺為機器人技術開辟新應用
3D 視覺為以前無法實現自動化且需要人工干預的應用開辟了可能性,例如粘合、焊接、材料處理、打磨和表面處理。具有 3D 視覺的機器人現在可以在動態和非結構化環境中跟蹤、抓取和定位物體,從而使其具有很高的價值。
讓3D 視覺更具可訪問性和適應性
隨著不斷的變革,Inbolt 推出了一種解決方案,使機器人的 3D 視覺既易于使用又具有適應性。通過結合基于強大 AI 算法的 3D 攝像頭技術,inbolt 的系統可讓機器人實時解讀周圍環境,即使在動態或非結構化環境中也是如此。
與需要特定計算機視覺專業知識的傳統 3D 視覺系統不同,inbolt 的 AI 可以在 15 分鐘內以最少的輸入完成訓練。
這種易用性改變了游戲規則,使公司無需專業知識即可部署視覺引導機器人,從而使 3D 引導機器人成為工廠車間的標準。
未來:人工智能增強的3D 視覺和通往類似人類理解的道路
隨著人工智能的不斷進步,機器人的 3D 視覺有望增強實時物體檢測,使機器人不僅能夠根據形狀區分物體,還能根據功能和環境區分物體。這種能力在制造業、電子業、醫療保健業、農業和物流業等領域至關重要,因為這些領域的機器人越來越需要獨立導航和適應。
下一個前沿領域可能是神經網絡和深度學習,進一步增強機器人理解復雜環境的能力。通過集成這些工具,3D 視覺最終可以讓機器人和協作機器人與人類更自然地協作,為各個行業帶來新的可能性。
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