Понимание интеграции компьютерного зрения в робототехнику

Важность систем технического зрения в робототехнике

Системы технического зрения в робототехнике выступают в роли глаз робота и помогают ему распознавать и понимать окружающую среду. Как правило, эти системы используют камеры и датчики для захвата визуальных данных. Затем алгоритмы компьютерного зрения обрабатывают полученные видео и изображения. Благодаря обнаружению объектов, восприятию глубины и распознаванию образов роботы могут идентифицировать объекты, оценивать окружающую обстановку и принимать решения в режиме реального времени.

‍

ИИ зрения, или машинное зрение, необходим роботам для автономной работы в динамичных и неструктурированных средах. Если роботу нужно взять какой-то предмет, он должен уметь определять его местоположение с помощью компьютерного зрения. Это очень простой пример. Тот же базовый фундамент системы компьютерного зрения необходим для создания приложений, в которых роботы смогут проверять продукцию на производстве или помогать в медицинских операциях с точностью и аккуратностью. Обеспечивая сенсорный ввод, необходимый для принятия решений в реальном времени, системы технического зрения позволяют роботам более естественно взаимодействовать с окружающей средой и расширяют спектр задач, с которыми они могут справиться в различных отраслях.

Последние достижения в области компьютерного зрения для автономных роботов

В последнее время во всем мире наблюдается рост использования компьютерного зрения в робототехнике. На самом деле мировой рынок роботизированного зрения достигнет 4 миллиардов долларов к 2028 году. Давай рассмотрим несколько конкретных примеров, которые показывают, как ИИ с помощью зрения применяется в реальных робототехнических приложениях для повышения эффективности и решения сложных задач.

Улучшение подводных инспекций с помощью искусственного зрения и робототехники

Подводные инспекции жизненно важны для поддержания в хорошем состоянии таких конструкций, как трубопроводы, морские вышки и подводные кабели. Эти проверки помогают убедиться в том, что все безопасно и функционирует должным образом, чтобы предотвратить дорогостоящий ремонт или экологические проблемы. Однако осмотр подводной среды может быть непростым делом из-за плохой видимости и труднодоступных мест.

Роботы с компьютерным зрением могут снимать четкие и качественные визуальные данные, которые можно анализировать на месте или использовать для создания детальных 3D-моделей проверяемых участков. Объединив человеческий опыт с этой технологией, инспекции становятся более безопасными, эффективными и позволяют получить более глубокие знания для технического обслуживания и долгосрочного планирования.

Например, компания NMS, занимающаяся коммерческим дайвингом, использовала дистанционно управляемые аппараты Sentinus от Blue Atlas Robotics для сложного осмотра подводной трубы с мутной точкой входа. Sentinus ROV, оснащенный компьютерным зрением, освещал местность четырнадцатью фонарями и делал снимки высокого разрешения с разных ракурсов. Эти изображения затем были использованы для создания точных 3D-моделей внутренней части трубы, чтобы помочь NMS тщательно оценить ее состояние и принять обоснованные решения по обслуживанию и управлению рисками.

‍

Строительство домов с помощью искусственного зрения и роботизированной точности

В строительной отрасли поддержание стабильного качества при нехватке рабочей силы может быть непростой задачей. Автоматизация строительства с помощью промышленных роботов позволяет оптимизировать строительный процесс, снизить потребность в ручном труде и гарантировать точную и качественную работу. Технология компьютерного зрения может быть интегрирована в эту автоматизацию, позволяя роботам осуществлять мониторинг и проверки в режиме реального времени. В частности, системы компьютерного зрения могут помочь роботам обнаружить несоосность или дефекты в материалах, чтобы перепроверить, что все расположено правильно и соответствует стандартам качества.

Отличный пример тому - партнерство ABB Robotics и британского стартапа AUAR. Вместе они используют роботизированные микрофабрики, оснащенные искусственным зрением, для строительства доступных и экологичных домов из листовой древесины. Компьютерное зрение позволяет роботам точно резать и собирать материалы. Автоматизированный процесс помогает справиться с нехваткой рабочей силы и упрощает цепочку поставок, концентрируясь на одном материале. Кроме того, эти микрофабрики можно масштабировать в соответствии с местными потребностями и поддерживать рабочие места поблизости, делая строительство более эффективным и адаптируемым.

‍

Автоматизация зарядки электромобилей с помощью искусственного интеллекта 3D-видения

Зарядка электромобилей - еще один интересный пример использования ИИ зрения в робототехнике. Используя 3D-зрение и ИИ, роботы теперь могут автоматически находить и подключаться к портам для зарядки EV, даже в сложных условиях, например на открытых парковках. ИИ зрения работает за счет захвата 3D-изображений высокого разрешения автомобиля и его окружения, что позволяет роботу точно определить местоположение зарядного порта. Затем он может рассчитать точное положение и ориентацию, необходимые для подключения зарядного устройства. ИИ с поддержкой зрения не только ускоряет процесс зарядки, но и делает его более надежным и снижает необходимость вмешательства человека.

Один из примеров - работа Mech-Mind с крупной энергетической компанией. Они разработали робота, управляемого 3D-зрением, который может точно найти и подключиться к порту зарядки EV даже в сложных условиях освещения. Автоматизированная зарядка EV повышает эффективность и зарядку в коммерческих помещениях, таких как офисные здания и торговые центры.

‍

Преимущества искусственного интеллекта зрения для робототехники

Компьютерное зрение дает несколько преимуществ в робототехнике и помогает машинам выполнять задачи с большей автономностью, точностью и адаптивностью. Вот несколько уникальных преимуществ искусственного зрения в робототехнике:

• Экономическая эффективность: Автоматизируя задачи, требующие высокой точности и последовательности, Vision AI снижает потребность в ручном труде, уменьшает количество ошибок и повышает производительность, что приводит к долгосрочной экономии средств.
  ‍
• Адаптивное обучение: Благодаря непрерывному анализу визуальных данных роботы могут со временем улучшать свои характеристики, учиться на опыте взаимодействия и адаптироваться к новым задачам или изменениям в окружающей среде.
  ‍
• Безопасность и соблюдение норм: Vision AI повышает безопасность роботов, работающих рядом с людьми, позволяя им обнаруживать и избегать препятствий, распознавать небезопасные условия и придерживаться нормативных стандартов.
  ‍
• Многозадачность: Анализ изображений позволяет роботам одновременно справляться с несколькими задачами, например сортировать предметы, одновременно осматривая их, что повышает общую эффективность.

Проблемы компьютерного зрения в робототехнике

Несмотря на то что Vision AI предлагает множество преимуществ для робототехники, существуют и проблемы, связанные с внедрением компьютерного зрения в робототехнику. Эти проблемы могут повлиять на то, насколько хорошо роботы работают в различных условиях и насколько надежно они функционируют, поэтому важно иметь их в виду, планируя разработку и внедрение роботизированных систем. Вот несколько основных проблем, связанных с использованием компьютерного зрения в робототехнике:

• Интеграция с другими датчиками: Системы технического зрения часто должны работать вместе с другими датчиками, например LiDAR или ультразвуковыми сенсорами. Убедиться в том, что эти разные датчики работают слаженно и дают полное представление об окружающей среде, - сложная задача.
  ‍
• Стоимость внедрения: Разработка и внедрение продвинутых систем технического зрения может быть дорогостоящей. Сбалансировать затраты на внедрение Vision AI с ожидаемыми преимуществами - задача, с которой сталкиваются многие организации.
  ‍
• Качество и доступность данных: Системы машинного зрения полагаются на большие наборы данных для обучения, но получить качественные, помеченные данные, которые точно представляют различные ситуации, в которых находится робот, может быть непросто. Если данные плохие или неполные, это может привести к менее точным моделям и низкой производительности роботов.
  ‍.
• Надежность в разных условиях: Системы компьютерного зрения должны быть надежными и стабильно работать в различных условиях, например в помещении или на улице. Однако обеспечить такую долговечность без частых настроек или ручного вмешательства может быть непросто.

Vision AI формирует следующее поколение роботов

Зрительный ИИ меняет то, как роботы взаимодействуют с окружающей средой, давая им немыслимый ранее уровень понимания и точности. Мы уже видим, как компьютерное зрение оказывает большое влияние на такие сферы, как производство и здравоохранение, где роботы справляются со все более сложными задачами. По мере того как ИИ продолжает развиваться, а системы компьютерного зрения совершенствуются, возможности роботов продолжают расти. Прогресс в робототехнике заключается не только в передовых технологиях - он заключается в создании роботов, которые смогут работать вместе с нами. По мере того как роботы будут становиться все более способными, они, вероятно, будут играть еще большую роль в нашей повседневной жизни, открывая новые возможности и делая наш мир более эффективным и взаимосвязанным.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать о различных вариантах использования Vision AI. Также на страницах наших решений ты можешь узнать больше о применении компьютерного зрения в самодвижении и производстве.