实验室做过一个并联机器人结合工业相机的相对简单的视觉分拣实验平台,主要完成对不同种类物体的分拣操作。工程上的调试往往更加复杂,要考虑视觉坐标和机械手用户坐标间的转换,传送带的速度和相机采集频率间的关系,的是图像识别的成功与否。我们预先训练了几种模板,采集到图像信息后通过模板匹配的方式确定视觉坐标下不同种类工件的坐标信息,转换成机械手可以理解的用户坐标信息,完成抓取,再根据类别信息放置在预先设置好的位置处。
需要准备大量的基础数据,来为机器学习提供素材,良品的照片可能比较容易准备,而不良品的判断可以通过结合实物或者通过对良品的分析自主判断。和传统的计算机算法不同,机器学习本质上人类是无法清楚获悉机器学习的具体方式的,人类只是建立一个训练模型,提供素材,剩下的就让机器自行学习,人类在学习过程中根据结果情况对学习模型进行修改与调校。
埋了 钻