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2020
02-01

AI机器人将会如何颠覆制造业?AI驱动算法成功预警武汉肺炎;杭州隔离点采用机器人送餐

机器视觉在过去几年取得了巨大的进展,几间来自于硅谷及波士顿的新创,包括OSARO和Covariant,利用深度学习(deep learning),语意分割(semantic segmentation),及场景理解(scene understanding)提高了低价相机的深度及影像识别,让制造商不需要使用昂贵的相机,也能得到足够准确的影像信息,成功识别透明或反射物体包装。

深度学习物件识别范例,由左至右分别为Mask-RCNN, Object Modeling, Grasp Point Prediction。

2. 可扩充性(Scalability)
深度学习不需像传统机器视觉一样,需要事先建构每一个物品的3D模型。只需要输入图片,经过训练,人工神经网络就能自动识别影像中物体。甚至能使用非监督或自监督学习,降低人工标签数据或特征的需要,让机器更近接近人一样的学习,免去人为干预,让机器人面对新的零件再也不需要工程师重新编写程序。随着机台运作,收集到的数据越来越多,机器学习模型的准确度也会进一步提升。

目前一般生产线通常有振动台、送料器、输送带等周边设备,确保机器人能够正确拿取需要的部件。如果机器学习再进一步发展,让机器手臂更加智能,或许有一天这些比机械手臂更昂贵四五倍以上的周边设备将不再被需要。

另一方面,由于深度学习模型一般储存在云端,这也让机器人能够互相学习,共享知识。举例来说,若有一台机器手臂经过一个晚上的尝试,学会如何组合两个零件,便能够很轻易地将这个新的模型更新到云端,并分享给其他同样也连结到云端的机器手臂。这不但省去了其他机器的学习时间,也确保了品质的一致性。

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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