ロボットはコンピュータービジョンを使用して環境を知覚する方法をどのように使用しますか？

ロボットのサプライヤーとして、私はロボットが周囲の世界と対話できるようにする際に、コンピュータービジョンの変革力を直接目撃しました。コンピュータービジョンは、産業の自動化からサービスや探査タスクまで、幅広いアプリケーションにとって重要な環境を「見て」「見て」、環境を「見て」理解する機能を装備しています。このブログでは、ロボットがコンピュータービジョンを使用して環境を認識し、このテクノロジーが当社の製品にもたらす利点を強調する方法を掘り下げます。

ロボットでのコンピュータービジョンの仕組み

その中心であるロボットのコンピュータービジョンは、人間のビジョンをある程度模倣することですが、マシンが提供できる精度と再現性を備えています。このプロセスには、一般にいくつかの重要な手順が含まれます。画像の取得、事前処理、機能抽出、およびオブジェクト認識です。

画像の獲得

ロボットは、さまざまな種類のセンサーを使用して、周囲の画像をキャプチャします。カメラは、色の画像をキャプチャするRGB（赤、緑、青）カメラ、および時間 - フライト（TOF）カメラやステレオカメラなどの深度カメラを含む最も一般的です。 TOFカメラは、光がオブジェクトに移動して戻るのにかかる時間を測定し、ロボットが環境の3Dマップを作成できるようにします。一方、ステレオカメラは、人間の目のように動作し、2つのレンズを使用して同じシーンのわずかに異なるビューをキャプチャし、そこから深さ情報を計算できます。

前処理

画像がキャプチャされると、品質を向上させ、分析を容易にするために、画像を事前に処理する必要があります。これには、ノイズリダクション、画像強化、サイズ変更などのタスクが含まれます。ガウスフィルタリングのようなノイズリダースアルゴリズムは、センサーの制限や環境要因によって引き起こされる可能性のある画像からランダムノイズを除去できます。ヒストグラムの均等化などの画像強化技術は、画像のコントラストを改善し、オブジェクトをより識別しやすくすることができます。

特徴抽出

特徴抽出は、ロボットが画像の重要な要素を識別する重要なステップです。これらの機能は、エッジ、コーナー、または塊です。たとえば、Harris Corner Detectorは、画像内の角を検出するための一般的なアルゴリズムです。これらの機能を見つけることにより、ロボットは環境内のオブジェクトの構造を理解し始めることができます。より高度なシナリオでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）などの深い学習ベースの特徴抽出方法が使用されます。 CNNは、大量のトレーニングデータから複雑な機能を自動的に学習でき、さまざまなオブジェクトやシーンの処理に非常に効果的になります。

オブジェクト認識

機能抽出後、ロボットは抽出された機能を使用して画像内のオブジェクトを認識します。これは、テンプレートマッチングを介して実行できます。ここで、抽出された機能を既知のオブジェクトの事前に定義されたテンプレートのセットと比較します。より一般的には、ディープラーニングモデルがオブジェクト認識に使用されています。これらのモデルは、異なるオブジェクトの数千または数百万の画像を含む大きなデータセットでトレーニングされています。訓練されたら、異なる方向、照明条件、部分閉塞でさえ、新しい画像でオブジェクトを正確に分類できます。

ロボットのコンピュータービジョンのアプリケーション

当社は、さまざまな範囲のロボットを提供しており、それぞれが特定のタスクを実行するための独自の方法でコンピュータービジョンを活用しています。

パレット化ロボット

パレット化ロボットは、倉庫や製造工場で使用され、製品をパレットに積み重ねています。このプロセスでは、コンピュータービジョンが重要な役割を果たします。ロボットはビジョンシステムを使用して、コンベアベルト上の製品の位置と方向を識別します。その後、製品を拾い上げ、組織的な方法でパレットに配置する最良の方法を計算できます。ビジョンシステムは、ロボットがさまざまな製品サイズや形状に適応するのにも役立ち、正確で効率的なパレタイズを確保します。

ロボットのピッキング

ピッキングロボットは、倉庫の棚やビンからアイテムを選ぶように設計されています。コンピュータービジョンにより、これらのロボットはターゲットアイテムを迅速かつ正確に識別できます。ビジョンシステムは、アイテムの場所、サイズ、形状を検出し、ロボットがピッキングに最適なアプローチを計画できるようにすることができます。これは、E -Commerce Fulfillment Centersで特に重要です。このセンターでは、さまざまな製品を選んで短時間で梱包する必要があります。

カンチレバーロボット

カンチレバーロボットは、大きな作業エリアをカバーする必要があるアプリケーションでよく使用されます。コンピュータービジョンにより、これらのロボットは環境を安全にナビゲートできます。ロボットは、そのビジョンシステムを使用して、他の機器や労働者などの障害物を検出し、衝突 - 自由なパスを計画できます。さらに、検査などのタスクでは、ビジョンシステムは、ロボットが動作しているオブジェクトの表面の欠陥または不規則性を識別するのに役立ちます。

コンピュータービジョンの利点 - 有効なロボット

コンピュータービジョンをロボットに統合すると、いくつかの大きな利点があります。

効率の向上

コンピュータービジョンにより、ロボットはタスクをより迅速かつ正確に実行できます。たとえば、ロボットのパレタイズとピッキングの場合、オブジェクトを正確に識別する能力により、検索と取り扱いに費やされる時間が短縮され、倉庫や製造施設のスループットが高くなります。

柔軟性

コンピュータービジョンを備えたロボットは、さまざまな環境やタスクに適応できます。広範な再プログラミングを必要とせずに、さまざまなオブジェクトを処理できます。これにより、製品ラインや要件が急速に変化する産業に適しています。

安全性

産業環境では、安全性が最も重要です。コンピュータービジョンは、ロボットが人間や他のオブジェクトとの衝突を検出して回避するのに役立ちます。これにより、事故のリスクが軽減され、より安全な労働環境が保証されます。

購入相談については、お問い合わせください

コンピューター（Vision -Enabled Robots）で操作を強化することに興味がある場合は、ご連絡をお待ちしております。私たちの専門家チームは、私たちの製品に関する詳細な情報を提供することができます。パレット化ロボット、ロボットのピッキング、 そしてカンチレバーロボット。また、倉庫の効率を改善したり、製造プロセスの品質管理を強化したりするかどうかにかかわらず、特定のニーズに最適なソリューションを決定するのに役立ちます。詳細な相談のために私たちに連絡し、あなたのビジネスを一緒に次のレベルに連れて行きましょう。

参照

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Goodfellow、IJ、Bengio、Y。、およびCourville、A。（2016）。深い学習。 MITプレス。
Szeliski、R。（2010）。コンピュータービジョン：アルゴリズムとアプリケーション。スプリンガー。