Fuwei Intelligent Case | Индивидуальное решение для системы платформы для обучения роботов

1 、 Обзор проекта

Этот план направлен на настройку системы платформы для обучения роботов для удовлетворения потребностей в университетской лаборатории в области машинного зрения и контроля силы.  Система будет разработана вокруг совместного робота AUBO-I5, промышленной камеры Hikvision, 3D-камеры и шестионого датчика силы для достижения таких функций, как управление роботом, визуальное осмотр и сборка управления силой, и обеспечить программное обеспечение верхнего компьютера с открытым исходным кодом для последующего функционального расширения.

2 、 Системный аппаратный состав

Робот: принятие совместного робота Aubo-I5, он обладает характеристиками высокой точности и высокой безопасности и подходит для сценариев обучения.

Камера: включая промышленную камеру Hikvision и 3D -камера, используемая для получения информации о изображениях заготовки, поддержки традиционной обработки изображений и обнаружения изображений глубокого обучения.

Шестимерный датчик силы: Kunwei (KWR75) или другие бренды выбираются для мониторинга информации о взаимодействии в реальном времени между эффектором-роботом и заготовкой.

3 、 Конструкция верхнего компьютерного программного обеспечения

Основные функции:

Управление роботом: реализовать такие функции, как соединение, отключение, соединение или управление положениями роботов.

Управление камерой: реализация таких функций, как подключение к камере, отключение и сборы изображений.

Отображение состояния: отображение в реальном времени соединения робота и статуса позы, параметры состояния шестионого датчика силы и изображения, снятые камерой.

Эксклюзивные функции:

Сборка отверстий вала: благодаря работе верхнего компьютера в сочетании с технологией визуального осмотра и управления силой достигается автоматическая сборка отверстия вала.

Дизайн интерфейса: верхний компьютерный интерфейс должен быть кратким, чистым и простым в эксплуатации.  Интерфейс должен включать основные кнопки функциональных функций и область отображения состояния, а также предоставлять доступ к функции сборки отверстия вала.

4 、 Реализация функции

Машинное зрение:

Традиционное обнаружение изображений: использование соответствия шаблонов, подгонка круга, фитинг края и другие методы для поиска и распознавания заготовков, поддерживая распознавание штрих -кодов, QR, числа символов, а также расчет области серого и количества пластин.

Обнаружение изображения глубокого обучения: автоматическое распознавание и локализация заготовки с помощью алгоритмов глубокого обучения.  Хотя глубокое обучение по -прежнему требует ручной аннотации изображений, мы будем стремиться повысить эффективность обучения и точности распознавания, постепенно уменьшая рабочую нагрузку аннотации.

Управление мощностью в сборе:

Комбинируя данные из шестимерных датчиков силы, достичь контроля силового взаимодействия между эффектором и заготовкой робота и полной точной сборкой отверстия вала.

5 、 Проектные риски и меры реагирования

Риск сотрудничества с шестью датчиками силы оси: из -за отсутствия сотрудничества с шестью датчиками силы оси может возникнуть определенные технические трудности и неопределенности.  Мы организуем профессиональную техническую команду для решения проблемы и обеспечить плавную интеграцию и стабильную работу датчиков.

Риск обнаружения глубокого обучения: обнаружение изображения глубокого обучения требует определенного уровня точности и эффективности распознавания при соблюдении требования к одному клику.  Мы будем продолжать оптимизировать алгоритмы глубокого обучения для повышения точности и эффективности распознавания, и в то же время изучает способы реализации одного клика.

6 、 POST расширение и переключение сцены

Верхнее компьютерное программное обеспечение принимает дизайн с открытым исходным кодом, который облегчает функциональное расширение и переключение сцены по мере необходимости в более позднем обучении.  Например, сцена сборочной сцены отверстий вала может быть переключена на такие задачи, как сетка тонких шестерни или распознавание и захват других заготовков.  Изменив и отлаживая программы с открытым исходным кодом, легко выполнять функции работы робота и визуального обнаружения в разных сценариях.

Этот план объединяет аппаратные ресурсы, такие как роботы, камеры и шесть датчиков силы оси, в сочетании с дизайном верхнего программного обеспечения с открытым исходным кодом, для обеспечения богатой и легко расширяемой учебной среды для платформы практики обучения роботов.  Благодаря использованию практических платформ студенты могут получить более глубокое понимание принципов и применений технологий машинного зрения и контроля силы, а также улучшить свои практические и инновационные способности.