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樓主: Callejon
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波士頓動力發(fā)布最新倉儲機器人

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11#
發(fā)表于 2021-4-14 13:56:07 | 只看該作者
本帖最后由 大白小白 于 2021-4-18 17:59 編輯

@ahway
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12#
發(fā)表于 2021-4-16 12:33:02 | 只看該作者
白樺林3210 發(fā)表于 2021-4-10 13:30
國內(nèi)機器人差距巨大呢

現(xiàn)在看到的國內(nèi)倉儲機器人視頻好像都是agv分揀機器人?

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13#
發(fā)表于 2021-4-16 12:33:44 | 只看該作者
@魍者歸來 大俠怎么看波士頓新品上市
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14#
發(fā)表于 2021-4-18 23:41:22 | 只看該作者
大白小白 發(fā)表于 2021-4-16 12:33
@魍者歸來 大俠怎么看波士頓新品上市

在現(xiàn)階段算是比較完美的解決方案了吧,傳統(tǒng)自動化倉儲模擬的是【天車+平板車】或者【叉車+平板車】的運輸模式,這個模擬的是【人】的行為,適用性要更高一些吧。
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15#
發(fā)表于 2021-4-20 13:14:56 | 只看該作者
魍者歸來 發(fā)表于 2021-4-18 23:41
在現(xiàn)階段算是比較完美的解決方案了吧,傳統(tǒng)自動化倉儲模擬的是【天車+平板車】或者【叉車+平板車】的運輸 ...

繼agv,分揀輸送帶之后的第三條道路,波士頓是要和亞馬遜死磕,殺出一條血路?
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16#
發(fā)表于 2021-4-30 14:55:55 | 只看該作者
本帖最后由 大白小白 于 2021-4-30 14:59 編輯

@南山樵子* 這個的視覺是在移動平臺上實現(xiàn),也算是環(huán)境惡劣吧,可能會比田間地頭好很多。

這種堆垛,拆垛的視覺算法,國內(nèi)好山寨么
@南山樵子*
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17#
發(fā)表于 2021-4-30 20:03:18 | 只看該作者
大白小白 發(fā)表于 2021-4-30 14:55
@南山樵子* 這個的視覺是在移動平臺上實現(xiàn),也算是環(huán)境惡劣吧,可能會比田間地頭好很多。

這種堆垛,拆 ...

不好山寨,因為這個核心難點并不是視覺,而是機器學習,可能這么說太籠統(tǒng)了和沒說一樣,那舉個例子吧,先說視覺,假如一條流水線上所有的產(chǎn)品都要打上商標“機械論壇”四個字,其中一道工序是視覺做檢測看是否每個產(chǎn)品有疏漏商標,那么實現(xiàn)過程是這樣的,先隨便取一個樣本做標準,拍照,提取圖片中的有效像素(中間提取過程的灰白處理,降噪,濾波等各種過程由代碼完成,類似于雕塑家去掉那些沒有的部分形成美麗的石雕差不多),最后會得到四幅圖,“”“”“”“”,然后做字符訓練,“”="機",“”=“械”,“”=“論”,“”=“壇”,你看著可能覺得我在寫廢話,那是因為你是人,你看著都一樣,計算機不知道啊,紅色加大字體是視覺提取到的有效像素,后面的常規(guī)黑色字體才是我們認的字符,字符訓練后,下次拍照提取后的有效像素跟標準樣本對比,達到了預訂的相似度就是“是”,否則就是“否”,然后輸出結果,視覺識別過程差不多就這樣,他有個硬傷,那就是一旦物品傾斜什么的,或者光線強弱變化大,雖然也能拍出來機械論壇四個字,但是相似度差遠了,相機識別就會誤判,說了半天,上面這些就是機器視覺,現(xiàn)在說機器學習,機器學習的視覺不變(也有可能略有不同),還是之前的視覺,只不過加了算法,這樣的話,每多識別一個產(chǎn)品,這個識別過的產(chǎn)品就傳到他的樣本庫里面了,他的可參考的依據(jù)就多了,這樣越工作,它就越來越準,這也就是為什么阿拉法狗對戰(zhàn)越多,戰(zhàn)力就越高的原因,當然,那個應該是深度學習,這么高端,涉及各種復雜的矩陣運算的實現(xiàn)過程我這種渣渣肯定不會,不知道我這么說對你理解機器視覺和機器學習的區(qū)別有沒有一點點幫助,如果我哪里表達不清,你指出來,我盡量表達清楚,不過蹩腳的水平估計也說不出個啥來

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18#
發(fā)表于 2021-4-30 20:34:39 | 只看該作者
魍者歸來 發(fā)表于 2021-4-18 23:41
在現(xiàn)階段算是比較完美的解決方案了吧,傳統(tǒng)自動化倉儲模擬的是【天車+平板車】或者【叉車+平板車】的運輸 ...

又來一個全新的倉儲機器人:
http://e-learninguniversity.com/thread-1028267-1-1.html


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19#
發(fā)表于 2021-4-30 20:43:16 | 只看該作者
南山樵子* 發(fā)表于 2021-4-30 20:03
不好山寨,因為這個核心難點并不是視覺,而是機器學習,可能這么說太籠統(tǒng)了和沒說一樣,那舉個例子吧,先 ...

1)大蒜這種農(nóng)產(chǎn)品,適合模式識別嗎?

2)關于大蒜發(fā)芽之后識別,
這個思路非常好。但實操中,大蒜不是水稻秧苗,發(fā)芽了再移栽。可能受限于種植工藝吧。
類似的想法有人提出了,整顆大蒜分瓣時,在尖頭噴顏色,這樣方便后續(xù)識別。

這個方法和朋友的思路有異曲同工之妙。


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20#
發(fā)表于 2021-4-30 21:54:50 | 只看該作者
大白小白 發(fā)表于 2021-4-30 20:43
1)大蒜這種農(nóng)產(chǎn)品,適合模式識別嗎?

2)關于大蒜發(fā)芽之后識別,

我覺得機器學習可以完成,但是,雖然說懂機器學習的人很多,但是那些碼農(nóng)根本搞不出來,他們敲代碼和我們設計差不多,都比較低端,就像我們這種渣渣不可能搞出飛機航母一樣,差的太遠了,除非行業(yè)精英來興趣了想搞,我感覺普通人難(菜雞的個人猜想),看那個發(fā)帖的老哥說不評論悶頭發(fā)大財,我估摸著那位老哥已經(jīng)通過別的方法解決了吧,恭喜有夢想的人夢想成真

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