自動化需要高可靠、高精度、低成本3D機器人視覺解決方案
準是機器人技術中許多問題的關鍵,從物體檢測和跟蹤到獲得點云數據,模糊的圖像實際上是在高度混亂和惡劣的生產場景中獲得良好精度的核心挑戰,例如在煙塵和酷熱的隨意放置的流水線上。
來自加拿大SFU大學實驗室的DaoAI Robotics 創造了一種基于深度學習的DaoAI稀疏聚合神經網絡算法,實現了基于機器自主學習(AutoML)的物體自動識別技術系統,該技術使用龐大的通用數據集疊加特定的應用數據集,使得超過1000層的大型神經網絡推理算法能夠成功應用于數據量有限的實際應用項目。對于新產品的識別訓練,僅僅需要一張照片,搭配DaoAI的機器人控制系統就可以實現自動的機器學習,對于物體進行高可靠的識別。
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