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發布時間：2021-09-06 01:37
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在抓取物體的過程中，兩個手指處于打開狀態，吸盤處于縮回狀態。確定抓取點后，吸盤彈出，與被抓取物體表面緊密接觸。然后，空氣泵在吸盤中產生負壓，從而吸取物體，然后，推桿縮回，帶動物體到達兩個手爪之間，后，機械手爪閉合抓取物體以保證抓取的穩定性。3.2深度強化學習方法為了解決復雜環境下AffordanceMap出錯的問題，我們將主動探索引入我們的抓取系統中。與只使用一張靜態的AffordanceMap進行抓取操作判斷不同，機器人會根據當前對AffordanceMap的度量情況，主動探索和改變當前場景，直到新場景對應的AffordanceMap足夠好。我們利用DQN訓練模型，該模型能夠根據當前場景的AffordanceMap和RGB-D信息，輸出一個合理的動作改變場景。我們的網絡結構基于U-NET，輸出亞像素級別的操作點位置。U-NET是近年來提出的一種強大而輕量化的圖像分割網絡結構，結合了多層上下采樣模塊和殘差的方法，從而在輸出像素級語義信息方面具有很高的性能。為了盡可能縮小網絡的尺寸來加快輸出和收斂速度，我們將U-NET典型結構進行調整，僅使用了一次上下采樣，并將輸入的RGB-D圖像調整為四分之一分辨率。
為了響應嵌入式視覺市場，我們開發了為了在低成本，低功耗平臺（從攝像機設計到FPGA編程）中快速提供特定于應用程序的解決方案，該平臺可以集成人工智能和深度學習功能。為客戶設計一個有吸引力的系統是嵌入式視覺的大挑戰。通過低成本，低功耗的設備，可以將外觀檢測中客戶的所有功能都置于很小的尺寸中，這是一項艱巨的任務。向消費者介紹完全不同的硬件解決方案并非易事，但終希望是，客戶將以某種方式生產更多對用戶更友好，更小且終成本更低的產品。在許多使用案例中，傳統的視覺檢測無法與嵌入式視覺競爭。二、深度學習的更多應用用于視覺檢測的深度學習一直處于顛覆性技術的前沿。如果您涉足視覺檢測行業，您可能已經看到了該軟件如何與深度學習算法相集成以及如何快速產生結果。這些系統可以運行數千個排列，并且在識別和歷史記錄以及其他應用程序的視覺檢查中具有100％的準確性。深度學習將對傳統的圖像分析方法產生深遠的影響。這不僅將改變我們生產的產品，還將改變我們與客戶互動的方式。深度學習將在解決傳統視覺檢測無法解決的應用程序中發揮重要作用。例如，在冷凍干燥的小瓶中檢測苗時，每次的結果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統的檢測過程非常具有挑戰性，因為在某些情況下，可能是粒子看起來與裂縫非常相似，而深度學習有助于區分這種細微的差異。三、提高不可見光成像的效率盡管深度學習可能是從圖像中收集信息的新方法，但這并不是一的選擇。短波紅外相機和照明的進步提高了不可見成像的效率。
機子會先拉到公司調試，在調試時要注意：（1）.在運轉前，要檢查直振、撥料輪、擋料板與玻璃盤的高度、是否會刮到玻璃。（2）.調試前要看清楚玻璃盤是否平整，如果不平整，在挑玻璃時要注意，是否會刮到玻璃盤（好把所有可能會刮到玻璃盤的都抬高之后再調試，調試時盡量先把玻璃盤往矮了調。）（3）.調試時一定要弄明白每個工具的作用和每個工具的特征。（4）.調試時如果相機太多，可以一個一個相機的調試，調完后好每個相機都能跑到百分之九十以上。2.自己調完之后確定沒問題了，在送到客戶手里的過程中要注意：（1）.要拿送貨單。（2）.要做好保護措施，小心機子頂部會送有一塊玻璃盤。（3）.送進電梯時要注意機子的腳的高度，以免碰斷。（4）.送上車時一定要綁緊。3.送到客戶手中時要自己去客戶那里調試，在調試時要注意：（1）.檢查機子是否在運送過程中有所損傷。（2）.裝好機子后，要教會客戶怎么用以及怎么調試，要向客戶介紹機子的結構及注意事項。（3）.上電時要檢查客戶的排插是否接地。（4）.在運轉之前檢查一遍是否會刮到玻璃盤。（5）.調試好之后，先跑幾百個看看良品里有沒有不良品，有的話再調，調到合格率到百分之八十以上。（6）.幾百個沒壞的就跑到幾千個，之后跑到一萬以上，還沒有壞的才算穩定。（7）.確定穩定之后死鏡頭和各個支架，并且告訴各戶怎么鎖。（8）.讓客戶簽送貨單。4.回來之后時不時要問客戶對機子是否滿意，盡快把說明書做好發給客戶。
中國是紅棗的主要出產國，紅棗作為我國的一個重要經濟作物，對其進行質量檢測和分級的要求越來越高，目前傳統的檢測分級手段主要有：1）手工分類：在國內外具有成熟的分類方法，利用反轉分式和傳送帶式分級臺，這兩種方法是用肉眼區分，存在分級精度低，視覺疲勞，分級效率低的問題，造成了紅棗及其他農產品分級銷售困難和出口困難等問題。2）機械化分級：大小分級機及重量分級機，這種方法只能根據農產品的大小和重量分級。尺寸分級機的工作原理一般是利用孔、間隙等方式來判斷水果大小，然后根據水果橫徑的大小進行分級。重量分級機是根據水果重量進行分級，應用于紅棗等特殊果類時不能兼顧其表面裂縫、痕、霉變等重要特質。3）光電分級:目前使用普遍的分選方法，它是利用農產品表面對不同波長范圍內的光的吸收和反射來分析其顏色特征，從而決定水果的質量等級。按照光的波段范圍來分，可分為可見光檢測和近紅外檢測。但是這個方法僅僅對果蔬的表面顏色特征進行判斷，而忽略其它方面的特征，故存在很大的片面性，不適合紅棗或其他果蔬品質面檢測的需要。
