机器视觉AI赋能智能校园建设的应用研究

如何在基于机器视觉的情景下,利用物联网、AI、人脸识别等技术,推动智能校园建设的融合创新及应用,值得所有信息化建设参与者不断地去探究。从智能校园建设发展的背景、建设内容、应用场景、风险防范等方面,进行分析和研究,相信AI技术的发展必将给智能校园的建设带来更多选择和活力。

视觉识别下分拣机器人目标稳准抓取系统设计

目标的不同规格在一定程度上影响了抓取效果,为此,设计视觉识别下的分拣机器人目标稳准抓取系统。构建以STM32F429单片为主机芯片的系统总体框架,优化采集影像、机械手臂、智能避障等模块。主机模块将采集影像模块摄像头采集的目标影像数据传送到机械手臂模块后,采用视觉识别方法定位目标,并计算质心和旋转角度获取抓取目标中心距。通过智能避障模块规划抓取路径,实现分拣机器人目标稳准抓取。实验结果表明,在不同距离、不同目标形状以及质量条件下,该方法可以在智能躲避障碍物的同时,稳准抓取目标。

基于智能视觉在分拣机器人工作站中的应用研究

针对当前分拣机器人工作站中存在的分拣准确率不高、分拣速度受限、适应性差等问题,本文从视觉识别模块、PLC与触控屏集成控制模块、分拣机器人运动控制模块等多个方面,提出了一种基于智能视觉的分拣机器人工作站设计方案。旨在为分拣机器人工作站的智能化升级提供理论支持和实践指导。

基于机器视觉的人工智能分拣系统设计研究

随着机器视觉技术的快速发展,人工智能分拣系统在各行业得到更为广泛使用,也能为智能制造等技术发展创造良好的条件。本文根据机器视觉技术,详细介绍人工智能分拣系统软件、硬件设计情况,并分析其应用情况,以期为机器视觉技术在人工智能领域广泛应用提供重要的参考。

面向计算机视觉的AI人工智能算法在图像数据库中的应用分析

计算机视觉的技术饰以一种模拟人类视觉系统,让机器系统有助于图像的理解和分析,图像处理的技术正因此日益受到关注和实践。人工智能(AI)算法,作为计算机视觉技术的新型发展趋势,其在图像数据库中的应用有着潜在的大量可能。本论文的焦点放在专注于计算机视觉的AI人工智能算法,针对其在图像数据库中的应用流程的实践和研究。经过选择,几种权威的AI算法,例如深度学习、神经网络等被用作为论文的研究工具,而这些被运用于以浅层特征和深层特征为基础的图像识别、图像分类以及图像检索等任务之中。研究结果显示,AI算法可以有效地提高图像的识别准确率,减少图像处理的时间消耗,并且能够整合和挖掘图像数据库中的高维数据和深层次信息,实现图像的高效管理与检索。本研究揭示了AI算法在计算机视觉图像处理领域的重要应用价值,期望通过深入研究,为未来的图像处理系统的智能化提供理论支撑和技术借鉴。

基于智能AI识别系统在选煤厂煤量监测与异物识别的研究与应用

基于智能AI识别系统在选煤厂煤量监测与异物识别的研究与应用,旨在采用智能AI识别系统,针对选煤厂胶带运输机场景区域,通过计算机视觉(CV)技术与视频监控规则深度融合,满足对煤量的实时监测、自动计算,同时通过AI算法模型实时分析运行中胶带的异物情况(如煤矸石、金属物等),实现选煤厂生产过程中各类安全管理问题的可感知、可预警、可追溯。

基于视觉识别的智能垃圾分拣车的设计与实现

环保领域中垃圾的分类处理是核心环节。智能垃圾分拣车可以准确、及时的对生活、工业垃圾进行识别、分类和处理。根据智能垃圾分拣车的目标单元、分拣控制单元以及组装测试等方面的探究,提出一种智能垃圾分拣小车系统设计方案,通过智能垃圾分拣车的目标单元、分拣控制单元以及组装测试、分析试验,最后验证了设计的合理性,达到了垃圾从生产到投放、运输、处理的整个过程的目标,为优化垃圾分类处理设备设计工作提供参考。

基于机器视觉的机针智能质量检测分拣系统设计

缝纫机机针质量的好坏直接影响布料缝纫的质量及连续工作效率。传统的机针质量检测依靠大量的人力投入及手动人眼判别。随着机针产量的快速提升、机针质量可靠性的提高及员工健康等多方面因素,作者基于工厂实际需求,提出采用机器视觉、图像高速识别和智能在线分拣技术方案,对生产中不同缺陷的不良机针进行自动智能识别及分拣,以实现机针质量检测分拣的无人化、高速华和精密化。本文重点阐述机针的智能分拣系统的设计思路以及系统的实现方法。

基于AI智能识别的自动垃圾分类技术研究

当前我国城市生活垃圾回收现状不容乐观,严重阻碍了我国社会化发展的进程,也不利于生态文明建设。因此,文章结合垃圾分类设计了一种基于AI智能视觉识别分拣的自动垃圾分类技术,该技术不仅能够高效、智能处理生活垃圾,还能够降低回收成本,提高回收效率,对于建设绿色节能中国具有十分重要的应用价值。

基于机器视觉的可回收垃圾智能分拣系统设计

以优傲机器人UR10与深度相机Intel RealSense D435为基础,设计了一种基于机器视觉的可回收垃圾智能分拣系统。系统采用张正友标定法对深度相机进行高精度标定,保证了机器人识别抓取的定位精度;采用基于深度学习的YOLO v4目标检测算法和KCF目标跟踪算法,实现了对可回收垃圾的姿态估计与精准识别抓取;基于ROS系统,实现了智能分拣系统的模块化,完成了智能识别分拣系统的整体构建。以常见可回收垃圾为实验对象对系统可靠性与稳定性进行了验证。结果表明:机器人对目标的抓取成功率达97.6%,分拣成功率为96.4%。因此,本系统能够实现对常见可回收垃圾的高精度识别定位及抓取,分拣成功率高、自动化程度高,可应用于实际生产场景。

废弃电子元器件视觉识别技术的研究进展

而今,在经济推动下,我国工业自动化得到了大幅进步,各行各业越来越向着自动化、智能化的方向发展。视觉识别技术作为一种快速发展的人工智能技术得到了广泛关注。随着近几年电子产品更新迭代,废弃电子元器件规模急剧增加,造成了巨大的环保压力。但电子元器件种类繁多,回收过程中分拣是其中一大难题。本文从废旧电子元器件分类标准出发,介绍了当前利用视觉识别技术分拣的相关方法,以及目前针对废弃电子元器件视觉分拣的技术研究。

基于机器视觉的智能垃圾分拣机器人的设计

设计了一款智能分拣机器人,通过使用OpenMV摄像头辨别物体的颜色,用Arduino板作为机械臂的主控板,双模块之间使用蓝牙串口模块进行通信,从而实现六自由度机械臂进行物体的抓取和搬运。经过多次的测试,机械能够在准确有效的自动识别目标物体后,对物体进行颜色分拣,为市场的需要提供简单有效的新方案。

博拉网络正式推出AI视觉智能监控技术

10月28日,位于两江数字经济产业园的博拉网络正式推出AI视觉智能监控技术,可实现服饰识别、高空抛物识别、遗留物检测识别、区域入侵识别、烟雾火灾报警识别、人群聚集识别等.针对公用、民用安防领域,博拉网络推出AI视觉智能监控技术,它基于GPU（图形处理器）架构高度优化和机器人深度学习,对图像进行识别和处理.该AI视觉智能监控为户外作业、厂区、景区、公共场地提供精准监控服务.

腾讯升级优图实验室加大AI与视觉识别投入

在移动互联网红利慢慢消退之时,BAT三巨头不约而同地把下一个掘金地放在了人工智能上.9月6日,腾讯优图联合举办的首届计算机视觉峰会在上海召开,会上,腾讯高级执行副总裁汤道生宣布腾讯优图实验室升级为腾讯计算机视觉研发中心,聚焦并加强在计算机视觉领域的投入.

基于机器视觉技术的分拣机器人研究综述

随着机器视觉技术和人工智能的高速发展,当代机器人正朝着协作化、自动化、网络化以及智能化方向发展。为保障机器人作用的精准高效,机器视觉技术受到了极大的关注并被广泛应用于各领域。传统的分拣过程受物件特征的影响较大,而机器视觉技术具有速度快、信息量大、功能多的特点,并且能避免工人疲劳带来的误差,因而机器视觉技术在分拣领域表现出了良好的应用前景。基于此,详细分析和探讨了基于机器视觉技术的分拣机器人的组成、关键技术以及在各个行业的应用现状,具体阐述了相应的优势、存在的问题及可行性解决方案。最后,展望了分拣机器人结合机器视觉技术在人工智能大数据时代的发展趋势。

一种基于AGV小车的智能物流分拣系统

针对目前国内大多数物流分拣集散中心仍采用成本较高,效率和准确率较低的人工分拣方式,设计了一种基于AGV小车的智能物流分拣系统。系统采用了具有光学自动引导装置的无人搬运车,通过光电传感器对货物条形码进行视觉识别,将含有分拣信息的特征信号传送给AVG小车。最终由小车按照程序指令设定的路线,实现货物的分拣搬运工作。相对于传统的人工分拣装置,该系统能够有效的降低分拣出错率,提高配送中心的运营效率,减少人工成本,具有十分广阔的应用前景。

全矿井智能视频分析关键技术综述

智能化是煤矿发展的方向,而智能视频分析是促进煤矿智能化的有效途径。全矿井智能视频分析技术具有实时监控、预警和决策支持能力,有助于提高矿山企业的安全性、生产效率、资源利用效率和环境可持续性。详细介绍了全矿井智能视频分析的关键技术,包括视频采集设备、视频预处理、视频压缩与编码等视频采集与处理技术,目标检测与跟踪、运动检测与分析、物体识别与分类等视频分析基础技术,行为识别与分析、事件检测与警报、视频监控与布防等高级视频分析技术。研发了集成视频识别分析和工业联动控制功能的矿山智脑AI视觉智能服务平台,介绍了智能视频分析技术在智能探放水系统和探放瓦斯系统、煤岩识别与截割系统、掘进工作面、综采工作面、煤流运输系统、矿井提升机系统、辅助运输系统、选煤厂、智能化装车配煤系统等矿井生产场景中的应用。分析指出目前全矿井智能视频分析技术在视频质量、复杂背景、实时性要求、数据隐私和安全、系统可靠性与稳定性等方面仍面临挑战。建议未来加强算法提升和优化、多模态数据融合、实时分析和边缘计算、强化学习和自主决策、数据隐私和安全保护、硬件设备和传感器技术等方面的研究,以全面推动全矿井智能视频分析技术的发展,促进矿山智能化进程。

基于HALCON的SCARA机械手视觉分拣软件设计

机器视觉技术在智能制造领域有着越来越重要的作用,利用HALCON软件对多种多边形物体进行视觉识别和定位,将信息利用TCP/IP协议的SOCKET通信发送给SCARA机械手控制器,用机械手将物体分类,并按照指定的角度和位置进行放置,利用VB.net软件完成人机界面设计。实验结果表明,设计的软件能完成在线检测分拣要求,达到生产要求的精度和效率。

基于openMV的智能分拣货物机器人

智能分拣货物机器人是一款基于openMV视觉的智能拾取设备。本产品是一款以单片机STM32F103为控制核心,利用openMV视觉技术智能识别货物,再通过往返式路径规划方法控制分拣设备移动到目标位置。在运行过程中通过超声波传感器监测周围环境,实现自动避障,最后通过分拣机械装置对货物实现有效的分拣。该分拣机器人分拣货物效率高,成本较低,实现较为方便。本产品主要分为机械模块、视觉模块、控制模块、运动模块和避障模块五个模块进行设计。

人工智能跨界农业实现“桃脸识别”

今年，北京市平谷区大华山镇后北宫村桃农刘连全用上了智能大桃分拣机，这台分拣机结合了百度paddlepaddle开源平台提供的AI技术，由北京工业大学自动化专业学生周忠祥等人研发制作，能根据桃子的大小、颜色、品相自动分拣，省时省工。有了这台机器，往年琐碎繁重的桃子分拣工作变得轻松省力。