2019年人工智能新态势与新进展

【目的】人工智能已经成为社会各界最为关注的热点技术方向,本文旨在让政府部门、科技人员、产业人员和社会大众了解人工智能领域的最新动态。【方法】本文重点梳理了2019年人工智能新闻事件和科技文献,对人工智能领域总体发展态势进行概括和总结,对人工智能重点技术进展进行综述和展望。【结果】2019年人工智能发展更加理性务实,一方面呈现出“瓜熟蒂落、水到渠成”的繁荣景象,在万物互联、大数据、超级计算、深度学习时代实现了技术应用和产业落地,另一方面我们也可以看到基于深度神经网络的技术创新开始进入平稳期,科研人员开始探索增强学习、自动化机器学习、脑机接口、类脑智能、可解释人工智能等新方向,在人工智能创新触发期“芽苞初放,生机勃勃”。【局限】本文以介绍人工智能技术进展为主,没有对技术未来方向进行全面预测。【结论】2019年人工智能在神经形态芯片、脑机融合、人机博弈、智能机器人、计算机视觉、自然语言理解等领域都取得重要技术进展,但是我们看到迈向通用人工智能仍然任重道远,人工智能领域亟待革命性的技术创新和突破。

基于YAMAHA iVY视觉系统的异形贴片机器人研发

介绍机器人的基本设计原理,以及系统结构、视觉系统和伺服控制系统等3个主要子系统的设计方法。机器人对物理形状不规则元器件的识别采用具有高稳定性的边缘搜索引擎;对于夹具中心值和机器人R轴中心值的偏差运用自主设计的算法程序有效地解决。元器件的定位采用立体双目视觉系统,利用YAMAHA iVY Studio计算机支持软件将CCD相机坐标精确地转化为机器人夹具运动的空间坐标系。

基于机器视觉的不规则烟包校对码垛系统

针对烟草物流中不规则烟包码垛的复杂性和组合匹配的特性,设计了一种基于机器视觉的不规则烟包校对码垛系统。该系统包括组合码垛系统和视觉识别系统两部分,通过视觉系统对不规则烟包图像进行处理得到目标二值图,提取烟包的角点特征进行特征点匹配,利用改进的RANSAC算法剔除误匹配点,实现烟包的识别匹配,再依据上位机的预排层算法进行码垛作业。现场测试结果表明:烟包匹配正确率在97%以上,特征提取时间不超过360ms/次,总匹配时间不超过1.6s,实现了不规则烟包的准确校对和组合码垛。该方法可为提高烟草物流自动化水平提供支持。