Для этого использовали нейросети
Специалисты Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) и Санкт-Петербургского горного университета (СПГУ) научили робота распознавать и устранять дефектные детали с производственной ленты. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.
Для этого учёные модернизировали разработанный в Санкт-Петербурге робот-манипулятор.
Самым сложным было добиться стабильных показателей распознавания роботом дефектных деталей и обеспечить, чтобы время, отведенное на обработку одного объекта, было постоянным. В результате применения технологии компьютерного зрения удалось добиться высокой скорости на выполнение всех трех операций: распознать деталь, установить дефект детали, убрать деталь.
— Карина Мартиросян, доцент кафедры систем управления и информационных технологий СКФУ
Для обучения робота использовались нейросети. Специальный алгоритм разработали при помощи Python (язык программирования). Он позволил отладить процесс взаимодействия между механизмом робота и системой компьютерного зрения.
Цель авторов разработки минимизировать количество брака на производстве и избавить сотрудников предприятий от монотонной работы.
Ранее www1.ru сообщал, что московские учёные создали многофункционального робота-кладовщика с интегрированным ИИ.
Читать материалы пот теме:
С ИИ и техническим зрением: Ростех впервые показал испытания боевого робота «Импульс-М»
На замену человеку: роботы-уборщики «Пиксель» появятся в парках Москвы
Российский робот-собака из МГУ отправится в школы и университеты