myCobot 320人工智能套裝2023版震撼上市!更大工作半徑和更高負載,全新夾爪抓取方式!助力科研教育、創客開發! 重點聚焦

引言人工智能套裝是大象機器人旗下一款基于視覺識別+協作機械臂的套件

引言


(資料圖片)

人工智能套裝是大象機器人旗下一款基于視覺識別+協作機械臂的套件,經過數次的版本迭代更新優化以及數千次國內外方案部署。

人工智能套裝已然是一款十分優秀成熟的入門級協作機械臂套件,在教育科研領域和個人創客開發中都有極大的應用前景,在海內外市場上銷售火爆,獲得了消費者和業界的廣泛認可。

大象機器人透露即將上市備受期待的人工智能套裝myCobot 320版本,新版本的人工智能套裝提供了對myCobot 320六軸協作機械臂的支持,突破了以往工作半徑和負載的限制,不僅在原有功能上做出了一些升級,還帶來了全新的夾爪抓取方式。下面讓我們一起來看看這款全新人工智能套裝的亮點!

myCobot 320人工智能套裝2023版

myCobot 320六軸協作機械臂

人工智能套裝myCobot 320版本與以往最大的區別就在于新增了對myCobot 320六軸協作機械臂的支持。

myCobot系列機械臂也是大象機器人的一款拳頭產品,其中320型號是一款面向用戶自主編程開發的六軸協作機械臂。myCobot 320機械臂自身僅重3kg,負載卻達到了1kg,工作半徑也達到了350mm,體積小巧但功能強大。

開放的ROS仿真開發環境;內置完善的運動學正逆解算法模塊;自由搭配的視覺開發應用;

直觀的機械運動原理構造解析;企業級通訊協議規范與應用;12個標準的24V工業I/O接口;

支持業界主流控制語言接口;開發機械臂通訊協議;豐富的末端擴展配件;

myCobot 320機械臂在易用性、安全性、經濟性方面的三大優勢,使得myCobot 320機械臂成為兼顧商業應用、教育科研亦或是創意開發的高性價比之選。

2.套裝新升級

320人工智能套裝2023版,5大視覺識別算法、7大應用場景、2種抓取方式,超大載重1KG、M5和PI 2種適配機械臂、8大學習點并支持可視化軟件,是定位抓取、自動分揀、物品抓取模塊為一體的入門級人工智能套裝?;趐ython平臺,可通過開發軟件實現機械臂的控制,簡單易學,能夠快速入門學習人工智能基礎知識,啟發創新思維,領悟開源創意文化。

其與原人工智能套裝相比,主要在以下方面有顯著的提升

2.1更大的工作半徑和負載

得益于對myCobot 320六軸協作機械臂的支持,人工智能套裝myCobot 320版突破了以往人工智能套裝上工作半徑和負載的限制,工作半徑較之前的280mm來到了350mm,負載也從原來的200g提升到了1000g。更大的工作半徑和負載,也代表著更豐富的應用場景。

2.2夾爪物品識別、智能抓取

區別于人工智能套裝只支持吸泵的抓取方式,人工智能套裝myCobot 320版本新增了對夾爪的支持。

高性能的夾爪搭配高負載的myCobot 320使得人工智能套裝myCobot 320版本可以進行物品識別和智能抓取,識別夾取多種不同體積不同重量的物品。

2.3 5大視覺識別算法

人工智能套裝基于機器人視覺以及手眼標定,共支持以下5大視覺識別算法

顏色識別

顏色識別是通過計算機視覺技術實現的,主要是通過對像素點的RGB值(紅、綠、藍三種顏色的組合值)進行分析和處理來進行顏色的識別。常見的顏色空間包括RGB、HSV、YUV等。其中,RGB顏色空間是最常用的一種顏色空間。基于顏色空間的方法主要是通過設置顏色空間的閾值來判斷像素點的顏色類別。

形狀識別

形狀識別是指在計算機視覺領域中,通過對圖像中物體的形狀和結構進行分析和處理,實現對不同形狀物體的自動識別。通過圖像處理技術提取物體輪廓,并進行特征提取和描述,如邊界點數、曲率、周長、面積等,然后與預先定義好的模板或者已知形狀進行匹配,從而實現形狀識別。

二維碼識別

Aruco二維碼識別是一種基于OpenCV的計算機視覺技術,用于對二維碼進行快速和準確的識別和定位。使用Aruco庫中的函數,對輸入的圖像進行處理和分析,提取圖像中的Aruco二維碼,并識別出每個二維碼的編碼和位置信息。在檢測和識別的過程中,Aruco庫會對輸入圖像進行二值化、角點檢測、碼字提取等操作,以提高識別準確率和速度。

特征點識別

特征點識別是計算機視覺中的一種關鍵技術,用于在圖像中尋找具有獨特性質和可重復性的點,并將其用作圖像匹配、物體跟蹤、三維重建等任務的基礎。對于選定的特征點,在圖像中進行提取和描述。常用的特征描述算法包括SIFT、SURF、ORB、BRIEF等。這些算法能夠從圖像中提取出具有獨特性質的特征點,并將其表示為具有穩定性和可比性的特征描述符。

YOLOV5識別

YOLOV5是一種基于深度學習的目標檢測算法,它采用了一種稱為"one-stage"的檢測方式,可以同時預測圖像中多個目標的位置和類別。YOLOV5使用了類似于ResNet的骨干網絡來提取圖像的特征,以便于識別目標。不同于傳統的Faster R-CNN等two-stage的檢測方式,YOLOV5將特征提取和目標檢測合并在一起,大大提高了檢測速度。

2.4 可視化軟件

除了上述硬件功能,大象機器人的人工智能在軟件控制方面也下了許多功夫,支持可視化軟件操作,可以選擇對應視覺算法,全自動識別抓取放置,方便觀看效果展示,并且支持分步運行,可以只識別、只抓取、只放置,讓用戶理解每一過程原理。

憑借高開放性、可視化的UI界面,使得人工智能套裝不管是用于科研教育的開發驗證,還是初學者的分解學習或者是創客們的創意應用都更加得心應手。

2.5 參數及新舊對比

“ 享受機器人世界 ”

myCobot320人工智能套裝2023版在科研教育、創客開發等領域具有廣泛的應用前景。其出色的性能和靈活性使其適用于教育實驗室、研究機構以及各類創客項目,推動科技創新和人工智能技術的普及。

大象機器人作為深圳市專精特新以及國家高新技術企業,依托于資源和區位的優勢,致力于為科研教育、創客開發等領域提供創新的機器人解決方案。

憑借技術的卓越和用戶的信任,大象機器人已成為全球領先的機器人技術公司之一。

“享受機器人世界”是大象機器人的一貫愿景,為此,大象機器人正在不斷發掘著協作機器人的魅力與未來,myCobot 320人工智能套裝2023版的面世代表著大象機器人將繼續全身心地投入到機器人領域的創新和發展之中,致力于為消費者們提供性能優異、性價比高、使用便捷的機器人解決方案!

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