基于Linux系統(tǒng)和ROS中的1:1仿真模型，myPalletizer人工智能套件由視覺、定位抓取和自動(dòng)分揀模塊組成。具有配備的視覺功能，通過OpenCV識別和定位不同顏色或圖像的立方體，機(jī)械臂的核心處理器可以計(jì)算其當(dāng)前目標(biāo)空間坐標(biāo)位置，最后將立方體夾入相應(yīng)的桶中。

下面是使用myPalletizer 260 Pi 人工智能套件，實(shí)現(xiàn)顏色和圖像識別的詳細(xì)過程。

一、顏色識別

1.在桌面使用Ctrl+Alt+T組合快捷鍵開啟一個(gè)命令窗口，輸入以下命令啟動(dòng)master節(jié)點(diǎn)：

roscore

2.在命令終端中鍵入Ctrl+Shift+T開啟同目錄下的另一個(gè)命令窗口，再輸入命令啟動(dòng)vision.launch文件

roslaunch myPalletizer_260 vision.launch

運(yùn)行結(jié)果如圖所示：

3.Ctrl+Alt+T打開另一個(gè)命令窗口，輸入命令進(jìn)入到待操作文件目錄

cd catkin_ws/src/mycobot_ros/mycobot_ai/myPalletizer_260/

4.運(yùn)行程序detect_obj_color.py ，即可實(shí)現(xiàn)顏色識別并抓取了。

python scripts/detect_obj_color.py

之后我們可以看到如下：

二、圖像識別

1.運(yùn)行detect_obj_img_folder_opt.py 程序前，請確保已執(zhí)行顏色識別中的步驟1，2，3

2.運(yùn)行添加圖片的程序add_img.py，根據(jù)你的需要把要識別的圖片添加到指定文件夾（'red', 'blue', 'green', 'gray')

python scripts/add_img.py

根據(jù)終端輸入的提示進(jìn)行操作，在彈出的第二個(gè)圖像框中進(jìn)行圖像的截取（通過鼠標(biāo)左鍵進(jìn)行圖像區(qū)域的選?。?。

3.圖像截取區(qū)域完成后，按下回車鍵，根據(jù)終端提示，輸入保存圖像的文件夾名稱（'red', 'blue', 'green', 'gray')，按下回車鍵即可保存至對應(yīng)文件夾。

4.啟動(dòng)圖像識別程序detect_obj_img_folder.py ，驗(yàn)證步驟2，3中添加的圖片機(jī)械臂是否能正確吸取并放到相對應(yīng)顏色的桶中。

python scripts/detect_obj_img_folder_opt.py

然后，我們可以得到如圖所示的結(jié)果：

這款產(chǎn)品為研發(fā)人員以及STEM教育工作者量身定做，他們會(huì)對人工智能套裝與機(jī)器人相結(jié)合的應(yīng)用程序感興趣。如果你擁有這款人工智能套件，除了顏色和圖像識別，你還想實(shí)現(xiàn)什么應(yīng)用場景？請?jiān)谠u論中與我們分享！

審核編輯：湯梓紅