引言:
介紹當前的版本
今天我們要介紹的是aikit2023,aikit2023是aikit的全新升級版。
AIkit 2023 是一套集視覺,定位抓取、自動分揀模塊為一體的入門級人工智能套裝。
該套裝基于python平臺,可通過開發(fā)軟件實現(xiàn)機械臂的控制,簡單易學(xué),能夠快速入門學(xué)習人工智能基礎(chǔ)知識,啟發(fā)創(chuàng)新思維,領(lǐng)悟開源創(chuàng)意文化。
人工智能套裝2023是機械臂應(yīng)用的一種場景,仿工業(yè)場景。在這個仿工業(yè)場景中,機械臂將代替人工實現(xiàn)智能分揀,初步實現(xiàn)工業(yè)自動化。在這個場景中最為核心的是五個視覺算法和機械臂運動控制算法,能夠快速的識別物體,進行精準分揀。
五個視覺算法分別是:
● 形狀識別算法
● 特征點識別算法
● 二維碼識別算法
● 顏色識別算法
● YOLOv5識別算法
OpenCV是一個開源的計算機視覺庫,用于計算機圖像處理、計算機視覺和機器學(xué)習領(lǐng)域。OpenCV支持多種編程語言,包括C++、Python等,提供了大量的圖像處理和計算機視覺函數(shù),幫助開發(fā)人員實現(xiàn)各種應(yīng)用,比如圖像識別、目標跟蹤、機器人導(dǎo)航等。
前四種算法是根據(jù)OpenCV算法來進行圖像處理和機器視覺,其中有對色域的識別,特征點的識別,二維碼的識別還有形狀的識別。
YoloV5 (You Only Look Once version 5)是近年來比較熱門的一種目標檢測算法,v5代表了它的版本號(第五個版本),它使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來預(yù)測圖像中的物體,并且能夠較快地完成檢測,同時仍保持較高的準確性。
接下來我們分別來看看它工作的狀態(tài)是怎樣的
形狀識別算法
特征點識別
顏色識別
二維碼識別
yolov5 識別
接下來我們介紹一下如何使用
如何使用
環(huán)境
人工智能套裝2023的程序是基于python編寫的一套程序。
在使用my系列以M5Stack為核心主控的機械臂,在使用的時候電腦需要安裝python的編譯環(huán)境,已經(jīng)openCV等一些相對應(yīng)的python庫,例如:myCobot 280 M5Stack,mechArm 270 M5Stack,myPalletizer 260 M5Stack。
在使用以樹莓派為核心控制的機械臂,不用安裝環(huán)境,開機就可以使用了,例如myCobot 280 Pi,mechArm 270 Pi,myPalletizer 260 Pi
aikit 2023使用的程序需要從Github上下載。
https://github.com/elephantrobotics/AiKit_UI
代碼中截取的一部分
讓我們來啟動程序吧!
使用過程
啟動main.py
這個是啟動之后的可視化程序界面
選擇機械臂的型號,串口號還有波特率進行連接
顯示攝像頭下的畫面,來實現(xiàn)機器視覺的相關(guān)算法。
這是程序最關(guān)鍵的一部分,在算法選擇欄里選擇不同的算法執(zhí)行不同的功能。
這就是這個可視化界面的大致講解內(nèi)容。
運行的流程:
連接機械臂->選擇算法->開啟相機->開啟自動模式
aikit2023就可以運行起來了。
總結(jié)
如何來評價這個套裝呢?
就如開頭所說的一樣這是一套非常適合入門學(xué)習機器視覺算法,機械臂基礎(chǔ)知識,python的使用的一個套裝。
整個程序是開源的,每段代碼都寫有詳細的注釋,可以自由的修改代碼,用戶可以從中了解一個程序的框架是如何搭建起來的,最關(guān)鍵的是如何將視覺算法跟機械臂運動控制結(jié)合起來,沒有太多復(fù)雜的參數(shù),簡潔明了。
說到機械臂應(yīng)用,就必定離不開《手眼標定》,手眼標定在機械臂應(yīng)用場景是很重要的,有eye to hand 和 eye in hand 兩種情況,來處理真實環(huán)境的數(shù)據(jù)和計算機中的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。
擁有aikit 1 的用戶肯定一眼就知道aikit2023的最特別的一點在哪方面。
可視化界面的設(shè)計,用于顯示數(shù)據(jù),狀態(tài),結(jié)果等信息,提供了直觀、易于理解的信息展示方式??梢暬缑嬗糜诤喕僮?,幫助用戶快速識別、訪問和操作數(shù)據(jù),并且能夠以多種方式進行交互和操作。即使你對代碼一點也不了解,你也可以成功的運行整個套裝。
想必有許多用戶想要知道aikit2023與之前的aikit 升級在了哪些方面上,有什么差異,我們在以后的文章中會向你講解!
如果你喜歡這篇文章,歡迎留言和點贊,我們下次再見。
審核編輯 黃宇
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