Компьютерное зрение для перерабатывающей компании ECOBOT

Автоматизированное разделение отходов при помощи AI

Как это работает

ECOBOT придумали систему, которая принимает пакет с мусором, открывает его и распределяет мусор по конвейеру. Над конвейером находится роборука и камера, которая находит и классифицирует мусор — пластик, стекло, металл, картон. Рука опускается вниз, захватывает предмет и переносит его в соответствующий контейнер.

Задача, которая перед нами стояла

Обучить искусственный интеллект распознавать объекты, внедрить его и интегрировать в механическую руку.

Решение

Итак, давайте разбираться: вы кинули мусор на стол. И в этот самый момент начинается магия. ECOBOT распознает предмет и классифицирует его. Например, понимает, что перед ним стеклянная бутылка, пакет или смятый кусок бумаги. Затем он просчитывает траекторию и дает команду механической руке, которая забирает мусор со стола и относит в нужный бак.

Превью проекта
Превью проекта

Сложность

Задача робота не только найти мусор на изображении и определить его класс, но и дать команду механической руке. Поэтому, когда искусственный интеллект нашел изображение, он пересчитывает координаты и дает команды вида «повернись на 15 градусов», «опустись вниз», «на смещении в 10 см сделай захват», «положи в левую коробку». Чтобы рука выполнила команду, необходима суперточность, грамотно настроенное взаимодействие с внешним миром. Наша нейронная сеть должна научиться определять координаты по пикселям на сделанной фотографии.

Превью проекта
Превью проекта

Результаты

Мы сделали управление роботом с крутящимся столом.


Наш искусственный интеллект:

  • распознает 4 кадра в секунду;
  • распознает 8 видов объектов.

Но самое крутое, что данная технология может быть использована и в других отраслях и даже с большим количеством объектов.

Компьютерное зрение применяют почти во всех сферах:

  • оно помогает находить товары с дефектом на конвейерах;
  • считать количество товара на складах;
  • оценивать качество дорог;
  • узнавать картины или видео и т.д.

Везде, где нужно физически просмотреть много объектов, помогут роботы. Другой пример применения компьютерного зрения в нашем кейсе «АртРегистратор».

Над проектом работали

 

Команда AGIMA AI

  • Андрей Татаринов

    Сооснователь AGIMA AI

  • Анна Закутняя

    ML-инженер

  • Александр Козлов

    ML-тимлид

Связаться с нами

Отправьте нам запрос, чтобы начать общение по вашему проекту.

Стать клиентом
+7 495 981-01-85 + Стать клиентом
Услуги Кейсы Контент-хаб