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myCobot 320人工智能套装2023版震撼上市!更大工作半径和更高负载,全新夹爪抓取方式!助力科研教育、创客开发!

发布时间:2023-06-21点击数:

         引言

       人工智能套装是大象机器人旗下一款基于视觉识别+协作机械臂的套件,经过数次的版本迭代更新优化以及数千次国内外方案部署。

       人工智能套装已然是一款十分优秀成熟的入门级协作机械臂套件,在教育科研领域和个人创客开发中都有极大的应用前景,在海内外市场上销售火爆,获得了消费者和业界的广泛认可。

       大象机器人透露即将上市备受期待的人工智能套装myCobot 320版本,新版本的人工智能套装提供了对myCobot 320六轴协作机械臂的支持,突破了以往工作半径和负载的限制,不仅在原有功能上做出了一些升级,还带来了全新的夹爪抓取方式。下面让我们一起来看看这款全新人工智能套装的亮点!

       myCobot 320人工智能套装2023版

       myCobot 320六轴协作机械臂

       人工智能套装myCobot 320版本与以往最大的区别就在于新增了对myCobot 320六轴协作机械臂的支持。

       myCobot系列机械臂也是大象机器人的一款拳头产品,其中320型号是一款面向用户自主编程开发的六轴协作机械臂。myCobot 320机械臂自身仅重3kg,负载却达到了1kg,工作半径也达到了350mm,体积小巧但功能强大。

       开放的ROS仿真开发环境;内置完善的运动学正逆解算法模块;自由搭配的视觉开发应用;

       直观的机械运动原理构造解析;企业级通讯协议规范与应用;12个标准的24V工业I/O接口;

       支持业界主流控制语言接口;开发机械臂通讯协议;丰富的末端扩展配件;

       myCobot 320机械臂在易用性、安全性、经济性方面的三大优势,使得myCobot 320机械臂成为兼顾商业应用、教育科研亦或是创意开发的高性价比之选。

       2.套装新升级

       320人工智能套装2023版,5大视觉识别算法、7大应用场景、2种抓取方式,超大载重1KG、M5和PI 2种适配机械臂、8大学习点并支持可视化软件,是定位抓取、自动分拣、物品抓取模块为一体的入门级人工智能套装。基于python平台,可通过开发软件实现机械臂的控制,简单易学,能够快速入门学习人工智能基础知识,启发创新思维,领悟开源创意文化。

       其与原人工智能套装相比,主要在以下方面有显著的提升

       2.1更大的工作半径和负载

       得益于对myCobot 320六轴协作机械臂的支持,人工智能套装myCobot 320版突破了以往人工智能套装上工作半径和负载的限制,工作半径较之前的280mm来到了350mm,负载也从原来的200g提升到了1000g。更大的工作半径和负载,也代表着更丰富的应用场景。

       2.2夹爪物品识别、智能抓取

       区别于人工智能套装只支持吸泵的抓取方式,人工智能套装myCobot 320版本新增了对夹爪的支持。

       高性能的夹爪搭配高负载的myCobot 320使得人工智能套装myCobot 320版本可以进行物品识别和智能抓取,识别夹取多种不同体积不同重量的物品。

       2.3 5大视觉识别算法

       人工智能套装基于机器人视觉以及手眼标定,共支持以下5大视觉识别算法

       颜色识别

       颜色识别是通过计算机视觉技术实现的,主要是通过对像素点的RGB值(红、绿、蓝三种颜色的组合值)进行分析和处理来进行颜色的识别。常见的颜色空间包括RGB、HSV、YUV等。其中,RGB颜色空间是最常用的一种颜色空间。基于颜色空间的方法主要是通过设置颜色空间的阈值来判断像素点的颜色类别。

       形状识别

       形状识别是指在计算机视觉领域中,通过对图像中物体的形状和结构进行分析和处理,实现对不同形状物体的自动识别。通过图像处理技术提取物体轮廓,并进行特征提取和描述,如边界点数、曲率、周长、面积等,然后与预先定义好的模板或者已知形状进行匹配,从而实现形状识别。

       二维码识别

       Aruco二维码识别是一种基于OpenCV的计算机视觉技术,用于对二维码进行快速和准确的识别和定位。使用Aruco库中的函数,对输入的图像进行处理和分析,提取图像中的Aruco二维码,并识别出每个二维码的编码和位置信息。在检测和识别的过程中,Aruco库会对输入图像进行二值化、角点检测、码字提取等操作,以提高识别准确率和速度。

       特征点识别

       特征点识别是计算机视觉中的一种关键技术,用于在图像中寻找具有独特性质和可重复性的点,并将其用作图像匹配、物体跟踪、三维重建等任务的基础。对于选定的特征点,在图像中进行提取和描述。常用的特征描述算法包括SIFT、SURF、ORB、BRIEF等。这些算法能够从图像中提取出具有独特性质的特征点,并将其表示为具有稳定性和可比性的特征描述符。

       YOLOV5识别

       YOLOV5是一种基于深度学习的目标检测算法,它采用了一种称为"one-stage"的检测方式,可以同时预测图像中多个目标的位置和类别。YOLOV5使用了类似于ResNet的骨干网络来提取图像的特征,以便于识别目标。不同于传统的Faster R-CNN等two-stage的检测方式,YOLOV5将特征提取和目标检测合并在一起,大大提高了检测速度。

       2.4 可视化软件

       除了上述硬件功能,大象机器人的人工智能在软件控制方面也下了许多功夫,支持可视化软件操作,可以选择对应视觉算法全自动识别抓取放置,方便观看效果展示,并且支持分步运行,可以只识别、只抓取、只放置,让用户理解每一过程原理。

       凭借高开放性、可视化的UI界面,使得人工智能套装不管是用于科研教育的开发验证,还是初学者的分解学习或者是创客们的创意应用都更加得心应手。

       2.5 参数及新旧对比

       “ 享受机器人世界 ”

       myCobot320人工智能套装2023版在科研教育、创客开发等领域具有广泛的应用前景。其出色的性能和灵活性使其适用于教育实验室、研究机构以及各类创客项目,推动科技创新和人工智能技术的普及。

       大象机器人作为深圳市专精特新以及国家高新技术企业,依托于资源和区位的优势,致力于为科研教育、创客开发等领域提供创新的机器人解决方案。

       凭借技术的卓越和用户的信任,大象机器人已成为全球领先的机器人技术公司之一。

       “享受机器人世界”是大象机器人的一贯愿景,为此,大象机器人正在不断发掘着协作机器人的魅力与未来,myCobot 320人工智能套装2023版的面世代表着大象机器人将继续全身心地投入到机器人领域的创新和发展之中,致力于为消费者们提供性能优异、性价比高、使用便捷的机器人解决方案!

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