3D-машинное зрение и робототехника на основе искусственного интеллекта: будущее интеллектуальной автоматизации

Используя передовые камеры, датчики глубины и обработку данных на базе искусственного интеллекта, системы 3D – машинного зрения  распознают глубину, форму и пространственное положение объектов в режиме реального времени.  Различные отрасли уже используют промышленные системы 3D-зрения — от производства и логистики до сельского хозяйства.

2D-зрение vs 3D-машинное зрение: ключевые различия

Как 2D-, так и 3D-изображения чрезвычайно полезны при обучении визуальных моделей искусственного интеллекта. На протяжении десятилетий 2D-системы машинного зрения широко используются в промышленной и сельскохозяйственной автоматизации. Эти  2D-системы используют плоские двумерные изображения для извлечения информации , что делает их эффективными для таких задач, как сканирование штрихкодов, осмотр поверхностей и базовое распознавание объектов. 2D-визуализация сталкивается с трудностями, связанными с глубиной, такими как различение перекрывающихся листьев или оценка зрелости плодов по форме.

По мере усложнения автоматизации системы 3D-зрения становятся всё более востребованными. В отличие от 2D-систем,  3D-технологии позволяют фиксировать глубину, объём и пространственную информацию , позволяя машинам более интеллектуально взаимодействовать с реальным миром.

Это  особенно полезно в сельском хозяйстве , где роботы перемещаются по неровной местности, различают здоровые и больные растения и оптимизируют сбор урожая, точно определяя местоположение, состояние и спелость плодов. В промышленности 3D-зрение улучшает роботизированные операции по сбору и перемещению урожая, контроль качества и автономную навигацию.

3D-зрение не призвано заменить 2D-технологии — обе они полезны в зависимости от варианта использования.

Понимание 3D-зрения: где вступает ИИ?

Системы 3D-визуализации используют датчики глубины, камеры и вычислительные алгоритмы для анализа пространственной информации. Одних только необработанных 3D-данных недостаточно для интеллектуальной автоматизации.  ИИ «обучает» машины интерпретировать эти 3D-визуальные данные и действовать на их основе .

Нейронные сети обрабатывают облака точек, карты глубины и стереоскопические изображения для выявления закономерностей, распознавания объектов и оценки их размеров. Модели глубокого обучения улучшают сегментацию, извлечение признаков и обнаружение аномалий, делая действия роботов более точными и адаптивными.

Ключевые технологии в системах 3D-машинного зрения

В зависимости от задачи автоматизации используются различные методы визуализации. Некоторые обеспечивают высокодетальное распознавание объектов, в то время как другие превосходят восприятие глубины и пространственное картирование для навигации.

• Стереозрение  — использует две или более камер под разными углами для расчета глубины путем триангуляции соответствующих точек на изображениях, что позволяет выполнять трехмерную пространственную реконструкцию для робототехники и автоматизации.
• Структурированные световые камеры  — проецируют известные световые узоры (сетки, полосы, точки) на объекты и измеряют искажения для создания точных трехмерных карт поверхности, которые обычно используются для обнаружения дефектов и распознавания объектов.
• Датчики времени пролета (ToF)  — излучают инфракрасные импульсы и измеряют время, необходимое для возвращения отражений, что позволяет составлять карты глубины в реальном времени для таких приложений, как роботизированная навигация и распознавание жестов.
• Гиперспектральная визуализация  — не является по сути 3D-визуализацией, но часто используется в сочетании с 3D-системами. Позволяет захватывать сотни спектральных диапазонов за пределами видимого света, позволяя ИИ анализировать состав материалов, невидимых для человеческого глаза. Часто используется для контроля качества, медицинской визуализации и обеспечения безопасности.
• Мультиспектральная съемка  — захватывает ограниченное количество спектральных каналов, предоставляя менее подробные спектральные данные, чем гиперспектральная съемка, но все еще полезна для сельскохозяйственного мониторинга, дистанционного зондирования и контроля качества в промышленности.

3D-машинное зрение и робототехника на основе искусственного интеллекта: текущие и будущие применения

Отрасли с высокой изменчивостью, неструктурированной средой и потребностью в детальном пространственном знании стимулируют внедрение 3D-зрения и робототехники с искусственным интеллектом. Например:

• Производство :  промышленные роботы, оснащенные системами 3D-зрения, выполняют точную сборку, обнаружение дефектов и автоматизированный контроль качества.
• Логистика :  3D-зрение на базе искусственного интеллекта позволяет автономным роботам перемещаться по складам. Например, IKEA использует дроны на своих складах для автоматизации процессов инвентаризации, а Proteus транспортирует товары и управляет сортировкой на складах Amazon.
• Сельское хозяйство :  технологии 3D-зрения, включая стереозрение и гиперспектральную визуализацию, позволяют системам ИИ оценивать состояние сельскохозяйственных культур, автоматизировать сбор урожая и повышать эффективность использования ресурсов.

В то время как 3D-зрение и робототехника на основе искусственного интеллекта уже трансформируют такие отрасли, как производство и логистика, несколько  развивающихся рынков  находятся на пороге их широкого внедрения. Вот некоторые из них:

• Здравоохранение :  Анализ 3D-изображений с помощью ИИ открывает перспективы для роботизированной хирургии и медицинской диагностики. Отрасль сталкивается с такими проблемами, как точность и получение разрешений от регулирующих органов, что замедляет широкое внедрение.
• Автономные автомобили:  Беспилотные автомобили используют 3D-зрение и искусственный интеллект для навигации и обнаружения препятствий. Несмотря на продолжающийся технологический прогресс, непредсказуемость окружающей среды и ограничения датчиков по-прежнему создают проблемы.
• Человекоподобные роботы:  Несколько компаний разрабатывают человекоподобных роботов, предназначенных для работы в условиях, ориентированных на человека, таких как склады, офисы и торговые площади. Роботы всё ещё находятся на стадии разработки, но, по слухам, робот Tesla Optimus будет выпущен в 2025 году.

3D-машинное зрение и робототехника на основе искусственного интеллекта: только начало

3D-зрение и робототехника на основе искусственного интеллекта, несомненно, трансформируют автоматизацию  , предоставляя машинам возможность оценивать глубину, распознавать сложные объекты и ориентироваться в непредсказуемых условиях. Такие отрасли, как производство, логистика и сельское хозяйство, уже внедряют эти технологии, повышая производительность, снижая затраты и решая проблему нехватки рабочей силы.

Потенциал 3D-зрения и робототехники в других отраслях огромен. И время, когда человекоподобные роботы будут использовать космос в повседневной жизни, кажется, уже не за горами. По мере развития сенсорных технологий, искусственного интеллекта и вычислительной мощности,  3D-зрение станет ещё более эффективным, переосмысливая то, что машины могут видеть , понимать и делать.

В стремительно развивающихся областях робототехники и искусственного интеллекта восприятие играет решающую роль. То, как робот интерпретирует и ориентируется в окружающей среде, определяет его возможности, надёжность и автономность. Растущая сложность реальных сред требует чего-то более мощного, чем традиционные 2D-камеры: 3D-зрения.

Необходимость использования 3D-зрения в робототехнике и ИИ

Двумерные камеры обеспечивают изображения с указанием ширины и высоты, но не обладают достаточной глубиной, что делает их изначально ограниченными для задач, требующих пространственного понимания. Роботы, использующие двумерное зрение, испытывают трудности с оценкой расстояний, различением перекрывающихся объектов или адаптацией к динамичной и загромождённой среде. Этот недостаток затрудняет надёжное избегание объектов, картографирование и взаимодействие с ними.

Восприятие глубины позволяет роботам определять своё местоположение в пространстве, распознавать препятствия и планировать маршруты без столкновений — всё это в режиме реального времени. Будь то автономное транспортное средство, распознающее пешеходов, или дрон, прокладывающий путь через густой лес, способность воспринимать трёхмерное пространство критически важна для безопасности, точности и производительности.

Как 3D-камеры машинного зрения улучшают восприятие ИИ.

Камеры  используют стереозрение для трёхмерной реконструкции окружающей среды — подобно человеческому глазу. Получая синхронизированные изображения с двух объективов и применяя передовые алгоритмы сопоставления стереоизображений, визуально-инерциальная одометрия генерирует карты глубины высокого разрешения и трёхмерные облака точек в реальном времени.

Эти возможности тесно интегрированы с технологией одновременной локализации и картирования (SLAM), что позволяет роботам создавать карты неизвестных сред, отслеживая при этом своё местоположение. Визуально-инерциальная одометрия объединяет данные с камеры с инерциальными измерениями для точного отслеживания, исключающего смещение.

Встроенные в визуально-инерциальную одометрию модели искусственного интеллекта позволяют обнаруживать, отслеживать и семантизировать объекты в режиме реального времени, что позволяет различать автомобили, людей и другие объекты. Эта пространственная ориентация способствует интеллектуальному принятию решений и контекстно-зависимому взаимодействию, позволяя роботам «понимать» окружающую обстановку, а не просто реагировать на неё.

Важность визуализации и отладки мультимодальных данных.

Понимание того, что ваш робот «видит» и «чувствует», крайне важно, особенно когда что-то идёт не так. Именно здесь на помощь приходит Foxglove. Благодаря новой интеграции камер вы теперь можете транслировать и визуализировать стереовидео, карты глубины и данные о движении в режиме реального времени.

Вы можете сопоставлять данные 3D-камеры с телеметрией датчиков и диагностикой системы, что значительно ускоряет процессы отладки и разработки. Вместо анализа файлов журналов вы можете визуально выявлять и устранять проблемы — всего за несколько кликов.

Интегрировав визуально-инерциальную одометрию с нейросетью, вы сможете:

• Передавайте стереовидео и данные глубины на гибких временных шкалах.
• Визуализируйте результаты SLAM, а также обнаружение и отслеживание объектов.
• Используйте синхронизированные представления для уточнения алгоритмов планирования и устранения сбоев.

Это позволяет вам быстрее выполнять итерации, улучшать стеки автономии и еще быстрее подводить свои системы восприятия к готовности к реальному развертыванию.

Примеры использования и реальные приложения.

3D-зрение критически важно для всех сфер — от роботов-доставщиков до автоматизации складов. Камеры с визуально-инерциальной одометрией позволяют мобильным роботам обходить препятствия, определять местоположение в условиях плотной застройки и составлять высокоточные карты окружающей среды.

Дроны сталкиваются с уникальными проблемами, такими как высокоскоростная навигация и быстрое изменение окружающей среды. Дальнобойное стереозрение с помощью визуально-инерциальной одометрии позволяет дронам обнаруживать препятствия на расстоянии нескольких метров и выполнять плавную и безопасную посадку, используя трёхмерные данные о рельефе местности. Отладка восприятия полёта с помощью нейросети помогает исключить ошибки и снизить количество сбоев в миссии.

Для беспилотных автомобилей пространственное восприятие — не просто опция, а основа. Система визуально-инерциальной одометрии, распознающая глубину в реальном времени и семантическое понимание, обеспечивает надёжное восприятие, а нейросеть позволяет проверять каждый кадр, объект и карту глубины во время тестирования и проверки.

Будущее восприятия на основе искусственного интеллекта с 3D-зрением.

Синергия глубокого обучения и глубинных данных открывает новые возможности в распознавании объектов, прогнозировании поведения и взаимодействии человека и робота. Камеры с визуально-инерциальной одометрией предоставляют обширные данные для обучения моделей ИИ, а инструменты визуализации с помощью нейросети помогают проверять, проверять и корректировать результаты моделей в процессе разработки.

3D-зрение выходит за рамки робототехники. В дополненной реальности визуально-инерциальная одометрия обеспечивает окклюзию и взаимодействие с реальным миром. В умных городах камеры глубины могут отслеживать дорожное движение, потоки людей и инфраструктуру в 3D. Для эффективной работы этим системам необходимы точные пространственные данные в режиме реального времени — именно то, что предоставляет эта технология.

По мере того, как физические системы искусственного интеллекта становятся всё сложнее, им требуются более совершенные инструменты разработки.  Интеграция визуально-инерциальной одометрии и нейросетей представляет собой значительный шаг вперёд: она обеспечивает бесперебойный мультимодальный анализ данных, ускоряет итерационные циклы и позволяет глубже понять поведение реального мира. Она превращает отладку из узкого места в стратегическое преимущество.

Готовы увидеть то, что видит ваш робот? Подключите  камеру с визуально-инерциальной одометрией, запустите  нейросеть и далее исследуйте будущее робототехники и физического искусственного интеллекта с новой точки зрения.

ИИ, 3D-машинное зрение и коботы: новый стандарт интеллектуальной автоматизации

Изменение стратегии автоматизации

Производство переходит от стационарной, высокопроизводительной автоматизации к более адаптивным, интеллектуальным системам. Ключевым фактором этого изменения является конвергенция коллаборативных роботов (коботов), 3D-зрения и искусственного интеллекта. В совокупности эти технологии обеспечивают более безопасную, быструю в развертывании и более чуткую к изменениям на производстве автоматизацию.

В отчёте  Interact Analysis прогнозируется, что рынок коботов вырастет с 1,2 млрд долларов до более чем 2,5 млрд долларов, в первую очередь благодаря развитию технологий восприятия и искусственного интеллекта. Поскольку компании стремятся к гибкости и повышению эффективности труда, эти интеллектуальные системы становятся всё более востребованными.

От машин к динамичным товарищам по команде

Коботы, такие как  Revopoint Robot Vbot 9  и  Vbot 14  , специально разработаны для безопасной работы рядом с людьми и выполнения различных задач без необходимости сложного перепрограммирования. Они компактны, легко перенастраиваются и во многих случаях не требуют выделения отдельных зон. Эта гибкость делает их идеальными для предприятий с частой сменой продукции или ограниченным пространством.

Однако коботам необходимо интегрировать мощные функции восприятия и интеллектуального принятия решений для выполнения неструктурированных задач, с которыми традиционные системы автоматизации часто сталкиваются с трудностями. Именно здесь 3D-зрение и искусственный интеллект выводят их возможности на новый уровень.

Видение Слова в глубине

Системы 3D-зрения, такие как  серия Revopoint Surface HD , позволяют коботам воспринимать окружающую среду с глубиной, масштабом и пространственным пониманием. Будь то идентификация случайно размещённых деталей в контейнере или выравнивание компонентов с субмиллиметровой точностью, 3D-сканирование обеспечивает более высокую точность и более гибкое выполнение задач.

Превращение восприятия в действие

ИИ позволяет коботам интерпретировать сложные трёхмерные среды и реагировать в режиме реального времени. Благодаря ИИ-зрению роботы могут распознавать типы деталей, обнаруживать аномалии, динамически регулировать захват и даже со временем повышать свою производительность. Эти функции критически важны в условиях многономенклатурного производства, где традиционная автоматизация требует частого и длительного перепрограммирования.

ИИ также помогает коботам стать более энергоэффективными и эффективными с точки зрения перемещения за счет изучения прошлых циклов и оптимизации движения с течением времени, что позволяет сократить ненужный износ и повысить производительность.

Реальное влияние отрасли

Интеграция коботов с 3D-зрением и искусственным интеллектом уже дает результаты во многих отраслях.

• В автомобильной промышленности коботы выполняют сложные сборочные задачи, выравнивая крепежные элементы или разъемы с высокой точностью, используя корректировки в реальном времени под управлением искусственного интеллекта.
• В сфере электроники компании используют оснащенных зрением коботов для установки компонентов и завинчивания, что позволяет сэкономить часы программирования и сократить время переналадки.
• В логистике коботы достигают скорости подбора более 600 заказов в час, адаптируясь к форме и ориентации продукта в режиме реального времени.

Рентабельность инвестиций и время

Хотя интеграция искусственного интеллекта и 3D-зрения может привести к увеличению первоначальных инвестиций, долгосрочные выгоды весьма убедительны.

Что это значит для операций

Эти системы снижают необходимость в повторяющемся программировании и облегчают масштабирование между производственными линейками или процессами. Они обеспечивают более быструю переналадку, более плавную балансировку производства и снижают зависимость от ручного труда для адаптации к вариабельности. Кроме того, коботы помогают снизить затраты на рабочую силу и обеспечивают столь необходимую операционную гибкость.