來源:合肥慶霞環??萍加邢薰?發布時間:2019-04-18 點擊次數:
這一領域的領導者是芬蘭的Zen Robotics公司。該公司利用機器學習、計算機視覺和同步臂從移動帶式輸送機上區分和選擇可再生材料。該公司通過神經網絡的應用培訓其回收站系統。借助其連接的光譜照相機、3D激光掃描儀和金屬傳感器,可以快速選擇實時數據反饋。人工智能可以獨立學習材料類型。
據禪宗機器人營銷總監Janica Johansson介紹,這意味著機器人可以在需要選擇材料時做出決定。挑選過程不是人為的,機器人也不是預先編程來做任何事情的。我們軟件的一個好處是它能真正適應不斷變化的廢物流。
西班牙的Sadako Technologies也在研究涉及人工智能的小規模垃圾分類系統。與Zen Robotics類似,Sadako使用專有算法連接到它自己的云端多層神經網絡。深度學習計算平臺可以通過COM實時處理和識別可回收材料。Puter視覺傳感器。根據Sadako的網站,他們的技術超越了人類的能力。據估計,Sadako的產品可以實現每3秒或每分鐘20次的揀貨周期。這相當于每年180萬次揀貨,或者高達200噸的物料揀貨。公司的目標是用他們的機器人在未來幾年里大大降低了勞動力和技術成本。
我們堅信這項工作是DDD(骯臟、無聊和危險的)Sadako的聯合創始人Bellin Garnica說,如果機器人必須替換任何工作,那就是它了。另一位聯合創始人兼Garnica女士的兄弟Eugenio說,避免使用紅外光譜分析的唯一更便宜的方法是將其用作廢物工廠的典型工業解決方案。我們認為,這項工作是一項非常重要的工作。利用普通攝像機和人工智能計算機視覺進行檢測,這項技術的發展是非常復雜的,這個項目面臨的主要挑戰是我們使用普通攝像機,我們需要增加大量的智能,使攝像機以與人類相同的方式觀察物體。因為我們的眼睛沒有紅外光譜,所以我們可以擁有正常的視覺能力。這是我們想要用人工智能實現的。
AMP Robotics,一家美國初創企業,專注于美國數十億美元的垃圾上癮問題。與Zen Robotics和Sadako不同,該公司的產品還沒有發布。去年,我在一次創業競賽中遇到AMP。我見過他們將計算機視覺、路徑規劃和分類技術結合在一起。神經網絡使AMP能夠提供一個集成現有機器人硬件和傳感器的非常便宜的解決方案。AMP的軟件承諾顯著降低資本成本,提高工廠效率,改變廢物回收的經濟性,并有望減少垃圾填埋場的數量。
AMP的創始人Matanya Horowitz說:我們使用現成的組件——機器人、傳感器,我們只需添加我們的軟件。與許多設備制造商不同,我們使用學習系統向機器人展示不同的東西。