Rüsten Sie Ihr Roboter-Kit mit dem myCobot 320 AI Kit 2023 auf

Einführung

Vielleicht kennen Sie bereits unser kürzlich eingeführtes AI Kit 2023. Um den Anforderungen unserer Anwender gerecht zu werden, haben wir das myCobot 320 AI Kit 2023 eingeführt . Diese erfolgreiche Erfahrung haben wir nun auf den myCobot 320 ausgeweitet und die Leistung und Funktionalität des Roboterarms weiter verbessert. Dieses brandneue Paket übernimmt nicht nur die herausragende Leistung seines Vorgängers, sondern bietet auch eine Reihe spannender neuer Funktionen.

In diesem Text gehen wir näher auf die Eigenschaften und Vorteile des myCobot 320 AI Kits 2023 ein. Wir gehen auf seine Erkennungsfähigkeit, seine intelligente Planung und Pfadoptimierung sowie seine selbstlernenden und adaptiven Funktionen ein. Darüber hinaus untersuchen wir die Integrations- und Fernsteuerungsfunktionen des Pakets mit anderen intelligenten Geräten sowie die benutzerfreundliche Oberfläche und Bedienung.

Produkt

myCobot 320 M5/Pi

Der myCobot 320 ist eine Weiterentwicklung des myCobot 280 und eignet sich vor allem für Maker und Forscher. Er lässt sich an die Bedürfnisse des Benutzers anpassen und ermöglicht so eine individuelle Anpassung. Das durchdachte All-in-One-Design bietet drei wesentliche Vorteile: Benutzerfreundlichkeit, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit. Das macht ihn zu einem äußerst kostengünstigen Roboterarm.

Der myCobot 320 ist in zwei Versionen erhältlich: eine mit M5Stack als Steuerungskern, die andere mit Raspberry Pi 4B. Der myCobot 320 trägt eine maximale Last von 1 kg, hat einen maximalen Arbeitsradius von 350 mm und eine Wiederholgenauigkeit von 0,5 mm. Darüber hinaus verfügt er über zwölf standardmäßige 24-V-Industrie-E/A-Schnittstellen, die eine erweiterbare SPS-Steuerung ermöglichen.

SPEZIFIKATIONEN

myCobot 320 KI-Kit

Das myCobot 320 KI-Kit ist eine aktualisierte Version des KI-Kits 2023. Das myCobot 320 KI-Kit 2023 bietet fünf visuelle Erkennungsalgorithmen, sieben Anwendungsszenarien, zwei Greifmethoden und unterstützt Visualisierungssoftware. Es vereint Module für Positionierung und Greifen, automatisches Sortieren und Greifen von Gegenständen in einem KI-Kit der Einstiegsklasse.

Ich werde nun die Funktionen und Vorteile des myCobot 320 AI Kit 2023 vorstellen.

Funktionseinführung

Fortsetzung der ursprünglichen Funktionalität

Das myCobot 320 Roboterarm-KI-Kit ist eine Weiterentwicklung der innovativen Funktionen des KI-Kits 2023 und bietet Anwendern ein außergewöhnliches Roboterarm-Erlebnis. Das myCobot 320 KI-Kit 2023 übernimmt die fünf Erkennungsalgorithmen des KI-Kits 2023. Es ist in der Lage, verschiedene Objekte zu erkennen und präzise zu greifen. Hier ist ein kurzer Überblick über die fünf Erkennungsalgorithmen.

Die fünf visuellen Algorithmen sind wie folgt:

● Formerkennungsalgorithmus

● Algorithmus zur Merkmalspunkterkennung

● AR-Code-Erkennungsalgorithmus

● Farberkennungsalgorithmus

● YOLOv5-Erkennungsalgorithmus

Die ersten vier Algorithmen basieren auf der Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek OpenCV. Kennen Sie OpenCV? Es handelt sich um eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die zahlreiche Algorithmen und Tools zur Bild- und Videoverarbeitung bietet. Ursprünglich von der Intel Corporation entwickelt und unter der BSD-Lizenz veröffentlicht, hat sich OpenCV zu einer weit verbreiteten Computer-Vision-Bibliothek entwickelt, die verschiedene Programmiersprachen wie C++, Python, Java und weitere unterstützt. OpenCV eignet sich für zahlreiche Anwendungen, darunter Bild- und Videoverarbeitung, Gesichtserkennung, Objekterkennung, Machine-Vision-Anwendungen und mehr. Dank ihrer hervorragenden Leistung und Flexibilität ist OpenCV die bevorzugte Bibliothek für viele Computer-Vision-Anwendungen.

In den letzten Jahren haben Algorithmen, die Deep Learning mit maschinellem Lernen kombinieren, an Popularität gewonnen. YOLOv5 ist ein Deep-Learning-basierter Objekterkennungsalgorithmus und gehört zur YOLO-Familie (You Only Look Once). Serie. Ziel ist die Bereitstellung eines effizienten und präzisen Objekterkennungsalgorithmus, der in Echtzeitanwendungen eingesetzt und anhand großer Datensätze trainiert werden kann. YOLOv5 kann verschiedene Objekte in einem einzigen Bild erkennen und beschriften. Es kann mehrere Objekte gleichzeitig erkennen und für jedes Objekt im Bild einen Begrenzungsrahmen sowie die Objektklasse und das Konfidenzniveau bereitstellen.

Wie im Bild gezeigt, hat YOLOv5 durch groß angelegtes Training des Modells beeindruckende Ergebnisse erzielt.

Neuartige Funktionalität und Innovation

Wir haben die bestehende Basis durch die Einführung neuer Endeffektoren, nämlich Saugpumpen und Greifer, erweitert.

myCobot Pro Einkopf-Saugpumpe

Das Funktionsprinzip der Einkopf-Saugpumpe besteht darin, mithilfe eines Elektromotors ein Vakuum zu erzeugen, das den atmosphärischen Druck nutzt, um dem Saugnapf am Endeffektor zu ermöglichen, ein Objekt sicher zu greifen. Im Vergleich zu den auf dem Markt erhältlichen modularen Saugnäpfen ist dieses Gerät erheblich kleiner und daher sehr tragbar.

Adaptiver Greifer myCobot Pro

Wir haben den adaptiven Greifer -Endeffektor myCobot Pro in unser System integriert , da die neu hinzugefügte intelligente Greiffunktion die Verwendung unseres adaptiven Greifers erfordert.

Intelligentes Greifen

Die intelligente Greiffunktion nutzt einen am Objekt angebrachten zweidimensionalen Code, um dessen Greifposition zu identifizieren und zu lokalisieren. Anschließend wird anhand der Objektbreite der Greifbereich des adaptiven Greifers bestimmt. Diese Funktion nutzt die zweidimensionale Codeerkennung von OpenCV, um die Objektkoordinaten zur weiteren Verarbeitung durch den Roboterarm zurückzugeben.

Hier ist der Pseudocode zur Datenverarbeitung:

 import cv2
 import numpy as np
 import zbar
 scanner = zbar.Scanner()
 img = cv2.imread('image.png')
 gray = cv2.cvtColor(img, cv2. COLOR_BGR2GRAY )
 thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2. THRESH_BINARY_INV | cv2. THRESH_OTSU )[1]
 results = scanner.scan(thresh)
 for result in results: 
drucken(' Typ : %s, Daten : %s' % (Ergebnis.Typ, Ergebnis.Daten))
 Konturen, Hierarchie = cv2.findContours(Schwellenwert, cv2.RETR_EXTERNAL , cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE )
 für cnt in Konturen:
 Fläche = cv2.Konturfläche(cnt)
 Umfang = cv2.arcLength(cnt, True )
 wenn Fläche < 100:
 weitermachen
 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
 cv2.rectangle(Bild, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
 drucken(' Objektbreite : %d, Koordinaten: (%d, %d)' % (w, x, y))
 cv2.imshow('Bild', img)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()
 GUI-Schnittstelle

Visuelle Schnittstelle

Um das intuitive Verständnis des Benutzers für die Funktionen des KI-Toolkits zu verbessern, haben wir eine visuelle Schnittstelle entwickelt, die Folgendes bietet:

● Intuitivere Interaktion

● Verbessertes Verständnis der Funktionen des KI-Toolkits

● Eine benutzerfreundlichere Erfahrung

Einführung in die Verwendung

Um die Umgebung für das myCobot 320 AI Kit 2023 einzurichten, ein in Python codiertes Programm, werden die folgenden Kompilierungsumgebungen benötigt:

● Python

● Pymycobot

● OpenCV

● YOLOv5

Laden Sie nach der Installation dieser Compiler den entsprechenden Code für das myCobot 320 AI Kit 2023 herunter. Beachten Sie, dass die Kompilierungsumgebungen nicht installiert werden müssen, wenn Sie eine myCobot 320 Pi-Maschine verwenden.

Schritte zur Verwendung

Führen Sie main.py aus

Dies ist unsere visuelle Oberfläche. Ich stelle Ihnen die Funktionen und ihre Verwendung Schritt für Schritt vor:

Klicken Sie hier, um die Sprache zu ändern. Derzeit werden vereinfachtes Chinesisch und Englisch unterstützt.

Wählen Sie den seriellen Anschluss, die Baudrate und das Gerätemodell des Roboterarms aus und verbinden Sie ihn mit dem Computer.

Klicken Sie hier, um die Kamera des AI Kits zu öffnen, die den Erkennungsalgorithmus und das von der Kamera aufgenommene Bild anzeigt.

Dieses Funktionsmodul ist für die Steuerung des myCobot 320 konzipiert.

Auto-Modus: Klicken Sie auf diese Schaltfläche, um das gesamte Programm automatisch auszuführen.

Homming: Steuern Sie den Roboterarm so, dass er in seine Ausgangsposition zurückkehrt, wobei die Kamera den 2D-Code zur Lokalisierung nicht erfasst.

Erkennung: Führen Sie eine algorithmusbasierte Erkennung des von der Kamera aufgenommenen Bildes durch. (Der Roboterarm bewegt sich während dieses Vorgangs nicht.)

Greifen : Befehlen Sie dem Roboterarm, eine Saug-/Greifaktion auszuführen. (Dieser Vorgang sollte in Abstimmung mit der Erkennungsfunktion durchgeführt werden.)

Platzieren: Wählen Sie einen der vier verfügbaren Behälter aus, um den gegriffenen Gegenstand zu platzieren.

XY-Offsets: Optimieren Sie die Position, an der die Saugpumpe/der Greifer des Endeffektors mit dem Objekt in Kontakt kommt. Passen Sie die horizontale Position mit „x“ und die vertikale Position mit „y“ an.

Algorithmusauswahl: Wählen Sie verschiedene Algorithmen zur Erkennung, z. B. die Merkmalspunkterkennung. Einige Algorithmen erfordern das Hinzufügen von Bildern zur Erkennung im Voraus. Dies ist über die Schaltflächen „Hinzufügen“ und „Beenden“ unten möglich.

Um das Programm erfolgreich auszuführen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Führen Sie „main.py“ aus, um das Programm zu starten.

2. Wählen Sie das Roboterarmmodell, den seriellen Anschluss und die Baudrate aus, um die Verbindung herzustellen.

3. Öffnen Sie die Kamera.

4. Wählen Sie einen Erkennungsalgorithmus.

5. Klicken Sie auf „Auto-Modus“, um das AI-Kit auszuführen.

Zusammenfassung

In diesem Artikel stellen wir das myCobot 320 AI Kit 2023, eine Erweiterung und ein Upgrade des myCobot 280 AI Kit 2023, ausführlich vor. Dieses neue Kit bietet Anwendern eine leistungsstärkere, flexiblere und intelligentere Roboterarmlösung. Die innovative und leistungsstarke intelligente Greiffunktion ist ein wesentlicher Bestandteil der Objektpositionierung und des Greifens im Bereich der Roboterarme. Dieses KI-Kit für Einsteiger bietet Anwendern vielfältige Lernmöglichkeiten, um sich Kenntnisse in OpenCV-Erkennungsalgorithmen, Python-Programmierung, Steuerungsprinzipien von Roboterarmen, Vorwärts- und Rückwärtskinematik, Hand-Auge-Kalibrierung und Endeffektor-Nutzung sowie weiteren Grundlagen und Funktionen von Roboterarmen anzueignen. Wir sind überzeugt, dass das myCobot 320 AI Kit 2023 den Anwendern durch dieses innovative Produkt mehr Möglichkeiten und Chancen bietet.