Машинное зрение работает так: система получает изображение, проверяет его по заданным правилам и выдаёт результат, который влияет на процесс.
Что это значит на практике?
Сначала камера фиксирует изображение рабочей зоны: конвейер, коробки или отдельные товары.
Затем система выделяет объект из фона — определяет его контуры, форму, размеры, цвет, расположение и маркировку.
После этого алгоритмы сравнивают полученные данные с эталонами и принимают решение.
Например, если на складе лежат десятки разных коробок, система машинного зрения помогает роботу:
— распознавать тип товара
— считывать штрихкоды и QR-коды
— определять положение объекта в пространстве
— выбирать правильную траекторию захвата
— избегать ошибок при сортировке и упаковке.
Важна 3D-оценка пространства. Камеры глубины и стереозрение позволяют роборуке понимать не только форму объекта, но и расстояние до него. Благодаря этому робот может аккуратно захватывать товары, даже если они лежат вперемешку в контейнере.
Машинное зрение становится для робота «глазами», а робот-манипулятор — его «руками». Вместе они превращают склад или производство в интеллектуальную систему.
#РоботыВРаботе