Bases de l’apprentissage profond

Dans certains processus de reconnaissance visuelle, les méthodes traditionnelles d’appariement et de regroupement peuvent ne pas donner des résultats satisfaisants. Par exemple, lors de la préhension d’objets cibles fortement réfléchissants, la qualité des nuages de points peut être médiocre, ce qui conduit à des résultats imprécis des méthodes d’appariement 3D. De plus, lorsque les objets cibles sont disposés très près les uns des autres, les résultats des méthodes de regroupement peuvent être peu souhaitables, ce qui affecte négativement la reconnaissance visuelle et la préhension robotisée. Compte tenu de ces circonstances, vous pouvez envisager d’utiliser l’apprentissage profond pour aider à la reconnaissance.

L’apprentissage profond relève du domaine de l’intelligence artificielle et fait appel à des modèles de réseaux neuronaux complexes.Une fois qu’un grand volume de données est fourni, les techniques d’apprentissage profond peuvent simuler le processus d’apprentissage humain, prédire ou identifier des motifs à partir de vastes ensembles de données, extraire des caractéristiques des données, puis effectuer les tâches pertinentes.

Mech-Mind fournit un module d’algorithme de segmentation d’instances dans le domaine de la préhension robotisée guidée par la vision 3D. Lorsque les méthodes traditionnelles n’atteignent pas les résultats attendus, la méthode de segmentation d’instances peut être utilisée pour assister la reconnaissance. Les sections suivantes présenteront les effets du module d’algorithme de segmentation d’instances dans divers scénarios de préhension.