Como construir um sistema de visão robótica poderoso e adaptável?

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Os sistemas de visão robótica são essenciais para permitir que os robôs percebam e interajam com seu ambiente. No entanto, construir um sistema de visão poderoso e adaptável não é uma tarefa trivial. Ele requer uma combinação de hardware, software e algoritmos que podem lidar com vários desafios, como mudanças nas condições de iluminação, oclusões, ruído e cenas dinâmicas. Neste artigo, você aprenderá algumas das principais etapas e considerações para projetar e implementar um sistema de visão robótica robusto e flexível.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 3 contribuições. Saiba mais

1 Escolha os sensores certos

O primeiro passo é selecionar os sensores apropriados para o seu sistema de visão. Sensores são os dispositivos que capturam as informações visuais do ambiente, como câmeras, lidares, radares ou sensores de profundidade. Dependendo do seu aplicativo, você pode precisar de diferentes tipos de sensores, como câmeras coloridas, infravermelhos, estéreo ou olho de peixe, para capturar diferentes aspectos da cena. Você também precisa considerar a resolução, a taxa de quadros, o campo de visão e o custo dos sensores, bem como sua compatibilidade com suas plataformas de hardware e software.

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David Frank

Payment Testing with Robotics - that's what we do!
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Luckily our RPA doesn't rely on fancy sensors or camera system. A simple webcam is enough to do the OCR recognition on the screen or receipt of a POS terminal. Keep in mind, you don't always need the most fancy tech to kick it off, use what you got available and should you hit limitations start to upgrade in other technologies.

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2 Processar as imagens

O próximo passo é processar as imagens capturadas pelos sensores. O processamento de imagens é a manipulação dos dados brutos de pixel para melhorar, filtrar ou transformar as imagens para análise posterior. Por exemplo, talvez seja necessário aplicar técnicas como aprimoramento de contraste, detecção de borda, redução de ruído ou conversão de cores para melhorar a qualidade e a clareza das imagens. Você também pode precisar executar operações como costura, deformação ou mistura de imagens para combinar várias imagens de diferentes sensores ou pontos de vista.

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Anum Rehman

Vision Engineer at Abbott
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Just like the sensor, choosing the right tool to perform the image processing can make a massive difference. Halcon, OpenCV, Zebra Aurora Vision , Cognex VisionPro are few such tools. Time, cost, tool limitations and ease of development, and integration may be a few guiding factors here.

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3 Extraia os recursos

O terceiro passo é extrair os recursos das imagens processadas. Os recursos são os elementos distintivos e significativos das imagens que podem ser usados para reconhecimento, rastreamento ou medição. Por exemplo, os recursos podem ser cantos, bordas, blobs, linhas ou formas que podem ser detectados e descritos por algoritmos como SIFT, SURF, ORB ou HOG. Alternativamente, recursos podem ser aprendidos e extraídos por redes neurais profundas, como redes neurais convolucionais (CNNs), que podem aprender automaticamente os padrões mais relevantes das imagens.

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4 Analise os recursos

O quarto passo é analisar as características extraídas das imagens. A análise de recursos é a aplicação de vários algoritmos e modelos para interpretar, classificar ou medir os recursos para uma tarefa ou objetivo específico. Por exemplo, talvez seja necessário usar técnicas como detecção de rosto, reconhecimento de objetos, reconhecimento óptico de caracteres ou compreensão de cena para identificar e rotular os objetos ou regiões nas imagens. Você também pode precisar usar métodos como estimativa de postura, estimativa de profundidade ou odometria visual para estimar a posição e a orientação da câmera ou do robô em relação ao ambiente.

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5 Agir sobre os resultados

O quinto passo é agir sobre os resultados da análise de recursos. Esta é a etapa em que você usa as informações obtidas do sistema de visão para controlar ou se comunicar com seu robô ou outros sistemas. Por exemplo, talvez seja necessário usar os resultados para planejar e executar um movimento, como agarrar um objeto, navegar em um caminho ou evitar um obstáculo. Talvez você também precise usar os resultados para fornecer comentários ou orientações ao usuário, como exibir uma mensagem, reproduzir um som ou enviar um alerta.

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6 Avaliar e melhorar

O passo final é avaliar e melhorar o seu sistema de visão. Esta é a etapa em que você testa e mede o desempenho e a precisão do seu sistema de visão, além de identificar e resolver quaisquer problemas ou limitações. Por exemplo, talvez seja necessário usar métricas como precisão, recuperação ou precisão média média (mAP) para avaliar o quão bem seu sistema de visão detecta ou reconhece os objetos ou recursos nas imagens. Você também pode precisar usar métodos como validação cruzada, aumento de dados ou aprendizado de transferência para melhorar a generalização e a robustez do seu sistema de visão.

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Umair Bin Ahmad

AI Engineer | Data Scientist | Deep Learning | MLOps | LLMs | Langchain | DevOps | Microservices | Docker
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Building a robust and adaptable robotics vision system revolves around selecting the most appropriate hardware to process visual data efficiently. This involves harnessing the capabilities of embedded boards such as the Raspberry Pi and NVIDIA Jetson, with the decision being influenced by the nature of the task. For example, in scenarios that require real-time image processing for computer vision applications, the NVIDIA Jetson, with its powerful GPU, is an optimal choice. These hardware platforms not only enable seamless data processing but also allow the system to quickly adapt to changing environments and tasks. By aligning hardware capabilities with the specific requirements, a powerful and flexible vision system can be created.

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1 Escolha os sensores certos

2 Processar as imagens

3 Extraia os recursos

4 Analise os recursos

5 Agir sobre os resultados

6 Avaliar e melhorar

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