當(dāng)然是苦苦尋找某個(gè)形狀的積木卻找不到。當(dāng)你興致勃勃地打開包裝時(shí),眼前的一切卻是這樣,內(nèi)心會(huì)作何感想?
現(xiàn)在好了,國外一位樂高愛好者Daniel West用AI解決了這個(gè)難題。他使用自己開發(fā)的“樂高分類器”,不到2秒時(shí)間就能給一塊積木歸類。
(注:實(shí)際分類速度快一倍,為了方便展示,作者將動(dòng)圖速度減半。)
這個(gè)分類器由樹莓派和1萬塊樂高積木組成,耗時(shí)2年打造,真的是“用樂高搞定樂高”,堪稱最硬核的“套娃”。
我們先來感受一下它龐大的外形:
最近,如此硬核的設(shè)備也得到了樹莓派官方轉(zhuǎn)發(fā)。
Daniel的技術(shù)是在前人的基礎(chǔ)上完成,但更加先進(jìn):它可以識(shí)別出所有曾經(jīng)使用過的樂高積木,甚至是從未見過的積木。
因此Daniel把它叫做世界上第一臺(tái)“通用樂高分類器”(universal LEGO sorting machine)。
工作過程
首先把一桶樂高積木倒入分類器中,在履帶的傳送下,積木分批少量地落入V形槽。
在V形槽的抖動(dòng)下,積木又被一塊塊分別抖入傳送帶中。
傳送帶上方的攝像頭會(huì)拍下多幀畫面,并在此過程中完成積木種類的識(shí)別。
而后,不同形狀的積木分裝在不同的桶里。
最后再根據(jù)拼裝的設(shè)定,將積木按照需要裝入各個(gè)物料盒中。
看完這套設(shè)備后,有網(wǎng)友表示:能不能借我回去用幾天?
技術(shù)實(shí)現(xiàn)
其實(shí)Daniel所用的技術(shù)并不復(fù)雜,他甚至還為此寫過兩篇教程。
這臺(tái)機(jī)器用到的硬件有:樹莓派3B+,樹莓派攝像頭模塊V2,9臺(tái)伺服電機(jī),6臺(tái)樂高電機(jī)。不過,最復(fù)雜的硬件應(yīng)該是Daniel設(shè)計(jì)的1萬塊積木的拼裝。
首先開始的是圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注工作,Daniel先讓機(jī)器運(yùn)行了幾天,收集了大約30萬張未標(biāo)記的樂高積木圖像。
用手工給30萬張圖片一一打上標(biāo)簽顯然是不切實(shí)際的,而相機(jī)會(huì)給一塊積木拍攝10~20張照片,通過打包標(biāo)注的方法,可以將效率提高10~20倍。
但即便如此,也有上萬組照片需要標(biāo)記。一次次將標(biāo)簽內(nèi)容填入csv文件顯然是個(gè)笨辦法。而且樂高種類繁多,比如2×2的方塊種類就有很多,沒必要分得太細(xì)。
因此,Daniel決定利用自己的Web開發(fā)經(jīng)驗(yàn),花幾個(gè)小時(shí)來編寫了一個(gè)簡單的Web應(yīng)用程序。速度又提高了2~5倍。
即便如此,效率仍然太低。Daniel再次想到用AI“打輔助”,讓AI給出TOP-5,自己在App里選中正確的選項(xiàng),這樣每秒5就能標(biāo)記10張圖片,整體效率提升了40~1000倍。
在軟件的設(shè)計(jì)上,Daniel遇到了更大的挑戰(zhàn),那就是樹莓派的AI運(yùn)算能力并不強(qiáng),如何實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測。
最初,他想到使用YOLO或Faster R-CNN,然而很難在樹莓派上達(dá)到90fps的處理速度,如果將圖像流式傳輸?shù)絇C上處理,網(wǎng)絡(luò)帶寬又會(huì)成為性能瓶頸。
Daniel不得不使用“老式”計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)——OpenCV庫里的MOG2背景扣除器,即使在樹莓派3B+上它也能快速處理數(shù)據(jù)。
但是,直接將視頻幀發(fā)送到MOG2并不能正常工作。淺灰色和白色積木的亮度與傳送帶背景過于相似,難以識(shí)別。需要做的是在圖像傳遞給MOG2之前增加圖像的飽和度。
另外,RGB圖像的傳輸帶寬也太高,Daniel只好使用YUV格式將圖像帶寬壓縮一半,并把目標(biāo)檢測框外的像素裁剪掉。
經(jīng)過重重簡化,這套系統(tǒng)達(dá)到了70~80fps的處理速度。
最后,在樹莓派的官方博客下面的回復(fù)中,還有一位高人。他在4年前就設(shè)計(jì)過一款分類器,給兩噸的樂高積木進(jìn)行分類。
這年頭,不懂點(diǎn)AI技術(shù)都不敢玩樂高了。
責(zé)任編輯:xj
原文標(biāo)題:「樹莓派+1萬塊樂高」打造樂高分類器,樹莓派官方轉(zhuǎn)發(fā),網(wǎng)友:我想借來用兩天
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