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10000多块LEGO砖块制成,由六个LEGO电机和九个服务器电机驱动。该机器可以将任何乐高部件从其输入后端分类到18个不同的输出桶中,速度为每两秒一块。它是通过使用一种叫做人工智能的技术来工作的卷积神经网络。该网络通过对逼真的3D图像进行培训,学习如何识别乐高零件。这意味着它可以开发任何有三维模型的乐高部件的知识。
我的灵感来自另外两台过去建造的乐高分类机。通用乐高分类器是这一系列进化的下一步。我称之为通用的原因是它能够识别任何生产过的乐高零件,甚至是机器从未见过的零件。
乐高分类机有三个主要部件,可以解决不同的问题。第一个问题是如何拿起一大桶零件,一次只拿一个零件来展示相机进行分类。创建了一个零件分离系统,一条皮带将零件推送到振动送料器,振动送料器会振动零件,这样零件就不会相互重叠。一旦分开,他们进入扫描仪,在那里摄像机拍摄零件的视频片段。然后,视频被树莓电脑处理,图像被无线发送到一台功能更强大的电脑,电脑通过网络对视频进行分类。分类结果被送回分拣机,使其能够将零件分拣到不同的输出桶中,总共18个桶,每个桶对应不同类型的零件类别。


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