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每年春天逛花鸟市场，也会由于眼热买几盆花。买得多的是君子兰，长得都不是很好，没有小时候养的花健硕。还有一些南方花草，比如兰花，多是春天栽，冬天枯死，总有其命为我害之嫌。去年问同学要了一棵“红豆杉”，比较名贵，有植物活化石之称，说养在家有很好的作用。怕死掉，反复问同学如何管护，同学说不要太精心，一般不要浇太多水，不干不浇，浇则浇透。所以平常并不怎么管，十天半月的，记起了浇点水，但却绿鬓婆娑，己然成了一棵小树。我更疑心，这几年买来的南方花草，可能是我过分照料而不得成活，也许真是我害的命。要是真的，那么，这棵生长在山坡的“野棉花”，因我在今晨躲过一劫，算不算是我赎罪了呢？不得而知，不过，于心多少有点安慰吧。曾读过黄庭坚的几句诗：“花气薰人欲破禅，心情其实过中年，春来诗思何所似，八节滩头上水船。”就以此结尾，与读友共悟吧！

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颠覆性创新技术不但是投资者追逐的风口，更是实业者努力创造的现实。走过130年创新路，ABB继续在数字化浪潮中御风而行，通过自有实验室实现了众多技术突破，同时携手新兴科技领域翘楚，致力于开放式创新。

　　人工智能、深度学习、边缘计算、数字孪生、Factory 2.0……热词频现，数字化技术与各行业的交汇将产生什么化学反应?数据与算法将如何赋能新制造，重新定义未来工厂?近期，我们将集中介绍ABB的科研成果和应用案例，跟我们一起来探寻这些热词背后的真相吧!

机器人抓虾?到底有多难?

　　在食品加工领域，机器人对食品的抓取、拣选是实现自动化中的一个常见问题，需要实时、的图像识别技术，但食品通常形状不规则、特征多变，导致快速、稳定的视觉分析与较为困难。

　　以食物中常见的虾为例——目前在工厂的自动剥虾生产线上，有一个关键环节未能实现自动化——对于虾身的抓取与放置，目前仍然完全由人工操作，地限制了生产线的速度、精度、稳定性与生产效率，而且工作本身枯燥无味，浪费人力与时间。

　　在自动化方案中，核心是视觉系统与机器人的配合动作。视觉系统单元对线上移动的虾身进行实时拍摄，同时内置算法识别出目标点位置，并引导机器人进行抓取与放置，从而替代人工操作，实现整条生产线的全自动化。

　　▲自动化拣选方案示意图

　　而在实际应用中，由于虾的形态各异，对人来说十分简单的识别任务，对于传统的图像特征提取算法就变得非常困难。面对形态各异、尺寸不一，纹理颜色等特征也不同的虾，单一的图像处理方法只能准确识别部分样本的关节点，很难达到工业应用的要求，而一个好的解决方案不仅要能满足工业应用的精度要求，还需要将识别失败样本的误差控制在稳定范围内，便于工厂的后续处理。

　　▲待识别的目标关节点

　　人工智能及图像处理领域的科研发展，例如用于图像识别的深度学习算法，为解决这一问题提供了新的思路。但是，深度学习算法在较复杂的图像数据、精度要求较高的识别任务上往往性能不够高，如果直接使用，很难同时满足工业上的实时性要求与通常超过95%的精度要求。



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