MATROX 521-0201

自从读高中、大学，再到工作，我就一直漂泊在外，故乡经历了大拆迁，故乡的河被拆得连痕迹都不复存在，换来的是所谓的漂亮小区。我站在曾经故乡的河的位置之上，抬头仰望一排排的高楼，感慨万千：时代在发展，事物在更替，我想这发展是否能再可持续一些，等一等我们丢失的灵魂和失去的欢乐，让故乡的河不再成为记忆，而是我们茶余饭后闲庭信步的好去处，它本该有着的归宿。

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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。



Fairchild 10233 Precision Pressure Regulator
POWER SUPPLY MODULE TOSHIBA MODEL 32500
V23848-H18-C56 x 5 iSFP OC-3/OC-12 MUILTRATE 1310nm 155 TO 622Mbit/s INFINEON
Mitsubishi HC-MF13 AC Servo Motor in box box Free Ship
Logical Devices AllPro 40 Software Driven Programmer
Fujitsu 1100154
42710 2/0 LOT- 12 Crimp Contact 2/0 Wire
SD20/24 PAL WITH ALTERA PLE3-12 MASTER PROGRAMMING UNIT
Phase Sequence Indicator Model HV 3500 Volts No Info on Manufacturer
MHW806A4 MHW806 MHW806A-4 MOTOROLA RF MODULE
Fujitsu S26113-F525-L1​0 Fujitsu Power Supply Module 700w Hot Plug for TX200 S4 /
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Fairchild 2N5400 PNP 100 MHz Transistor. 120V 625 mW. 100. PING
Fujitsu 9600 E16B-3024-R470 PSCPUB Processor v.02 Circu
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Fujitsu 9600 E16B-3008-R521 PSMEME v.03 Circuit Card
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Digital BA35X-HF 150 Watt Power Supply Module 50-60Hz 100-240V
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