Специалисты Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) и Санкт-Петербургского горного университета (СПГУ) научили робота распознавать и устранять дефектные детали с производственной ленты. Об этом сообщили в пресс-службе вуза. Изображение сгенерировано нейросетью DALL•Е 3 Для этого учёные модернизировали разработанный в Санкт-Петербурге робот-манипулятор. Самым сложным было добиться стабильных показателей распознавания роботом дефектных деталей и обеспечить, чтобы время, отведенное на обработку одного объекта, было постоянным. В результате применения технологии компьютерного зрения удалось добиться высокой скорости на выполнение всех трех операций: распознать деталь, установить дефект детали, убрать деталь. Карина Мартиросян, доцент кафедры систем управления и информационных технологий СКФУ Для обучения робота использовались нейросети. Специальный алгоритм разработали при помощи Python (язык программирования). Он позволил отладить процесс взаимодействия между механизмом робота и системой компьютерного зрения. Цель авторов разработки минимизировать количество брака на производстве и избавить сотрудников предприятий от монотонной работы. Ранее www1.ru сообщал, что московские учёные создали многофункционального робота-кладовщика с интегрированным ИИ. Читать материалы пот теме: С ИИ и техническим зрением: Ростех впервые показал испытания боевого робота «Импульс-М» На замену человеку: роботы-уборщики «Пиксель» появятся в парках Москвы Российский робот-собака из МГУ отправится в школы и университеты