满地乐高有救了 AI识别器自动分拣所有乐高零件 2秒一个

澳大利亚的一位软件工程师Daniel West也同样是乐高喜爱者，克日他在推特上颁发了他的乐高作品，竟然会动！并且还团结了CNN和3D辨认，可以说是玩到了至高无上的境地！

他花了两年时刻，建造出天下上第一台“乐高通用分拣机”，这是一台由AI驱动的自动分拣机，可以或许辨认出任何已出产的乐高零件并将它们归类。

也就是说，再也不消发愁归纳清算零件了！（冒充我们也可以拥有这个呆板）

“强盛的项目和执行力！以一种适用的方法将乐高和工程学团结在一路了！”

“Wow Daniel，太令人印象深刻了！我很惊奇于你的缔造力，足智多谋，以及你做的有多酷。我将向我年幼的儿子先容你所做的，并把你作为他在缔造力和毅力方面的模范！”

乃至已经乐成的吸引了金主的留意~

“你好，Daniel。我是Evgeny，Bricklink上最大的二手乐高玩具市肆之一的老板。我对这种分类机很感乐趣。我奈何和你接洽接头?”

可见这位小哥的发现真的纷歧般！那么他到底是怎么做到的？

初代乐高分拣机：小哥的灵感来历

Daniel提到，2011年一位来自日本的乐高喜爱者Akiyuki，就曾发现了一款乐高分拣机，那是他最初的灵感来历。其时的分拣机固然没有那么绮丽，但也算很锋利了。

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Akiyuki其时的数据库图像较少，并且辨认和分拣的速率也较量慢。

现在，Daniel的这台呆板由10000多块乐高零件构成，带有6个乐高电机和9个伺服电机，为传送带和搅拌器提供动力。

可以或许快要3000种乐高零件分拣到18个差异的盒子，每2秒就可以分拣一个零件，这服从可以的！

怪不得Daniel称他的这款分拣机为天下上“第一台乐高通用分拣机”，是由于它行使了最先辈的人工智能技能，通过卷积神经收集可以或许辨认和分类任何已经出产出的乐高部件，乃至是呆板从未见过的零件。

Daniel也打算在未来发布代码。

How it works？

在已往的两年中，Daniel一向在计划和制造可以辨认并分类乐高零件的呆板，用了高出10000块乐高零件，终于大功告成！借助计较机视觉算法，可以辨认分拣出任何乐高零件。

分拣机的焦点部门是“Capture Unit”，一个拥有传送带、摄影机和照明灯的小空间。看起来仿佛没什么大不了，现实上要想让它顺遂完成事变，有许多必要留意的工作。

相机遇拍摄沿着传送带运送的乐高零件，然后将照片上传到运行着AI算法的处事器，从数千个也许的乐高元素中辨认零件。

焦点题目是必要将传送带的及时视频流，转换成神经收集可以识此外各个部门的独立图像。

最终方针：从原始视频（左）到巨细匀称的图像（右），然后发送到神经收集。（动图的速率比及时视频慢了50%阁下）

这里用到了方针检测，即检测方针的存在、位置和巨细，以便零件在每一帧都能天生界线框。外貌上看起来很简朴，现实上却坚苦重重。

要想顺遂实现零件的辨认与分拣，尚有很多必要留意的处所，好比相机的位置和角度；光源要担保富裕；其它零件还不能与传送带的颜色一样，不然无法扣除配景，小哥选择的传送带颜色是淡粉色。

在实习神经收集上也必要淹灭大量时刻和精神，什么是神经收集呢？可以把它看作一个假造的大脑，它可以通过接管输入并转换成响应的输出来完成特定使命。

一样平常来说，输入给神经收集的数据越多，它完成使命的手段就越强。乐高分拣机的神经收集是通过输入乐高零件的图像，输出响应零件的编号。

因为乐高的零部件有成千上百种范例，颜色多样，而且从差异角度看外形也纷歧样。因此，网络正确的实习数据集是整个事变中最难的一部门。小哥在分拣机运行几天后捕捉了30万张图像，这是个中的一部门。

全部乐高喜爱者都头疼的一件事

没错，就是分类清算！ Daniel有了这个归纳清算小妙手，再也不消对着那一桶桶零件发愁了！不外咱也只有眼馋的份啊，想着那些年被堆到桶里的乐高，照旧只得长叹一句，唉~ 论乐高到今朝为止毕竟有几多种零件，还真的找不到确切的数字，由于分类方法纷歧样，统计出来的种类天然也就纷歧样，并且好像天天都有新的乐高零件降生… 乐高喜爱者们只得相互交换，切磋清算乐高零件的心得领会，文摘菌看了一下豆瓣和知乎上宽大网友的热心分享，大抵的分类方法有按巨细分、按颜色分、按系列分，乃至尚有凭证零件上的颗粒数目分。装零件的器皿多是一些收纳盒，清算箱。 啊，好想把这个事变交给AI啊~ 有网友在Daniel视频的评述区恶作剧道，已经把建造AI乐高分拣机列入他的退休打算了。

（编辑：河北网）

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