Подключите сцену к полной линии связи! Промышленная цифровая матрица TOROSDA совершила крупный технологический прорыв

Завершив развертывание приложений для виртуального моделирования данных, Toosda снова пополнила ключевые возможности сбора данных в реальном времени. Эта реальная мультимодальная система цифровой добычи, является основным звеном Toosda « Сцена + робот + данные + модель AI», открывает разрыв данных между аппаратным терминалом и интеллектуальным алгоритмом, создает полную бизнес - связь между полевыми операциями, работой оборудования, осаждением данных и интеллектуальной итерацией.

Реальная многомодальная система считывания чисел основана на высокоточной многомодальной цифровой прижимной лапе Toosda в качестве ядра, создавая интегрированную цифровую платформу от реального сбора до итерации модели. Самоисследовательские когти с несколькими захватами имеют сильную универсальность, без роботизированного отображения суставов могут быть адаптированы к различным моделям, легкая трансформация может быть введена в эксплуатацию производственной линии. Устройство объединяет визуальную инерцию и высокочастотную сенсорную схему для достижения шестиградусного высокоточного позиционного слежения, обычного позиционирования режимаСредняя погрешность 0,25%:: Синхронная запись визуального изображения, траектории движения, конечного положения, движения когтей и другой многомерной информации, совместимой с одной рукой, двумя руками сложных процессов, чтобы показать учение, чтобы собрать данные о производстве первой линии осаждения и кормить модель итерации, так что робот действительно « понимает процесс, будет работать.

Интегрированная цифровая платформа, охватывающая пять этапов замкнутого цикла персональных интеллектуальных данных искусственного обучения, обработки данных, моделирования, развертывания роботов и итерации обратной связи, эффективно устраняет отраслевые боли, такие как недостаточная адаптивность традиционных роботов, ограниченная точность сбора и слабая обобщающая способность сцены, и строит базу данных для масштабной посадки промышленного личного интеллекта.

　　Искусственная индикация и мультимодальный сбор

　　Образцы высококачественных данных

На первом этапе оператор выполняет инструкции по захвату, обработке, сборке и другим промышленным задачам с помощью нескольких захватных когтей, система синхронно записывает информацию о полномасштабных операциях и задачах, полностью сохраняет логику и детали ручной практической работы, создает высококачественный рабочий образец, соответствующий промышленной площадке, чтобы робот « понимал технологию».

　　Обработка и стандартизация данных

　　Повышение эффективности обработки данных и уровня управления

На втором этапе, после завершения сбора данных, система организует изображения запястья, положение движения и состояние когтей и другие данные из нескольких источников, выравнивает время и стандартизирует формат, а также унифицирует пакет в учебный набор данных. В то же время он предоставляет инструменты визуального обзора, которые поддерживают ручной просмотр, заметки и метки доступности, обеспечивая стандартный ввод данных для обучения модели и последующей итерации. Он также будет постепенно совершенствовать автоматизированную очистку данных, контроль качества, архивирование классификации и возможности управления версиями для дальнейшего повышения эффективности обработки данных и уровня управления.

　　
Модельная подготовка и оценка потенциала

　　Расширение возможностей роботов

На третьем этапе на основе стандартизированных наборов данных проводится обучение стратегиям работы с роботами, что позволяет моделям изучать отображение отношений от визуальных наблюдений и инструкций по заданию до конечного движения и движения когтей, а также постоянно оптимизировать возможности модели путем проверки обучения, оценки эффективности и дополнения данных.

　　Реальное развертывание роботов

　　Реализация интеллектуальных операций

На четвертом этапе высокоточная стратегическая модель, завершенная обучением, может быть быстро подключена к различным системам управления роботами, опираясь на визуальное восприятие в реальном времени, рабочее состояние робота и команду рабочей задачи автономного вывода точного выполнения действий, стабильно реализуя беспилотное автономное выполнение типичных промышленных задач, таких как захват, обработка и сборка, так что робот « будет работать » на реальном заводе.

　　Реальная оценка и обратный поток данных

　　Обновление модели кормления

На пятом этапе платформа записывает рабочий процесс и эффект робота на протяжении всего процесса, для точной атрибуции аномальных и неудачных сценариев, возвращает качественные приращенные данные в сбор и обучение, непрерывно оптимизирует точность работы и адаптивную способность модели, образуя замкнутое кольцо для оптимизации данных.

На этом этапе Toosda построила « искусственное обучение и сбор - обработка данных и стандартизация - обучение моделям - развертывание реальных машин - оптимизация обратной связи», чтобы создать замкнутое кольцо данных всего процесса, эффективно построить высококачественный набор промышленных данных, постоянно расширять границы применения личного интеллекта, чтобы роботы с личным интеллектом лучше адаптировались к производственным процессам, лучше справлялись с реалистичными операциями, чтобы помочь в интеллектуальном производстве, беспилотной трансформации и модернизации.

　　Автор Сюй Цзинъюй