Gute Nachrichten Für Otakus: Keine Angst Vor Zu Viel Lego, Eine Intelligente Sortiermaschine Hilft Beim Sortieren
Lego ist mittlerweile fast schon ein Synonym für hochwertiges Spielzeug und das bekannteste Produkt der Marke sind Legosteine. Seine vielfältigen Formen und Spielmöglichkeiten begeistern Groß und Klein gleichermaßen. Allerdings ist es ein großes Problem, diese komplexen und vielfältigen Teile zu klassifizieren und zu speichern. Ein Softwareentwickler hat mithilfe von KI-Technologie eine Lego-Sortiermaschine gebaut und bringt Lego-Fans gute Neuigkeiten.
Auch wenn Sie noch nie mit LEGO gespielt haben, haben Sie vielleicht schon davon gehört. Die LEGO Gruppe wurde 1932 in Dänemark gegründet und bald darauf"LEGO"Diese Marke ist zum Synonym für hochwertiges Spielzeug geworden.
Die berühmtesten Bausteine von LEGO kamen erstmals im Jahr 1949 auf den Markt. 70 Jahre Geschichte.
Wie schwierig ist es, Lego zu klassifizieren?
Aufgrund ihrer Komplexität, Vielfalt und ihres großen Fantasiespielraums üben Legosteine eine große Anziehungskraft auf Kinder aus. Sie haben bei vielen Spielern für Begeisterung gesorgt und sind in vielen Bildungseinrichtungen sogar zu Lehrmitteln geworden. Allerdings geraten Lego-Freunde aufgrund der großen Teilevielfalt oft in Schwierigkeiten mit der Einordnung und Kategorisierung. Zurzeit gibt es 119 Serien, 111 Farbenund jede Serie enthältHunderte oder sogar Tausende von Teilen.
Es war einmal ein Lego-Enthusiast, der bei einer Auktion auf eBay 2 Tonnen Legosteine ersteigerte. Es machte Spaß, Geld auszugeben, aber angesichts der großen Menge an Legosteinen war er sprachlos. „Es würde mehrere Leben dauern, sie alle zu organisieren“, schrieb er in seinem Blog.
Viele Spieler haben sich auch mit der Klassifizierung und Organisation von Lego beschäftigt. Daniel West, ein australischer Softwareentwickler, der sich für Computer Vision interessiert, übergab dieses knifflige Problem der KI.
Die weltweit erste universelle KI-Lego-Sortiermaschine
Wir Menschen können Form, Farbe und andere Merkmale eines Bausteins leicht erkennen, indem wir ihn nur ansehen. Schon ein ein- oder zweijähriges Kind kann nach einigen Versuchen den Unterschied zwischen beispielsweise einem 2×1 roten Baustein, einem 4×1 grünen Baustein und den kleinen Kettenbausteinen erkennen.
Was aber, wenn wir die Aufgabe der Klassifizierung und Zusammenfassung einer Maschine überlassen? Es scheint, dass es nicht so einfach ist.
Schon 2011, ein LEGO-Enthusiast in Japan akiyuky, erfand die Lego-Sortiermaschine, um dieses Problem zu lösen. Allerdings enthält seine Datenbank weniger Bilder und die Sortiergeschwindigkeit ist langsamer.
Inspiriert von akiyuky, der auch Lego und Maschinen liebtDaniel West, australischer Softwareentwickler Ich möchte eine intelligentere und schnellere Lego-Sortiermaschine entwerfen.
Also verbrachte er zwei Jahre damit,Über 10.000 LEGO Steine, baute eine universelle Lego-Stein-Sortiermaschine, diese SortiermaschineMithilfe von Computer Vision Algorithmen können beliebige Lego-Teile sortiert werden. Das Gerät verfügt außerdem über 6 Lego-Motoren und 9 Servomotoren zum Antrieb der Förderbänder und Rührwerke, die die Lego-Teile transportieren.
West sagte, die Maschine könneSortieren Sie 2927 LEGO-Steine in 18 verschiedene Behälter,UndAlle 2 SekundenSie können einen Baustein teilen. Diese Effizienz ist ziemlich gut, oder?
Obwohl dies nicht die erste Lego-Sortiermaschine der Welt ist, nennt West sie dieDie weltweit erste universelle LEGO-Sortiermaschine, „weil es modernste künstliche Intelligenz nutzt, um jedes jemals produzierte Lego-Teil erkennen und klassifizieren zu können.“ West plant außerdem, den Code in Zukunft zu veröffentlichen.
Klassifizierungsarbeit, der Prozess ist in drei Schritte unterteilt
Wie genau funktioniert dieses leistungsfähige Gerät? Insgesamt wirkt es nicht kompliziert und besteht aus insgesamt drei Schritten.
Schritt 1: Fügen Sie die Blöcke hinzu.
Ein großer Haufen Legosteine wird in eine Rutsche auf der Oberseite der Maschine geschüttet, die die Steine dann auf ein Vibrationsband legt, wo sie in einzelne Stücke zerrüttelt werden.
Schritt 2: Fotos aufnehmen und klassifizieren.
Die Blöcke werden von einem Raspberry Pi-Computer bereitgestellt. Der Raspberry Pi-Computer enthält eine Kamera, die beim Vorbeifahren der Steine eine Reihe von Bildern aufnimmt, die dann in das CNN-Modell eingespeist werden. ResNet-50 Klassifizieren Sie weiter.
Schritt 3: Klassifizieren und in Kisten legen
Nachdem die Klassifizierungsergebnisse an das Gerät zurückgemeldet wurden, leiten verschiedene kleine Tore auf dem Förderband die Bausteine in die entsprechenden Kisten.
Die technische Umsetzung hat viele Wendungen
Es gibt Hunderte von Lego-Teilen in verschiedenen Farben und aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet unterscheiden sie sich in ihrer Form. daher,Das Sammeln des richtigen Trainingsdatensatzes ist der schwierigste Teil der gesamten Arbeit.
West sagte, er habe zunächst versucht, es mit Legos zu simulieren. Er aus LDraw-Teilebibliothek(ein Open-Source-Programm, mit dem Enthusiasten virtuell Lego bauen können) 3D-Modell, und habe es mit der kostenlosen Animationssoftware Blender gerendert.
Anschließend kann er die 3D-Modellblöcke in verschiedenen Drehwinkeln und Farben simulieren. Diese Einzelbilder werden zu einemÜber 25 Millionen Bildervon synthetischen Datensätzen.
Doch zu Wests BestürzungSein KI-Lego-Sortierer wurde mit gefälschten Bildern trainiert, konnte aber keine echten Teile erkennen. „Zu diesem Zeitpunkt hatte ich das Projekt schon fast völlig aufgegeben“, sagte er. „Ich hatte Monate damit verbracht, eine komplexe Methode zur Umwandlung synthetischer Bilder in reale Bilder zu implementieren, jedoch mit wenig Erfolg.“
Anschließend wandte er sich einer anderen häufig verwendeten Technik zu, um die Kluft zwischen Simulation und Realität zu verringern:Domänen-Randomisierung.
Durch Domänenrandomisierung kann das Modell trainiert werden, mehr Datenvariationen zu erkennen.Das System lernte nicht nur verschiedene Drehungen und Farben der Legosteine, sondern auch, verschiedene Lichteffekte, Texturen und Geräusche zu berücksichtigen..
Um die Leistung des Lego-Klassifikators weiter zu verbessern, hat West auch einen kleineren Datensatz mit Schnappschüssen echter Lego-Teile integriert. „Der eigentliche Datensatz enthielt nur Stücke aus meiner persönlichen Sammlung, die letztendlich aus 544 verschiedenen Stücktypen bestand“, sagte er. Dabei handelte es sich um die häufigeren Typen der Lego-Serie, während der synthetische Datensatz weniger häufige Typen umfasste.
Durch das Training mit diesen beiden Datensätzen sollte die Kamera von Wests Lego-Sortierer theoretisch in der Lage sein, Teile zu erkennen, die sie noch nie gesehen hat. Die tatsächliche Leistung des Modells bei verschiedenen Datensätzen ist jedoch immer noch unterschiedlich:Echter DatensatzWenn die Teile 93 %und IdentifizierungSynthetischer DatensatzDie Genauigkeit der Teile in 74 %.
Es ist nicht einfach, Trainingsdatensätze zu sammeln, und West hat auch einen Artikel geschrieben (Ursprünglicher Link: http://985.so/f5G8), in dem er detailliert beschreibt, wie er 100.000 beschriftete LEGO-Trainingsbilder erstellt hat. In dem Artikel wurde erwähnt, dass er hauptsächlich Methoden zur Beispielgenerierung und vereinfachte Prozesse verwendete und KI-gestützte Anmerkungen nutzte, um die Aufgabe der Beschriftung großer Bildmengen zu erledigen.
Träume werden mit Hilfe von KI wahr
West liebt Lego und auch sein Traum hat mit Lego zu tun. Er sagte:Er wird endlich seinen Lebenstraum verwirklichen: den Bau einer echten, funktionierenden Lego-Sortiermaschine, während Sie praktische Erfahrungen beim Entwerfen und Bereitstellen von Systemen der künstlichen Intelligenz sammeln.
Interesse ist der beste Lehrer und die größte treibende Kraft. Gleichzeitig hat die Entwicklung der Technologie auch Interessen und Träume beflügelt und ermöglicht, dass große und kleine Träume schneller und perfekter verwirklicht werden. Heutzutage kann KI Ihnen beim Sortieren von Legos helfen. Was kann sie sonst noch nicht?
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