Kết nối với AI hoàn chỉnh! Ma trận khai thác số công nghiệp TUOSDA đạt được những đột phá công nghệ lớn

Sau khi hoàn thành triển khai ứng dụng số liệu mô phỏng ảo, Thác Tư Đạt một lần nữa bổ sung đầy đủ năng lực mấu chốt này. Bộ hệ thống thu thập số đa hình thức của máy thực này là một khâu cốt lo@@ ̃i của "Cảnh tượng+rô - bốt+dữ liệu+mô hình AI" của Thác Tư Đạt, mở ra sự cắt đứt dữ liệu giữa đầu cuối phần cứng đến thuật toán thông minh, xây dựng liên kết nghiệp vụ hoàn chỉnh về công tác hiện trường, vận hành thiết bị, lắng kết dữ liệu, lặp lại thông minh.

Hệ thống khai thác số đa phương thức của máy thật lấy chân kẹp số đa phương thức chính xác cao của Thác Tư Đạt làm cốt lõi, xây dựng nền tảng khai thác số tích hợp từ thu thập máy thật đến lặp đi lặp lại mô hình. Tính thông dụng của móng vuốt tự nghiên cứu rất mạnh, không cần ánh xạ khớp robot là có thể thích hợp với các loại máy, cải tạo nhẹ nhàng là có thể đưa vào sử dụng dây chuyền sản xuất. Thiết bị kết hợp quán tính trực quan với sơ đồ cảm biến tần số cao để đạt được sáu độ tự do theo dõi tư thế vị trí chính xác cao, định vị điều kiện làm việc thông thườngLỗi trung bình ≤0,25%; Thu thập đồng bộ hình ảnh trực quan, quỹ đạo chuyển động, thái độ cuối, hành động vuốt và thông tin đa chiều khác, tương thích với hướng dẫn quy trình phức tạp một tay và hai tay, để thu thập dữ liệu sản xuất tuyến đầu lắng đọng và lặp lại mô hình, để robot thực sự "hiểu quy trình và biết làm việc".

Mặt bằng thu thập số nhất thể hóa, xây dựng 5 giai đoạn lớn đóng cửa dữ liệu thông minh cụ thể hóa, xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, triển khai rô - bốt và phản hồi lặp đi lặp lại, giải quyết hiệu quả các điểm đau ngành nghề như tính thích hợp của rô - bốt truyền thống không đủ, tính chính xác thu thập có hạn, năng lực phổ biến cảnh tượng yếu, v. v., xây dựng cơ sở dựng dữ liệu vững chặt cho việc quy mô ho

　　Giáo dục nhân tạo và thu thập đa phương thức

　　Lượng mưa mẫu dữ liệu chất lượng cao

Giai đoạn đầu tiên, người vận hành hoàn thành việc nắm bắt, xử lý và lắp ráp các nhiệm vụ công nghiệp khác bằng cách sử dụng hàm số, hệ thống ghi lại hoạt động toàn diện và thông tin nhiệm vụ một cách đồng bộ, lưu trữ đầy đủ logic và chi tiết thực hành nhân tạo, tạo ra các mẫu hoạt động chất lượng cao phù hợp với các trang web công nghiệp, để robot "hiểu quy trình".

　　Xử lý dữ liệu và tiêu chuẩn hóa

　　Nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu và trình độ quản lý

Giai đoạn thứ hai, sau khi thu thập dữ liệu hoàn thành, hệ thống sắp xếp dữ liệu đa nguồn như hình ảnh cổ tay, tư thế vị trí chuyển động và trạng thái hàm, căn chỉnh thời gian và chuẩn hóa định dạng và đóng gói thống nhất thành bộ dữ liệu đào tạo. Đồng thời cung cấp các công cụ xem xét trực quan, hỗ trợ việc xem xét, ghi chú và đánh dấu tính khả dụng của con người, cung cấp nhập dữ liệu đặc biệt cho huấn luyện mô hình và các lần lặp lại tiếp theo. Đồng thời sẽ từng bước hoàn thiện năng lực thanh lọc dữ liệu tự động hóa, kiểm tra chất lượng, lưu trữ phân loại và quản lý phiên bản, tiếp tục nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu và trình độ quản lý.

　　
Đào tạo mô hình và đánh giá năng lực

　　Nâng cao khả năng tổng quát hóa robot

Giai đoạn III, đào tạo chiến lược vận hành robot dựa trên các bộ dữ liệu được tiêu chuẩn hóa, cho phép mô hình học các mối quan hệ lập bản đồ từ quan sát trực quan và hướng dẫn nhiệm vụ đến chuyển động cuối và hành động hàm và tối ưu hóa liên tục khả năng của mô hình thông qua xác minh đào tạo, đánh giá hiệu ứng và bổ sung dữ liệu.

　　Triển khai robot thật

　　Thực hiện công việc thông minh

Giai đoạn thứ tư, mô hình chiến lược có độ chính xác cao hoàn thành đào tạo có thể nhanh chóng truy cập vào tất cả các loại hệ thống điều khiển robot, dựa vào nhận thức trực quan thời gian thực, trạng thái hoạt động của robot và hướng dẫn nhiệm vụ hoạt động để tự động xuất ra các hành động thực hiện chính xác, ổn định để thực hiện các nhiệm vụ công nghiệp điển hình như nắm bắt, xử lý và lắp ráp, để robot "sẽ làm việc" trong nhà máy thực.

　　Đánh giá và dữ liệu trở lại

　　Nâng cấp mô hình đảo ngược

Giai đoạn 5, toàn bộ hành trình mặt bằng ghi lại quá trình và hiệu quả làm việc của máy móc thực robot, nhằm vào cảnh bất thường, thất bại quy quy chính xác, đem dữ liệu gia tăng chất lượng cao trả về khâu thu thập và huấn luyện, tiếp tục lặp đi lặp lại tối ưu hóa độ chính xác và năng lực thích hợp của mô hình mô hình thành vòng đóng dữ liệu tự tối ưu hóa.

Đến nay, TUOSDA đã xây dựng vòng kín dữ liệu toàn bộ quy trình "dạy và thu thập nhân tạo - xử lý dữ liệu và tiêu chuẩn hóa - đào tạo mô hình - triển khai máy thật - tối ưu hóa phản hồi", xây dựng hiệu quả các bộ dữ liệu công nghiệp chất lượng cao, không ngừng mở rộng ranh giới ứng dụng thông minh, để robot thông minh phù hợp hơn với quy trình sản xuất, hoạt động thực tế tốt hơn, giúp ngành sản xuất thông minh hóa và chuyển đổi nâng cấp không có con người.

　　Viết bởi Shijing Yu