WPG大联大推出基于Intel产品的智能机械手臂视觉系统方案-新品速递

精品文档-下载后可编辑WPG大联大推出基于Intel产品的智能机械手臂视觉系统方案-新品速递致力于亚太地区市场的超过半导体元器件分销商大联大控股宣布，其旗下友尚推出基于英特尔（Intel）NCS2神经计算棒的视觉系统方案，适用于智能机械手臂。

图示1-大联大友尚基于Intel产品的智能机械手臂视觉系统方案的展示板图

机械手臂是一种能够灵活代替人类手和臂工作的机器，通常用以按固定程序抓取、搬运物件或操作工具的自动操作装置。随着机器视觉、AI等技术的不断突破，智能机械手臂的发展也日益壮大。大联大友尚基于IntelNCS2神经计算棒的视觉系统方案，应用于机械手臂中，可明确识别物体，让抓取、搬用等过程更加智能。

图示2-大联大友尚基于Intel产品的智能机械手臂视觉系统方案的场景应用图

本方案的重心原理是利用D435识别到彩色影像结合深度学习的物件定位算法YOLOv3找到物品位置(X，Y)。当CPU算力不足时，可使用IntelGPU或VPU（NCS2）加速计算，再通过D435识别到深度影像所对应位置的深度（Z）信息，即可实现让机械手臂正确地伸到正确的空间位置（XYZ）夹取并抓取物品。

图示3-大联大友尚基于Intel产品的智能机械手臂视觉系统方案的方块图

IntelNCS2是一款具有神经计算引擎的VPU（视觉处理单元），可提供比前一代产品高出八倍的性能。诸如Caffe，TensorFlow或MXNet等深度学习神经网络可以直接与NCS2上的OpenVINO工具包集成。并且这些机器学习框架还针对全新的深度神经网络（DNN）推理引擎进行优化。借助电脑和IntelNCS2，开发人员可以快速启动AI和计算机视觉应用的开发。

NCS2可在USB3.0上运行，不需要其他硬件，从而使用户能够将其在电脑上训练好的模型，无缝部署到各种边缘设备而不需连网或连云。无论是开发智能相机，具有手势识别功能的无人机，工业机器人，还是下一代智能家居设备，NCS2都能为开发人员提供快速原型所需的功能。

重心技术优势：

IntelRealSenseD435camera：

低成本的3D双目深度相机；

提供完整SDK可以快速与系统整合；

可快速扫瞄，提供点云资讯；

可透过ROS整合开发自主创新功能；

智能化3D物件辨识。

IntelOpenVinoToolkit：

可很佳化训练好的模型；

支援业界、学界常用的训练框架；

可快速部属到Intel的硬体平台如CPU、GPU、VPU、FPGA；

提供常用的预训练模型如SSD、YOLO等；

提供C与Python的应用范例，缩短程式开发周期。

IntelNeuralComputeStick2（IntelNCS2）：

在英特尔MovidiusMyriadX视觉处理单元（VPU）上提供卓越的每瓦每美元效能进行构建和扩展；

支援Windows10，Ubuntu*或macOS*上快速开发；

在通用框架和开箱即用的范例应用程式上进行开发；

在不需连云情况下进行操作；

在低成本的边缘设备（例如RaspberryPi*3和其他ARM*主机设备）端开发原型。

方案规格：

3D相机：IntelRealSenseD435Camera；

作业系统：Windows10；

IntelNUCRuggedBoardwithCorei3/i5Processor；

AI推论套件：IntelOpenVinoToolkit2022.03；

内存：4GB