大联大友尚集团基于Intel的智能机械手臂视觉系统方案

2021年11月3日，大联大旗下友尚，正式推出了一套基于Intel NCS2神经计算棒的视觉系统方案，专门为智能机械手臂设计。先划个重点：这套方案的核心，是让机械手臂“看”得更准、抓得更稳。

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

机械手臂这东西，听起来很高大上，其实本质上就是一台能按固定程序抓取、搬运物件的自动化装置，相当于人类手臂的“全自动升级版”。不过，随着机器视觉和AI技术的爆发，智能机械手臂的进化速度远超预期。大联大友尚这套方案，把Intel NCS2神经计算棒塞进机械手臂里，实现精准物体识别，让抓取和搬运流程变得更聪明、更高效。

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

来，深入了解一下它的核心原理。这套方案先利用D435彩色摄像头，结合深度学习里的YOLOv3目标检测算法，锁定物体的平面位置——也就是X轴和Y轴坐标。当电脑的CPU算不过来时，可以用Intel的GPU或者VPU（也就是NCS2）来做“翻跟斗”，算力直接拉满。然后，D435的深度摄像头会给出物体的Z轴坐标（深度信息），三个维度一凑齐，机械手臂就能精确地伸到指定空间位置，把物品稳稳夹起来。

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

这里必须提一下Intel NCS2这块“小板子”。它本质上是一个集成了神经计算引擎的VPU（视觉处理单元），性能比上一代产品高出8倍。更关键的是，主流的深度学习框架，比如Caffe、TensorFlow或MXNet，都可以直接通过OpenVINO工具包跟它无缝对接。这些机器学习框架还专门针对全新的深度神经网络推理引擎做过优化。换句话说，只要有一台电脑加一个NCS2，开发者就能快速启动AI和计算机视觉应用的开发流程，门槛大幅降低。

而且NCS2只靠USB 3.0供电运行，不需要额外硬件，开发者可以把自己在电脑上训练好的模型，无缝部署到各种边缘设备上——不需要联网，更不需要上云。无论是开发智能摄像头、带手势识别的无人机、工业机器人，还是下一代智能家居设备，NCS2都能帮开发者快速做出原型。

核心技术优势：

Intel RealSense D435 camera：

• 低成本的3D双目深度相机；
• 提供完整SDK，方便快速与系统整合；
• 可快速扫描，输出点云数据；
• 通过ROS能开发自主创新功能；
• 支持智能化3D物体识别。

Intel OpenVino Toolkit：

• 可以对训练好的模型进行优化；
• 支持业内和学术界常用的训练框架；
• 能快速部署到Intel的CPU、GPU、VPU、FPGA等硬件平台；
• 预置了SSD、YOLO等常用模型；
• 提供C++与Python应用范例，加快开发周期。

Intel® Neural Compute Stick 2 (Intel® NCS2)：

• 基于Intel Movidius Myriad X VPU，每瓦性能与成本优势突出；
• 支持Windows 10、Ubuntu或macOS快速开发；
• 通用框架开箱即用，附赠范例应用；
• 支持离线操作，无需联网；
• 可在Raspberry Pi 3等低成本边缘设备上快速构建原型。

方案规格：

• 3D相机：Intel RealSense D435 Camera；
• 操作系统：Windows 10；
• 主板：Intel NUC Rugged Board with Core i3/i5 Processor；
• AI推理套件：Intel OpenVino Toolkit 2020.03；
• 内存：4GB以上；
• 传输接口：USB 3.0；
• 神经计算棒：Intel® Neural Compute Stick 2 (Intel® NCS2)。

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