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[導讀] 對許多樂高玩家來說,拼各種模型很好玩,但是拆解后將各種積木分類卻很累人。現(xiàn)在有人利用人工智能(AI)、Raspberry設計出可準確分類樂高積木的機器,以有效解決這個問題。 十

對許多樂高玩家來說,拼各種模型很好玩,但是拆解后將各種積木分類卻很累人?,F(xiàn)在有人利用人工智能(AI)、Raspberry設計出可準確分類樂高積木的機器,以有效解決這個問題。

十次方:玩家用人工智能(AI)技術幫忙分類樂高積木身兼軟件工程師、游戲玩家及AI愛好者的Daniel West最近公布一段影片,顯示以樂高積木和伺服馬達、相機等元件組合成名為「全能樂高分類機」(Universal Lego Sorting Machine)的機器。

West指出,他的樂高分類機是在看過2011年日本一個YouTuber的樂高分類專案及2017年第一個AI樂高分類機后產(chǎn)生的靈感。

「全能樂高分類機」利用10,000多個樂高積木、6個樂高馬達及9個伺服馬達,并加上Raspberry Pi、相機、和紙做的輸送帶構成名為「Capture Unit」的機組。實際運作中,Raspberry Pi相機將輸送帶送來的樂高積木錄影、擷取影像后以無線傳送到連接機器的Raspberry Pi機器處理,再送到鄰近跑AI算法的服務器。后者利用算法分析辨識積木形狀,再將訊息送回這臺機器執(zhí)行分類。

West利用真實的樂高積木、LDraw和Rebrickable 3D影像數(shù)據(jù)庫,以及Google Tensorflow來訓練其神經(jīng)網(wǎng)絡。他指出,Raspberry Pi的先天限制,使其無法跑太復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡如YOLO或R-CNN。最后West運用計算機視覺和開源OpenCV library達成AI算法的開發(fā)。

這臺機器可以將混雜的樂高積木堆,以約2秒1個的速度分到18個籃子。他說,它之所以稱為「全能」,是因為它能辨識3000種樂高元件,即使沒見過的形狀也能分辨。

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