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百度EasyDL物体检测助力医药物流高效药盒分拣

发布时间:2021-09-29 11:09 作者:未知

简述:今天给大家分享的是百度EasyDL物体检测助力医药物流高效药盒分拣的相关内容,下面我们一起来看具体详情!

  今天给大家分享的是百度EasyDL物体检测助力医药物流高效药盒分拣的相关内容,下面我们一起来看具体详情!
  取得的成果
  浙江工业大学的付老师基于EasyDL专业版内已进行优化的YOLOV3、Fast-RCNN等预置网络,使用版物体检测模型,帮助合作企业在短时间内快速训练得到药盒检测分拣模型;并借助EdgeBoard-VMX加速卡软硬一体方案,配合机械臂控制团队迅速实现机械臂高效药盒分拣,为药盒物流行业中的分拣难题提供了可行的解决方案。在具体实际应用中,EasyDL专业版的物体检测模型3D定位精度在1-2mm,姿态精度在1度左右,机械臂臂展较长,通常为1.3或1.5米,完成一次分拣任务的周期可低至7-8秒左右,机械臂支持24小时不间断工作,分拣效率相比人工大大提升。
  需要解决的问题
  药盒检测是实现机器人分拣的技术难题之一,困扰医药物流行业许久。有三点原因,首先,药盒的种类非常多,现在我国最新的医保目录内药品有2643种,目录外药品更多(可能超过了10万种),而且不断有新药在研发。第二,药盒检测的背景比较复杂,药盒是分层堆积在药箱里的,下层会对上层的药盒产生比较大的背景干扰。第三,要求检测速度比较快,几十到几百毫秒时间完成检测识别。因此,医药物流企业进行药盒检测难度大,通常采取传统人工分拣的方式,工作量大,耗时长。
  基于百度EasyDL物体检测的解决方案
  EasyDL专业版预置了优化过的多种网络,用户可以根据对模型精度、预测速度的要求进行选择;同时,专业版中也内置了百度自研超大规模视觉预训练模型,基于百度海量数据进行大规模训练而成,相较使用公开数据集训练的预训练模型,效果有明显提升。在药盒检测场景中,优化的多种网络选择与效果优秀的预训练模型,配合EdgeBoard-VMX加速卡软硬一体方案在机械臂上的离线部署,助力开发者在面对药盒分拣过程中复杂的种类与背景难题时,短时间内完成高精度AI模型的开发与落地。
 
百度EasyDL物体检测助力医药物流高效药盒分拣
 
  1,使用业务实地采集的药盒数据,通过EasyDL专业版物体检测训练药盒识别模型,迭代至识别精度满足需求。
  2,在模型离线部署时,借助EdgeBoard-VMX加速卡软硬一体方案,将其部署到分拣机械臂上,缩短了机械臂的分拣时长,提高了分拣效率。
  3,讲机械臂应用到药盒物流场景中,完成药盒检测与分拣、复核。
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