• 背景知识

     在工业堆场的仓库里面堆放着大量的形状不规则的线缆盘，如图所示：

通常情况下，对于人工搬运的仓储物流环境下，基本是人工开动叉车，人工找到线缆盘圆心的位置，再用叉车的前叉插入线缆盘，这种情况下基本是靠人来识别线缆盘圆心个准确位置。

随着智能仓储技术的发展，对于无人仓储的环境下，我们需要机器自动“搬运”这些形状不规则，颜色各异的线缆盘。比如让智能叉车前面两个插针自动化插入线缆盘的圆心，智能航吊的顶针自动化插入线缆盘的圆心。这种情况下需要机器准确识别线缆盘圆心的准确位置。

• 技术难点

由于线缆盘长期在搬运过程中造成的变形，以及线缆盘长期暴露在室外堆场环境下由于生锈老化带来的颜色差异，采用传统的图像处理是很难找准线缆盘圆心的准确位置的。

本人探索出一种基于人工智能深度学习方法，能够准确获取线缆盘中心点的位置。这样就可以使得叉车自动找准线缆盘圆孔所在位置，能大大提高线缆盘在仓储运输过程中的效率。

•  本课程找线缆盘中心点的效果

采用本课程中使用方法能够很准确无误的找到各种变色变形的线缆盘的准确位置，如图所示：

原始图片：

模型算法推理结果：

• 开设课程以及课程面向对象

我将会把我的找圆心的方法做成一系列课程，以便工业界直接使用和人工智能爱好者学习。课程主要面向对象为：

1. 物流仓储领域工程师，可以直接使用我介绍的方法用于他们产品的一部分。
2. 广大热衷于人工智能深度学习的爱好者，他们可以从我的工程实践中学习到如何训练模型，Semantic Segmentation理解，以及FCN，U-Net， DeepLab V3+经典语义分割的理解。

•  课程源代码目录结构

 

•  课程安排

本课程所讲的方法可以直接在在工业场景下应用，可以直接应用于工业场景

另外本课程可以做为一个引例，后面会附带相关视频，介绍本方法的实现原理，实现方法由此过程产生的视频和相应的文件可以作为广大人工智能爱好者学习的资料。

• 欢迎添加我的微信，任何技术问题，欢迎和我一起探讨。

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