2020年，為了讓更多人學(xué)習(xí)機(jī)械臂知識(shí)，我們推出了世界上最小的6軸機(jī)器人手臂：myCobot，之后陸續(xù)推出碼垛機(jī)械臂mypalletizer，小六軸mechArm，雙臂myBuddy。將昂貴的工業(yè)機(jī)械臂轉(zhuǎn)化成桌面級(jí)機(jī)械臂，通過(guò)較低的價(jià)格，搭建了一個(gè)機(jī)器人研究和教育平臺(tái)，降低了AI人工智能領(lǐng)域的學(xué)習(xí)門(mén)檻。

為了滿足更多用戶的需求，我們不斷擴(kuò)大桌面級(jí)機(jī)械臂產(chǎn)品線，推出功能更強(qiáng)大、操作更便捷的高精度桌面機(jī)械臂奧創(chuàng)ultraArm，并搭配完善寫(xiě)字畫(huà)畫(huà)、激光雕刻與視覺(jué)識(shí)別相關(guān)套裝，用戶可直接選用。

ultraArm奧創(chuàng)機(jī)械臂是一款超小型桌面機(jī)械臂，全身采用經(jīng)典金屬結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，本體占用面積只有A4紙張的一半，靈活使用。搭載高性能步進(jìn)電機(jī)，能夠?qū)崿F(xiàn)±0.1mm重復(fù)定位精度和高穩(wěn)定性。可進(jìn)行寫(xiě)字畫(huà)畫(huà)，激光雕刻，可自由搭配滑軌、傳送帶、智能小車(chē)、視覺(jué)相機(jī)等配件，根據(jù)不同需求完成不同實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目，廣泛應(yīng)用到高等教育科研教學(xué)、職業(yè)應(yīng)用教育等多個(gè)領(lǐng)域。

產(chǎn)品特點(diǎn)

01? 經(jīng)典結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

金屬光澤配合工業(yè)風(fēng)格硬朗的外觀，340mm的運(yùn)動(dòng)半徑,650g的有效負(fù)載，協(xié)助實(shí)現(xiàn)您的理想控制場(chǎng)景。

02?體積小巧

ultraArm奧創(chuàng)機(jī)械臂占用極少的空間，比一張A4紙還要小，隨手?jǐn)[放，能夠更輕松地融入各種生產(chǎn)環(huán)境當(dāng)中，具有靈活部署、快速響應(yīng)的特點(diǎn)。

03?高精度

采用自主研發(fā)的高精度步進(jìn)電機(jī)，能夠?qū)崿F(xiàn)±0.1mm的重復(fù)定位精度。

04? 快速更換末端工具

搭配快換接口，適配多種末端執(zhí)行器，只需簡(jiǎn)單安裝即可更換工具，大大提高效率。

05?長(zhǎng)時(shí)間工作

滿足7 X 24小時(shí)長(zhǎng)時(shí)間工作，讓長(zhǎng)時(shí)間的科創(chuàng)研究不在受限。

06?操作簡(jiǎn)單

快速便捷的硬件電氣接口，一體化的設(shè)計(jì)，操作簡(jiǎn)單，激光雕刻接口、自適應(yīng)夾爪接口吸泵接口、燒錄開(kāi)關(guān)輕松切換。人手一機(jī)，讓每位學(xué)生通過(guò)實(shí)操練習(xí)獲得更好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)

07?圖形化編程

MyBlockly 是一款積木式拖拽編程可視化軟件，“拖拽”編程是一種基本的技術(shù)，它允許通過(guò)拖拽代碼構(gòu)建塊或者其他視覺(jué)線索，而不是手動(dòng)編寫(xiě)基于文本的代碼。如此一來(lái)，復(fù)雜又抽象的編程語(yǔ)言就變得容易理解

08?主流編程語(yǔ)言

支持 Python、C++、Arduino 等。

09?ROS2仿真控制

采用全球主流機(jī)器人通訊框架ROS開(kāi)發(fā)，并且支持仿真，在虛擬環(huán)境中進(jìn)行控制及算法的驗(yàn)證，降低了對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境的要求提高了實(shí)驗(yàn)效率

產(chǎn)品套裝

ultraArm作為桌面級(jí)多功能開(kāi)源機(jī)械臂實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，為滿足開(kāi)展機(jī)器人技術(shù)項(xiàng)目教學(xué)實(shí)踐而設(shè)計(jì)，實(shí)踐內(nèi)容涉及機(jī)器人機(jī)構(gòu)學(xué)、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)、傳感器及檢測(cè)技術(shù)、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人建模與仿真、機(jī)器人操作系統(tǒng)等課程內(nèi)容，可用于機(jī)器人專業(yè)、機(jī)電相關(guān)專業(yè)、智能制造專業(yè)、自動(dòng)化專業(yè)、電子信息專業(yè)等根據(jù)課程需要開(kāi)展專業(yè)課程實(shí)訓(xùn)、專業(yè)拓展實(shí)訓(xùn)。

ultraArm有5種套裝可選擇，有寫(xiě)字畫(huà)畫(huà)套裝、激光雕刻套裝、視覺(jué)抓取套裝、滑軌識(shí)別套裝、傳送帶識(shí)別套裝。

提供機(jī)器人場(chǎng)景及功能應(yīng)用、機(jī)器人算法的應(yīng)用實(shí)例及源碼，可自主興趣DIY和學(xué)習(xí)視覺(jué)識(shí)別相關(guān)知識(shí)。

01?興趣DIY

一鍵軌跡生成可視化軟件，配有工作平臺(tái)，筆夾，激光雕刻，溫馨時(shí)刻在線制作。DIY制作銘牌，手機(jī)殼，AI畫(huà)圖，跟隨時(shí)尚潮流熱點(diǎn)，享受創(chuàng)作快感。

套裝一：寫(xiě)字畫(huà)畫(huà)套裝
?

機(jī)械臂以其高精度和穩(wěn)定性，可以書(shū)寫(xiě)出流暢的線條。自研Elephant luban 軟件可以自定義圖形大小、落筆位置，也提供了讓用戶將圖片轉(zhuǎn)換功能，快速將圖片生成運(yùn)行軌跡，給用戶更大的創(chuàng)意空間。

套裝二：激光雕刻套裝
?

想要擁有專屬于自己的標(biāo)志，還可以進(jìn)行激光雕刻，獨(dú)家定制你自己想要的圖案和標(biāo)志。

02?機(jī)器視覺(jué)

提供開(kāi)源的AI算法，配套相關(guān)的教學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景，視覺(jué)抓取，滑軌，傳送帶套裝， 靜態(tài)視覺(jué)，動(dòng)態(tài)視覺(jué)的一站式體驗(yàn)快速上手。

套裝三：視覺(jué)抓取套裝
?

應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，用戶可以利用機(jī)械臂完成定位抓取和自動(dòng)分揀。

套裝四：傳送帶套裝
?

通過(guò)距離傳感器感應(yīng)物流距離實(shí)現(xiàn)抓?。煌ㄟ^(guò)傳送帶傳輸物流進(jìn)行視覺(jué)識(shí)別分類。

套裝五：滑軌套裝
?

通過(guò)視覺(jué)識(shí)別物品，追蹤跟隨物品移動(dòng)并抓取。

使用Python編程，配合跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV，具備目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類和智能分析等Al能力，支持深度學(xué)習(xí)和自主訓(xùn)練。

機(jī)器視覺(jué)

顏色識(shí)別抓取
?

配合高清攝像頭，ultraArm奧創(chuàng)機(jī)械臂可以通過(guò)AI視覺(jué)算法，對(duì)特定顏色的物體進(jìn)行智能分揀。

圖像處理采用基于LAB顏色空間的色彩閾值二值化，通過(guò)腐蝕、膨脹等操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體顏色的提取和識(shí)別，然后根據(jù)顏色自動(dòng)分揀至對(duì)應(yīng)位置。

圖像識(shí)別抓取
?

使用eye-to-hand的模式，使用攝像頭，通過(guò) OpenCV 加載Tensorflow 訓(xùn)練出來(lái)的模型數(shù)據(jù)，識(shí)別圖像物塊并定位圖像物塊位置。通過(guò)相關(guān)點(diǎn)位，計(jì)算出物塊相對(duì)于機(jī)械臂的空間坐標(biāo)位置，為機(jī)械臂設(shè)置一套相關(guān)動(dòng)作，將識(shí)別的物塊放入桶中。

形狀識(shí)別抓取
?

物體的形狀識(shí)別是模式識(shí)別的重要方向，在計(jì)算機(jī)中物體的形狀有多種表示方式，基于不同的形狀表示方式，提出了多種形狀識(shí)別方法，如基于傅里葉描述子、主分量分析、不變性距等方法。在形狀識(shí)別中，識(shí)別所基于的模式特征非常重要。

通過(guò)預(yù)處理：圖像的灰度變化：灰度級(jí)修正、灰度變換、直方圖修正，圖像平滑：鄰域平均法、中值濾波。形狀提?。ǚ指睿夯谶吘墮z測(cè)的方法、基于閾值選取的方法、基于區(qū)域生成的方法。提取后處理：形狀特征提取。

二維碼識(shí)別抓取
?

在特征提取模塊中，我們使用紋理特征提取算法從原始輸入圖像中提取出多分辨率直方圖特征、局部二值模式特征和邊緣方向直方圖特征，這三種紋理特征的表達(dá)形式均為一維數(shù)組。我們將這 3 個(gè)數(shù)組連接為 1 個(gè)一維數(shù)組，作為后續(xù)分類模塊的輸入。

在特征分類時(shí)，我們希望保留所有屬于二維條形碼的圖像子塊，同時(shí)去除所有屬于背景的圖像子塊。在該模塊中，我們使用了自適應(yīng)Spatialboost算法。

特征點(diǎn)識(shí)別抓取
?

FAST角點(diǎn)檢測(cè)，通過(guò)考察像素點(diǎn)與周?chē)I(lǐng)域內(nèi)的16個(gè)像素點(diǎn)的差異來(lái)確定特征點(diǎn)，并且通過(guò)分割測(cè)試算法對(duì)檢測(cè)效率做了極大的提升。

yolo識(shí)別抓取
?

傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)利用分類器來(lái)執(zhí)行檢測(cè)。為了檢測(cè)對(duì)象，這些系統(tǒng)在測(cè)試圖片的不同位置不同尺寸大小采用分類器對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。如目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)采用deformable parts models (DPM)方法，通過(guò)滑動(dòng)框方法提出目標(biāo)區(qū)域，然后采用分類器來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別。近期的R-CNN類方法采用region proposal methods，首先生成潛在的bounding boxes，然后采用分類器識(shí)別這些bounding boxes區(qū)域。最后通過(guò)post-processing來(lái)去除重復(fù)bounding boxes來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。這類方法流程復(fù)雜，存在速度慢和訓(xùn)練困難的問(wèn)題。

我們將目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為直接從圖像中提取bounding boxes和類別概率的單個(gè)回歸問(wèn)題，只需一眼（you only look once，YOLO）即可檢測(cè)目標(biāo)類別和位置。

應(yīng)用場(chǎng)景

教育科研
?

運(yùn)用世界知名廣泛使用的ROS，皆可進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，提供充足的教育資料，幫助您進(jìn)行機(jī)器人和編程知識(shí)的學(xué)習(xí)，并滿足您的開(kāi)發(fā)需求，給高校、高職、研究所等教學(xué)及研究工作帶來(lái)極大的便利。

創(chuàng)客&硬件愛(ài)好者

ultraArm奧創(chuàng)機(jī)械臂作為功能完善的消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品，具備高度可玩性，適合廣大創(chuàng)客和硬件愛(ài)好者。其豐富的擴(kuò)展空間和簡(jiǎn)易的開(kāi)發(fā)環(huán)境，能方便有能力的玩家進(jìn)行硬件DIY和二次開(kāi)發(fā)。

商業(yè)應(yīng)用
?

ultraArm奧創(chuàng)機(jī)械臂具有高精度和高穩(wěn)定性的特點(diǎn)，控制簡(jiǎn)單、高度可拓展、容易開(kāi)發(fā)等特性，讓它能針對(duì)多種應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行快速部署，是高性價(jià)比的輕量級(jí)工業(yè)解決方案。

審核編輯?黃昊宇