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垃圾分揀機器人:為垃圾分類回收而生
日期:2019-06-14 19:29    編輯:樂飛英語網    來源:未知
麻省理工學院的 RoCycle 系統用一只柔軟的、防穿刺的手來分揀回收垃圾。指尖上的壓力傳感器可以探測到物體的大小和材質。然后它自動將物品放入相應的回收垃 [ti:小e英語] [ar:小e英語這個機器人能自動分類可回收的垃圾。 [00:03.28]The RoCycle system by M.

  麻省理工學院的 “RoCycle” 系統用一只柔軟的、防穿刺的手來分揀回收垃圾。指尖上的壓力傳感器可以探測到物體的大小和材質。然后它自動將物品放入相應的回收垃 [ti:小e英語] [ar:小e英語這個機器人能自動分類可回收的垃圾。 [00:03.28]The RoCycle system by M.I.T. has a soft, puncture-resistant hand. 麻省理工學院的 “RoCycle” 系統用一只柔軟的、防穿刺的手來分揀回收垃圾。 [00:10.45]Pressure sensors on its fingertips detect an objects size and material. 指尖上的壓力傳感器可以探測到物體的大小和材質。 [00:14.84]It then autonomously places the item in the appropriate recycle bin. 然后它自動將物品放入相應的回收垃圾箱。 [00:18.83]With computer vision alone, the systems are not able to separate paper from plastic. “單憑計算機視覺,這些系統無法將紙張與塑料分開。 [00:25.99]Many paper and plastic cups look the same, but by introducing the ability to squeeze the objects and to know whether its flexible or not - we are able to go one step beyond what todays methods can do. 許多紙杯和塑料杯看起來是一樣的,但是通過引入擠壓物體的能力,并辨別它是否有彈性、可彎曲,我們則能夠超越現有的方法。” [00:40.20]The goal of the system is to reduce the back-end cost of recycling. 該系統的目標是降低后端回收成本。 [00:44.93]It currently has 85 percent accuracy in identifying stationary items, but only 63 percent accuracy on a simulated conveyer belt. 目前,它識別靜止物體的準確率為 85%,但在模擬輸送帶上的準確率僅為 63%。 [00:54.63]A common error was identifying paper-covered tins as paper. 一個常見的錯誤是把外包裝由紙覆蓋的金屬罐頭盒識別成紙。 [00:58.65]But how are researchers looking to improve the system? 那么研究人員在如何改進這個系統? [01:01.75]We plan to create a much more detailed sensorised skin. “我們計劃創造一個更精細的傳感皮膚。 [01:06.92]We plan to develop the hand at different sizes and we plan to improve our algorithms for recognition. 我們還計劃研制不同大小的手,并改進我們的識別算法。 [01:14.73]Were very excited to see the use of robot automation in solving a problem that matters globally. 我們很高興看到機器人自動化在解決一個全球性問題上的應用。”垃圾分揀機器人:為垃圾分類回收而生

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