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拾箱恰恰是听上去的感觉：训练机械手从箱子中挑出物品，然后将其用于繁琐而耗时的任务，例如对零件的大宗订单进行分类。示例零件的图像是使用照相机拍摄的，以便机器人与视觉传感器匹配。然后，训练垃圾桶拾取机器人的常规过程意味着要教给它许多规则，以便知道要拾取的部分。
这些规则包括细节，例如如何在堆的顶部定位零件或*可见的零件。然后，操作员需要告诉它何时出错，以完善其培训。在自动化领域相对较新的行业中，寻找足够的工程师和熟练的操作员来训练机器人可能是一项挑战。
这就是Fanuc基于AI的新工具的出现。它简化了培训过程，因此操作人员只需查看在屏幕上垃圾箱中混杂的零件的照片，然后点击一些需要拾取的示例，像向小孩展示如何分类玩具。这比典型的基于AI的视觉传感器所需的培训要少得多，并且还可以用于一次培训多个机器人。
Inaba说：“对于操作员来说，向机器人展示如何以与操作员移动物体相同的方式移动确实非常困难。” “但是通过利用AI技术，操作员可以比传统方法更直观地教机器人。” 他补充说，该技术仍处于早期阶段，是否还能在组装过程中使用尚待观察。
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