Кирпичи лего станок: Ошибка 404. Страница не найдена
alexxlab | 06.12.1976 | 0 | Разное
Чертежи станка для производства лего-кирпича (часть 1)
.Учитывая большой спрос и многочисленные обращения с просьбами об оказании помощи в изготовлении пресса для изготовлении лего кирпича своими руками, в предоставлении возможности скачать чертежи станка для лего-кирича, в предоставлении необходимых размеров и т.п.; нами принято решение об оказании максимального возможного содействия в предоставлении материалов, способных так или иначе оказаться полезными всем заинтересованным лицам.
В дальнейшем мы будем переодически осуществлять наполнение сайта подобными материалами. А так же с благодарностью примем любую помощь и содействие в указанном выше вопросе – если Вы обладаете возможностью предоставить свои материалы о лего-кирпиче или изготовления оборудования (станков, прессов) для его производства, пожалуйста, свяжитесь с нами.
Выложенные ниже чертежи (эскизы) представлены в ознакомительных целях. Непосредственно данные материалы взяты из открытых источников и приводятся в качестве основных выдержек из руководства.
Если Вам необходима полная версия документа в электронном виде, то его можно скачать в конце страницы.
По вашему дополнительному запросу, руководства, чертежи, технические условия и иные печатные материалы, могут быть составлены в единые пособия; сброшюрованы и посредством термоклеевого аппарата изготовлены в виде книги с твёрдым или мягким переплётом.
Применяемые в подобных случаях термоклеевые машины предназначены для бесшовного скрепления книжных блоков и являются одним из оптимальных решений для малой полиграфии.
Наименование документа-источника:
“Руководство для изготовления CETA-RAM по Роберто Лу Ма, инженера по строительству Инжиниринго-исследовательского Центра при Гватемальском Университете Сан-Карлос”
MANUAL PARA LA CONSTRUCCION DE LA CETA-RAM
Por
Roberto Lou Ma
Ingeniero CiviI
CENTRO DE EXPERIMENTACION EN TECNOLOGIA APROPIADA
CENTRO DE INVESTIGACIONES DE INGENIERIA
Guatemala, Enero de 1981
Esta publicación puede obtenerse del Centro de Información de la Construcción (CICON) al
precio de U.S. $ 10.00, incluido correo ordinario.
ClCON
Centro de Investigaciones de Ingeniería
Ciudad Universitaria, Zona 12
Guatemala, Centroamérica
Скачать бесплатно чертежи станка (пресса) для изготовления лего-кирпича.
http://brickandpress.com/
.23.04.2021
27.08.2018
27.08.2018
27.08.2018
27.08.2018
гидравлический пресс-станок для флеш кирпича с бункером для раствора
В лего собраны практически все лучшие качества изделий для кладки. Этот строительный материал обладает хорошей шумоизоляцией и экологичностью. Кирпич лего очень прочен и огнеупорен. Его изготовление может стать семейным бизнесом. Нужно лишь приобрести пресс для изготовления кирпича. Без него ничего не получится.
Технология производства
Главное отличие в технологическом цикле — полное отсутствие операции обжига. Это упрощает изготовление изделий и делает их более дешевыми. Изготовление изделий основано на гиперпрессовании.
Пресс для кирпича лего выдерживает огромное давление. Оно превышает 29 тонн. Цемент в этих условиях спекается с водой, между компонентами происходит процесс холодной сварки. Для изготовления прессованного кирпича используются:
Изображение № 1. Станки бывают с ручным и автоматическим управлением.- песок просеянный речной;
- глина очищенная;
- шлаки различные;
- доломит;
- травертин;
- качественный цемент;
- известняк.
Известняк лучше использовать мелко перемолотый. Чем мельче его частицы, тем качественнее будет кирпич. Для придания ему определенного цвета в смесь добавляют различные красители. Широко известные смеси состоят из:
- глины, цемента и воды в пропорциях 9:3:1;
- песка, глины и цемента 2:1:0,5 + немного воды;
- портландцемент и мелуза 1:3.
Чтобы сделать кирпич, нужно произвести ряд операций:
- готовится рабочая смесь;
- подается смесь на матрицу для формовки;
- прессуется состав;
- изделие отстаивается.
Нормальная линия по производству изделий состоит из смесителя, ленточного конвейера, бункера и пресса. Для ускорения производства нужна еще пропарочная камера. Готовые изделия пропариваются в ней на протяжении 24-48 часов. От этого они становятся более прочными.
Станок для домашнего пользования
Изображение № 2. Чертеж станка для производства лего кирпичей.Для домашнего производства достаточно иметь смеситель с прессом. Пресс бывает автоматический или ручной (изображение № 1). Станок с ручным управлением отличается простотой конструкции, он надежен и стоит недорого. Но и продукция отличается от заводских экземпляров. Самодельный пресс выдает кирпич меньшей прочности. Он способен дать трещины в морозную погоду. Это происходит по причине впитывания излишней влаги. Автоматическая линия способна выдавать за смену 1,5-2 тысячи готовых изделий.
Чтобы сделать станок самостоятельно, нужно внимательно изучить чертежи станка для производства лего (изображение № 2) и его схемы. После изучения следует приготовить материалы:
- листовую сталь разной толщины;
- швеллер;
- трубы для ручки и поршня;
- уголки металлические;
- гайки, шайбы, болты;
- аппарат для сварочных работ;
- болгарка с дисками.
Из швеллеров делаются 2 стойки цилиндра. Ширина его должна быть равна длине кирпича. Сверху нужно приварить прямоугольники и сформировать сечение. Бункер сваривается из листового металла. Его выход должен полностью соответствовать длине и ширине формы. Из листового металла делается прямоугольный поршень. Через него должны пройти 2 трубы. Для закрытия и открытия крышки крепится болтами и гайками рукоятка из куска трубы. Основание станка сваривается полностью из уголка. Такой станок предназначен для изготовления кирпича полнотелого и с отверстиями. Матрицы для лего кирпича можно купить готовые или сделать их самостоятельно.
Для размещения оборудования в домашних условиях необходимо приготовить специальное место в сарае или в гараже. В помещении нужен свет и вода. Температура в нем должна быть на уровне 10-35°.
Заключение по теме
Оборудование для выпуска кирпичей интересует многих. Отзывы людей, которые купили или сами сделали станки, более чем положительные. Некоторые из них сделали производство кирпича своим бизнесом. Они делают и продают кирпич для кладки стен другим людям.
Самодельный станок позволяет производить готовую продукцию прямо на строительной площадке.
Можно поставить на пресс для производства кирпича гидравлический привод. Это обойдется гораздо дороже, но гидравлические прессы выдают продукцию очень прочную. Стоит она тоже значительно дороже.
Для размещения оборудования в домашних условиях необходимо приготовить специальное место в сарае или в гараже. В помещении нужен свет и вода. Температура в нем должна быть на уровне 10-35°.
Заключение по теме
Оборудование для выпуска кирпичей интересует многих. Отзывы людей, которые купили или сами сделали станки, более чем положительные. Некоторые из них сделали производство кирпича своим бизнесом. Они делают и продают кирпич для кладки стен другим людям.
Самодельный станок позволяет производить готовую продукцию прямо на строительной площадке.
Можно поставить на пресс для производства кирпича гидравлический привод. Это обойдется гораздо дороже, но гидравлические прессы выдают продукцию очень прочную. Стоит она тоже значительно дороже.
Кирпич становится годным для кладки через 21 день после его изготовления. За эти дни он набирает максимально возможную прочность. Сушить его лучше в проветриваемом месте, но обязательно под крышей.
|
|||||
|
|||||
|
|||||
|
|||||
|
|||||
|
|||||
|
|||||
|
|||||
|
|||||
|
|||||
Лего Кирпич
Предлагаем ручной станок для производства лего-кирпича за 400 дол.США, возможна оперативная доставка по СНГ и Дальнему Зарубежью
Станок для лего-кирпича (есть на складе) — цена 400 дол.США
Тел. для заказов станков лего: +38 050 4571330
Доставка по Украине любой транспортной компанией!
Доставка по СНГ и Дальнему Зарубежью — транспортной компанией оперативной доставки грузов ЕМС, стоимость доставки 250-600дол, в зависимости от страны. Таможня входит в доставку.
Эл. почта: [email protected]
Вы можете оставить свой телефон или почту, нажав на кнопку:
Свяжитесь со мной
Видео работы станка лего:
Характеристики:
Размеры: 2200мм х 280мм х 1200мм
Вес — 85кг
Производительность — 3 кирпича/минута(на видео это показано)
Цена — 400дол.США
Фото станка:
Станок для лего кирпича
Продукция станка лего — лего-кирпичи из гранитного отсева, извести, глины, песка, цемента:
лего кирпичи с ручного станка
лего кирпич
Станок для лего-кирпича
(есть на складе) — цена 400 дол.СШАТел. для заказов станков лего: +38 050 4571330
Доставка по Украине любой транспортной компанией!
Эл. почта: [email protected]
Вы можете оставить свой телефон или почту, нажав на кнопку:
Свяжитесь со мной
Гидравлический станок Лего за 1800дол.США
Предлагаем гидравлический станок для производства лего-кирпича за 400 дол.США, возможна оперативная доставка по СНГ и Дальнему Зарубежью
Станок для лего-кирпича
(есть на складе) — цена 1800 дол.СШАТел. для заказов станков лего: +38 050 4571330
Доставка по Украине любой транспортной компанией!
Эл. почта: [email protected]
Вы можете оставить свой телефон или почту, нажав на кнопку:
Свяжитесь со мной
Видео работы станка лего:
Производство станков лего-кирпича, фото:
Станок для производства Лего Кирпича
Станок для производства Лего Кирпича, Лего Оборудование,
Изготовление Лего Кирпича
Не так давно на рынке строительных материалов появился Лего-Кирпич. Название свое он носит с аналогом известного детского конструктора. Лего кирпич обладает прочностью, тепроизоляцией и шумоизоляцией. Кирпич имеет два отверстия, в верней части выпуклую часть, а в нижней части вогнутую часть. Кирпич имеет гладкую поверхность.При постановке друг на друга они создают дополнительную сцепку. При строительстве кирпичи фиксируются не традиционно цементной смесью, а с помощью клея для фасадных работ. Лего Кирпич производится без отжига в печи. На пол тысячи кирпичей нужно всего 25кг клея.
При использовании цветных красящих пигментов можно получить желаемую расцветку кирпича.
Кирпич Lego – это высококачественный строительно-облицовочный материал, который сформован с помощью супер прессования без последующего обжига. Основным сырьем для производства Лего-Кирпича (до 90%) является щебеночный отсев, при этом также могут использоваться различные отсевы мягких пород, песок и другие составляющие с небольшим количеством (до 10%) цемента и воды.
С помощью кирпича Lego благодаря его двум круглым отверстиям, которые выполняют роль конструкционных направляющих, можно самостоятельно, без помощи специалистов – строителей собрать разнообразные сооружения: беседку, душ, забор, туалет, сарай и даже жилой дом. В результате получается идеально ровная как горизонтальная, так и вертикальная поверхность, которая не требует впоследствии дополнительного выравнивания. При этом Лего-Кирпич можно укладывать на плиточный клей, а не на цементный раствор.
Для изготовления одного куба кирпича требуется 1350 – 1400 кг отсева , 100-150 кг цемента, а также известь гашеная и вода в определенной пропорции. Производительность в среднем 900 – 1000 кирпичей в смену.
Вес станка – 95 кг
Габаритные размеры: 0,3м*1,2м*2,0м
Лего кирпич цена станка – 15500грн
Дополнительные насадки для производства полкирпича и кирпича с желобком для прокладки коммуникаций – 800 грн..
Преимущества суперпрессованного Lego кирпича
Стандартные размеры одинарного лицевого кирпича 250x125x65 мм
Гладкая правильная поверхность кирпича
Присутствие в конструкции двух сквозных отверстий с направляющими – за счет которых достигается быстрая и точная кладка, при этом отверстия можно использовать для прокладки коммуникаций
Высокая прочность кирпича – 150-300 килограмм на 1 кв.см поверхности
Повышенная морозоустойчивость, а также устойчивость к температурным колебаниям
Лего – кирпич обладает повышенной износоустойчивостью – его очень трудно повредить, на нем не остается сколов и царапин
Водопоглощение – менее 5%( очень низкое)- при этом lego-кирпич не загрязняется, а любая грязь легко смывается с него водой
Повышенная сейсмостойкость благодаря выступающим отверстиям – прочность всей кладки в 1,7 раза выше, чем у силикатного или керамического кирпича
Улучшенная экономичность кладки – на кладку 500 кирпичей расходуется всего один 25-кг мешок клея для фасадных работ!
Рецепты для изготовления Лего Кирпича: 1.воду ― 3 %, цемента – до 8 %, на глину – до 90 % 2. Также можно делать кирпич из глины. В смеси % глины в этом случае составит 90-95 %. 3. Воды ― 3 %, глины – 35 %, песка – 53 %. Остальная часть смеси – это цемент. 4. Пропорции: вода – 3%, глина – 35%, песок – 53%.
На видео представлено изготовление Лего Кирпича из просеянного отсева, цемента, извести и воды. Прочность Лего кирпича позволяет брать его непосредственно рукой после изготовления для переноски на сушку.
Лего кирпич купить станок можно позвонив по телефону или сделать заказ на сайте.
Эта удивительная машина с искусственным интеллектом может отсортировать каждый кубик LEGO, который когда-либо был изготовлен.
У вас, вероятно, было по крайней мере несколько разных наборов кубиков LEGO, когда вы были ребенком, и все эти кубики, вероятно, в конечном итоге оказались смешанными в одной корзине. Всякий раз, когда вы хотели собрать новое творение, вам приходилось просеивать эту корзину, чтобы найти конкретные кирпичики, необходимые для работы. Было бы здорово, если бы машина могла автоматически распознавать и сортировать корзину, полную кубиков LEGO, и это именно то, что делает Сортировочная машина LEGO Дэниела Уэста – и она может делать это с каждым когда-либо созданным кубиком LEGO.
кубиков LEGO – по крайней мере в том стиле, который мы все знаем и любим – производятся с 1958 года. Ежегодно производится около 20 миллиардов кубиков, а с 1949 года производится примерно 440 миллиардов «элементов» LEGO, хотя это число действительно включает более ранние «Автоматические связывающие кирпичи», которые отличаются от кирпичей, которые в конечном итоге стали известными. Трудно подсчитать, сколько уникальных типов кирпичей было изготовлено за эти годы, и это количество зависит от того, хотите ли вы считать разные цвета, наклейки и другие небольшие вариации «уникальными».Но это число колеблется от 9000, если вы даже не считаете цвета уникальными, до 60 000, если вы считаете любой разницей в уникальной.
Большинство сверточных нейронных сетей (CNN) искусственного интеллекта обучаются на данных, скомпилированных вручную. Например, если вы строили нейронную сеть, чтобы решить, есть ли на фотографии собака или кошка, вы бы обучили ее с таким количеством изображений собак, которое вы могли бы найти для вывода «собака», а затем проделайте то же самое для кошки.Вы хотите, чтобы на этих фотографиях было достаточно разнообразия, чтобы учесть разные породы, возраст, условия освещения и так далее. Даже небольшой набор обучающих данных может содержать сотни изображений каждого типа. Так как же Уэст собрал эти тренировочные данные для тысяч кирпичиков, многие из которых редки и труднодоступны?
Его решение заключалось в использовании 3D-моделей для создания фотографий, необходимых для обучения его сверточной нейронной сети. У Rebrickable есть база данных, которая включает 3D-модели практически для каждого когда-либо произведенного кирпича.Используя автоматизированный рабочий процесс, Уэст импортировал эти модели в Blender для рендеринга реалистичных изображений. Они были смешаны с горсткой реальных изображений и рандомизированных данных, чтобы преодолеть проблему «симуляции реальности». Компьютер Raspberry Pi делает фотографии кирпича, который нужно идентифицировать, и отправляет их на отдельный, более мощный компьютер, на котором работает CNN. После идентификации Raspberry Pi сообщает, как сортировать этот конкретный кирпич.
Машина, которую Уэст построил для сортировки, была, соответственно, почти полностью сделана из деталей LEGO.Сюда входят даже моторы, которые поставляются из таких наборов, как LEGO Mindstorms. Целый бункер с кубиками LEGO можно выгрузить в бункер машины, и ряд конвейерных лент и вибрационная платформа разделят их, прежде чем они достигнут камеры. После идентификации, несколько ворот используются, чтобы направить кирпич в один из 28 различных сортировочных бункеров. Даже если вам наплевать на LEGO, это очень впечатляющее использование искусственного интеллекта.
Посмотрите, как эта машина сделана из Lego, сортируйте другие Lego с помощью AI
Вернувшись в дом моих родителей, в моем старом шкафу в спальне стоит пара гигантских бадей Lego, набитых моей коллекцией Lego более чем за 20 лет.Если бы мне когда-нибудь пришлось сортировать эту коллекцию вручную, это, вероятно, заняло бы у меня лучшую часть следующих 20 лет, но, возможно, я мог бы использовать эту сортировочную машину Lego на базе искусственного интеллекта, которая сделана большей частью из из более чем 10 000 кубиков Lego. (через ExtremeTech ).
Создатель Дэниел Уэст назвал это «Универсальной сортировочной машиной Lego». Это довольно изящная штуковина, которая намного полезнее, чем любые научные проекты Lego, которые я когда-либо создавал. Машина, по-видимому, способна использовать ИИ для сортировки Lego по одному из 18 различных ведер со скоростью «примерно один кирпич каждые две секунды.Уэст говорит, что обучил нейронную сеть, которая сортирует кубики, используя трехмерные изображения деталей Lego, и говорит, что сеть может научиться распознавать любую деталь, если есть трехмерное изображение, на котором можно тренироваться.
Совершенно безумный проект, над которым я работал последние несколько лет, завершен: представляем первую в мире универсальную сортировочную машину LEGO!
Используя искусственный интеллект, эта машина может распознавать и сортировать любую деталь LEGO, которая когда-либо производилась!
ПОЛНОЕ ВИДЕО: https: // t.co / IM1NFfTpep pic.twitter.com/RlE49ae2An
– Дэниел Уэст (@JustASquid) 3 декабря 2019 г.
Это не первая штуковина подобного рода. В своем видео Уэст упоминает сортировочную машину Akiyuki Brick Channel на YouTube 2011 года в качестве источника вдохновения. Несмотря на то, что эта машина не такая яркая, как у Уэста, на нее все равно интересно смотреть в действии:
Сортировочная машина Lego
West – забавный пример того, как ИИ можно использовать для забавных домашних пивоваренных проектов.Если вам интересно, как еще можно использовать ИИ в вашем доме, вы можете подумать о том, чтобы заставить его работать, чтобы ваша кошка не приносила добычу в ваш дом.
Внутри фабрики LEGO: как роботы и машины создают LEGO
На этой фабрике в Биллунде, Дания, автономные роботы и точные машины могут производить 36 000 деталей LEGO в минуту… это 2,16 миллиона деталей в час или 19 миллиардов элементов в год… если не больше. Последние цифры выше: 1140 элементов в секунду или 36 миллиардов в год .В этом видео Bloomberg Business мы познакомимся с некоторыми из этих функций автоматизированного производства: «Внутри фабрики роботов Lego, где производятся игрушки».
Вот еще более невероятная статистика LEGO:
- Название LEGO® состоит из первых двух букв датского слова LEG GODT, что означает «хорошо играть».
- В целом количество кирпичей LEGO, проданных в 2012 году, превысит 18 раз по всему миру.
- Чтобы добраться до Луны, вам нужно построить колонну из 40 миллиардов кубиков LEGO.
- Первая минифигурка была произведена в 1978 году. С тех пор было изготовлено более 4 миллиардов, что делает эту группу населения крупнейшей в мире!
- 40 миллиардов кубиков LEGO, сложенных друг на друга, соединят Землю с Луной.
- Потребуется 1 миллиард минифигурок, выстроенных в один ряд, чтобы один раз обернуть вокруг Земли. Сегодня минифигурок достаточно, чтобы обернуть Землю минимум 4 раза.
Связанное чтение: «К 2030 году кирпичи LEGO больше не будут изготавливаться из АБС-пластика, пластика на масляной основе, который используется в 60 миллиардах блоков, которые компания производит каждый год.”
Хотите увидеть больше? MentalFloss сочетает посещение фабрики в 2014 году, приведенное выше, с классическим видео LEGO «Как это сделано» ниже:
На этом сайте: посмотрите другие видеоролики о фабриках, видеоролики о том, как создаются вещи, и еще несколько видеороликов LEGO, в том числе «Истории игрушек» Джеймса Мэя: как построить огромный дом LEGO, один из наших любимых.
Эта отмеченная наградами видеоколлекция Уэбби существует, чтобы помочь учителям, библиотекарям и семьям пробудить в детях интерес и любопытство.TKSST предлагает более интеллектуальный и значимый контент, чем тот, который обычно обслуживается алгоритмами YouTube, и расширяет круг авторов, создающих этот контент.
Отобранные, адаптированные для детей, независимо изданные. Поддержите эту миссию, став постоянным членом сегодня.
Это видео было размещено 6 лет назад.
Посмотреть другие видео о …
, 10000 кирпичей и искусственный интеллект составляют эту лучшую сортировочную машину Lego
С тех пор, как я увидел сортировочную машину Lego Акиюки еще в 2011 году, у меня возникла идея построить ее.Около 3,5 лет назад я учился в университете компьютерных наук и начал экспериментировать с компьютерным зрением. Примерно через год я начал читать статьи об ИИ и понял, что он идеально подходит для этой задачи.
Моя машина сначала разделяет кирпичи в поток, используя ремни и вибростол, приводимый в движение двигателем Lego, вращающим смещенный груз. Эта часть машины претерпела больше итераций, чем любой другой компонент, и даже в этом случае я не совсем доволен решением – иногда части будут выходить из строя более чем по одной за раз.
Разделенные части затем перемещаются через «лайтбокс», который записывает видео для классификации AI. С механической точки зрения это самая простая часть машины – вся тяжелая работа возложена на ИИ.
Затем детали распределяются по 18 выходным ковшам с использованием ряда ворот, управляемых серводвигателями. Я никогда раньше не видел ничего подобного, а это значит, что машину можно использовать для автономного хранения Lego.
Самая сложная и сложная часть проекта – это программное обеспечение.Raspberry Pi должен интерпретировать отдельные кадры видео сканера для извлечения обрезанных изображений частей. Эти изображения отправляются в сверточную нейронную сеть AI, которая обучена определять номер детали из почти 3000 возможных вариантов. Нейронная сеть обучается с использованием 25 миллионов «синтетических» изображений оцифрованных кубиков Lego. Для повышения точности сеть также обучается примерно на 200 000 «реальных» изображений, которые необходимо вручную пометить правильными номерами деталей.
Видео, которое я выпустил, вдохновило многих людей начать работу над собственными машинами, и я очень рад видеть, как люди будут улучшать и совершенствовать эту технологию!
AI App сканирует и создает сборки для свободных кубиков LEGO
Головы кирпичей, у которых есть огромное количество случайных частей LEGO – вероятно, в каком-то большом пластиковом контейнере в шкафу – имеют в своем распоряжении новое вспомогательное средство для творчества; по крайней мере, если у них есть iPhone. Это приложение под названием Brickit, которое использует ИИ для сканирования случайных деталей LEGO и предлагает идеи для сборки.И все, что мы можем сказать об этом, это: наконец-то будущее наступило.
Новое приложение BRICKIT использует машинное обучение для сканирования стопки лего и сообщает вам, что вы можете из нее построить! 🤯
– Ли Тротт (@ MC372) 1 июля 2021 г.
Для тех, у кого есть огромная куча лего, это находка … pic.twitter.com/bQtEd7xF7s
Peta Pixel , полученный в бесплатном приложении, которую создала ООО «Брикит». Согласно Pixel, Brickit – это неофициальное приложение, созданное фанатами. К сожалению, информации о компании нет ни на ее сайте, ни где-либо еще.Хотя Brickit доступен на английском и русском языках, за приложением может стоять сообщество с двумя странами.
Что касается самого приложения, то нам удалось заставить его работать отлично. В конце концов, по крайней мере. Столкнувшись с пластиковой корзиной из нескольких сотен совершенно случайных предметов, приложение сначала вернуло сообщение о том, что у него «нет идей» для кирпичей. Но, разложив их на достаточно широкой поверхности, Брикит сразу же начал выкладывать идеи. (Сразу ниже приведено изображение одной из идей, которые приложение придумало для нашей стопки.)
Brickit
Brickit заявляет, что уже работает над приложением для телефонов Android, которое, будем надеяться, появится осенью. А пока для поклонников LEGO, у которых есть iPhone, приложение доступно уже сейчас. Хотя это должно сопровождаться предупреждением для хардкорных кирпичных голов. Что-то вроде: Это приложение может заставить вас отступить, как Голлум, в безумие строительства.
Приложение, что шокирует, является последней разработкой, происходящей на стыке LEGO и AI.Другие компьютерные гении также работают над способами использования машинного зрения для сортировки кубиков LEGO изобретательными способами. Способы пополнят воображение строителей. И украсть у них бесчисленное количество выходных как можно лучше.
Brickit
Показанное изображение: Brickit
Универсальный сортировщик LEGO – это машина с искусственным интеллектом, которая сортирует все типы блоков
LEGO – одно из лучших изобретений в этом мире, но есть две вещи, которые может раздражать: сортировка и наступление на мелкие кусочки. Хотя мы видели решения, позволяющие избежать болезненных ситуаций, когда мы наступаем на них, Дэниел Уэст разработал полнофункциональную машину, которая может сортировать детали.
«Все ненавидят сортировку LEGO», – говорит Уэст на видео (см. Выше). ‘, поэтому в течение последних двух лет я разрабатывал совершенно новую сортировочную машину на базе искусственного интеллекта, которая может исключить человеческий фактор из сортировки, распознавая почти 3000 различных типов деталей LEGO, и я называю это универсальным сортировщиком LEGO. .’
Универсальный сортировщик LEGO, созданный Дэниелом Уэстом, построен из более чем 10 000 кубиков lego и приводится в действие шестью двигателями Lego и девятью серверами. , машина может отсортировать любую деталь LEGO от своего входного бэкэнда до 18 различных выходных сегментов со скоростью 1 кубик каждые две секунды. он работает с использованием метода искусственного интеллекта, называемого сверточной нейронной сетью . сеть учится распознавать детали LEGO, тренируясь на реалистичных 3D-изображениях.это означает, что он может получить знания о любой детали LEGO, для которой доступна трехмерная модель. и это впервые когда-либо было сделано.
«Меня вдохновили две другие сортировочные машины LEGO, которые были созданы в прошлом. универсальный сортировщик LEGO – следующий шаг на этом пути эволюции. Причина, по которой я называю его универсальным, заключается в том, что он способен распознавать любую деталь LEGO, которая когда-либо производилась, – даже детали, которые машина никогда раньше не видела, – продолжает west.
Сортировщик LEGO состоит из трех основных компонентов, которые решают различные проблемы. первая проблема – как взять огромное ведро деталей и получить по одной детали за раз, чтобы показать камеру для сортировки. была создана система разделения деталей, в которой ремень толкает детали к вибропитателю, который встряхивает детали, чтобы они не лежали друг на друге. после разделения они попадают в сканер, где камера снимает детали на видео.затем видео обрабатывается малиновым компьютером, где изображения передаются по беспроводной сети на более мощный компьютер, который запускает его через сеть, которая классифицирует части. результат классификации отправляется обратно в сортировочную машину, что позволяет сортировать детали по разным выходным ковшам – всего 18 ковшей, каждое для разных типов категорий деталей.
информация о проекте:
имя: универсальный сортировщик LEGO
создатель: daniel west
high design конвейер компьютерного зрения для универсальной сортировочной машины LEGO | Дэниел Уэст
Последние несколько лет я конструировал и конструировал машину, которая может распознавать и сортировать кубики LEGO.Ключевой частью машины является блок захвата – это небольшая закрытая камера с ремнем, фонарем и камерой.
Вы увидите свет чуть позже.Камера делает снимки деталей LEGO, движущихся по ленте, затем отправляет изображения деталей по беспроводной сети на сервер, который запускает алгоритм ИИ для идентификации детали из тысяч возможных элементов LEGO. Я расскажу больше о самом алгоритме ИИ в будущих статьях, но эта статья будет посвящена обработке, которая происходит между необработанным видеовыходом камеры и входом в нейронную сеть.
Основная проблема, которую мне нужно решить, – это преобразование видеопотока ремня в реальном времени в отдельные изображения частей, которые может использовать нейронная сеть.
Конечная цель: перейти от необработанного видео (слева) к набору изображений одинакового размера (справа) для отправки в нейронную сеть. (Скорость Gif замедляется примерно до 50% по сравнению с реальным временем)Это отличный пример проблемы, которая кажется очевидной на поверхности, но на самом деле представляет собой множество уникальных и интересных препятствий, многие из которых уникальны для платформ компьютерного зрения.
Подобное извлечение соответствующих частей изображения часто называют «обнаружением объекта». Это именно то, что мне нужно сделать: обнаруживать присутствие объектов, их расположение и размер, чтобы я мог создать ограничивающих прямоугольников для каждой части в каждом кадре.
Ключ – найти хорошие ограничивающие прямоугольники (показаны зеленым).Я рассмотрю три аспекта решения:
- Обеспечение успеха путем исключения посторонних переменных
- Создание конвейера из простых операций CV
- Поддержание хорошей производительности на ограниченной платформе Raspberry Pi
Устранение посторонних переменных
Для подобных проблем лучше всего устранить как можно больше переменных, прежде чем пытаться применить методы компьютерного зрения.Я не хочу беспокоиться об условиях окружающей среды, разных положениях камеры или потере информации, например, из-за окклюзии. Возможно (если это очень сложно) при необходимости адресовать все эти переменные в программном обеспечении, но, к счастью для меня, я проектирую эту машину с нуля – я могу настроить себя на успех, удалив такие переменные еще до того, как код станет ровным. написано.
Первый шаг – принудительно установить фиксированное положение камеры, угол и фокус. Это просто, установка фиксирует камеру над ремнем.Мне тоже не нужно беспокоиться об окклюзиях; нежелательные объекты вряд ли начнут блуждать в блок захвата. Немного сложнее, но очень важно обеспечить постоянных условий освещения . Я не хочу, чтобы мой детектор объектов ошибочно интерпретировал тень прохожего как физический объект. Для многих приложений компьютерного зрения принудительное освещение очень сложно или невозможно. К счастью, блок захвата очень маленький (все поле обзора камеры меньше буханки хлеба!), Поэтому у меня больше, чем обычно, контроль над окружающей средой.
Вид изнутри блока захвата. Камера находится в верхней трети кадра. Один из вариантов – сделать коробку полностью закрытой, чтобы внутрь не проникал свет из внешней среды. Я попробовал это, используя светодиодные ленты в качестве источника света. К сожалению, он очень изящный – одна крошечная дырочка в корпусе, и свет может проникать внутрь и мешать обнаружению любого объекта.
В конце концов, лучшим решением было «превзойти» другие источники света, полностью взорвав крошечную камеру, полную света.Оказывается, такие лампы, которые могут осветить всю комнату, очень дешевы и просты в использовании.
Направленный в крошечную камеру, свет сильно подавляет любые потенциальные помехи. В качестве приятного побочного эффекта такое обилие света означает, что камера может использовать очень короткую выдержку, делая совершенно четкие изображения деталей, даже когда они бегут по ленте.
Детектор объектов
Итак, как мне взять это красивое, постоянно освещенное видео и превратить его в полезные ограничивающие рамки? Если вы специалист в области искусственного интеллекта, вы можете предложить реализовать нейронную сеть для обнаружения объектов, такую как YOLO или Faster R-CNN.Эти нейронные сети легко достигли цели. К сожалению, я запускаю код обнаружения объектов на Raspberry pi. Даже высокопроизводительный компьютер будет изо всех сил пытаться запустить эти сверточные нейронные сети с необходимой мне частотой кадров ~ 90 кадров в секунду. Невозможно, чтобы Raspberry pi, лишенный какого-либо аппаратного обеспечения графического процессора, совместимого с ИИ, мог запускать даже очень урезанную версию одного из этих алгоритмов ИИ. Я мог бы транслировать видео с Pi на другой компьютер, но потоковое видео в реальном времени очень сложно, с ограничениями как задержки, так и полосы пропускания, вызывающих серьезные проблемы, особенно при требуемых высоких скоростях передачи данных.
YOLO действительно круто! Но мне не нужна вся эта функциональность.К счастью, я могу избежать сложного решения искусственного интеллекта, обратившись к методам компьютерного зрения «старой школы». Первый – это вычитание фона , которое пытается выделить любую изменяющуюся часть изображения. В моем случае камера видит только движущиеся части LEGO. (Конечно, ремень движется, но, поскольку он имеет однородный цвет, кажется, что он не движется в камеру). Отделите эти детали LEGO от фона, и я на полпути.
Чтобы вычитание фона работало, объекты переднего плана должны существенно отличаться от фона, чтобы их можно было уловить. Детали LEGO бывают самых разных цветов, поэтому мне нужно выбирать цвет фона очень конкретно, чтобы он был как можно более не-LEGO. Вот почему пояс под камерой сделан из бумаги – он не только должен быть очень однородным, но и не может быть сделан из LEGO, иначе он будет того же цвета, что и некоторые кирпичи, которые необходимо распознать! Я выбрал бледно-розовый, но подойдет любой другой пастельный цвет, не похожий на обычный цвет LEGO.
В замечательной библиотеке OpenCV есть несколько встроенных алгоритмов вычитания фона. Вычитатель фона MOG2 является самым сложным и работает невероятно быстро даже на Raspberry Pi. Однако подача видеокадров напрямую в MOG2 не совсем работает. Светло-серые и белые кусочки слишком похожи по яркости на бледный фон и теряются. Мне нужен был способ более четко отличить пояс от того, что на нем, путем указания вычитателю фона более внимательно смотреть на * цвет *, чем на * яркость *.Все, что мне нужно сделать, это увеличить насыщенность изображения перед тем, как передать его фоновому вычитателю. Результаты были существенно улучшены.
После вычитания фона мне нужно использовать морфологические операции, чтобы устранить как можно больше шума. Функциональность OpenCV findContours () может использоваться для поиска контуров белых областей. После применения эвристики для удаления контуров, содержащих шум, на основе площади контура, можно с помощью простого процесса преобразовать эти контуры в окончательные ограничивающие рамки.
Производительность
Нейронная сеть – голодный зверь. Для получения наилучших результатов классификации требуются изображения с максимальным разрешением и как можно больше. Это означает, что мне нужно снимать с очень высокой частотой кадров, сохраняя при этом высокое качество изображения и разрешение. Я буду доводить камеру и графический процессор Raspberry PI до абсолютного предела.
Великолепно исчерпывающая документация picamera показывает, что чип камеры V2 может выводить изображения с разрешением 1280×720 пикселей с максимальной частотой 90 кадров в секунду.Это невероятный объем данных, и даже если камера может их генерировать, это не означает, что компьютер может с ними справиться. Если бы я обрабатывал необработанные 24-битные изображения RGB, это было бы ~ 237 МБ / с пропускной способности, слишком много для графического процессора или SDRAM бедного Pi. Даже при использовании сжатия JPEG с ускорением на GPU невозможно достичь 90 кадров в секунду.
Камера raspberry pi может выводить необработанное нефильтрованное изображение «YUV». Несмотря на то, что с ним труднее работать, чем с RGB, на самом деле YUV обладает множеством хороших свойств.Что наиболее важно, у него всего 12 бит на пиксель (против 24 для RGB).
Это означает, что я могу обработать , вдвое больше кадров YUV, чем кадры RGB, даже не учитывая дополнительное время, сэкономленное графическому процессору, который в противном случае пришлось бы потратить на кодирование изображения RGB.