广州五轴分拣机器人，胶囊机器人是如何完成深度学习与算法训练的？

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一颗胶囊巨细的胃肠道内窥镜机器人，被服下后，经由过程体外磁控的方法实现正在消化道中的运动，路过食道、胃部、肠部，最初被人体排出。这个进程中，电脑可以同步显现胃肠道的相关检测数据，从而让大夫有根据天实现诊断。

快递分拣机器人的应用对象

（图片起源：2018IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(IROS)）

听起来似乎很简略，而实际上胶囊机器人正在投入使用前，必需先颠末深度学习跟锻炼。便像游戏玩家动身来进级挨怪须要游戏配备跟舆图一样，胶囊机器人须要经由过程深度学习技巧改良麋集地形重修跟姿态估量算法，和经由过程SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）同步定位与舆图构建的机械视觉技巧实现检测、辨认才能。

浅显一点讲，机器人不是人，它的视觉跟决议计划才能，皆须要研制者经由过程一些方式付与给它。经由过程深度学习取得的才能相当于胶囊机器人的大脑，而经由过程SLAM机械视觉取得的便相当于胶囊机器人的“火眼金睛”。

2000年，以色列研制的第一个胶囊内镜取得FDA同意进入临床，其时的胶囊机器人是随消化道的天然爬动而行进的，因为不颠末深度学习锻炼，也不SLAM技巧的加持，有点像盲人摸象，关于像胃如许年夜的消化道器官，其窥察规模非常有限，是以会形成相称年夜的漏检。

土耳其伊斯坦布尔的Bogazici大学的生物医学工程专业，有一个专业的生物医学实验室，其研讨范畴包罗生物医学仪器、生物电子学、生物力学、神经旌旗灯号剖析、生物光子学、医学成像、细胞成像跟电生理学、机器人技巧、医疗设备设计跟测试，和生理物理学等。

2020年，该实验室的MehmetTuran博士，经由过程TUBITAK2232国际卓异研讨职员研讨金计划取得了资金撑持，展开了一项名为“磁性驱动的Al-Powered内窥镜胶囊机器人用于靶向药物传送跟多活检操纵”的研讨名目。该名目致力于应用人工智能的最新进展，正在无线胶囊内窥镜机器人的电机一体化计划、近程磁控和定位跟映射算法方面停止庞大的科技翻新。

正在该名目中，研讨职员基于1个胶囊内镜图象的根底SLAM数据散，1只Panda机器臂，1台EinScanPro2X，2个存在分歧相机特性的商用胶囊机器人，对体外猪胃肠道的数据停止了收罗，并实现了算法测试跟胶囊机器人的深度学习与锻炼。

研讨职员把器官流动正在六个支架上，缔造出L形、Z形跟O形三种胃肠道形态，以模拟经由过程升结肠到横结肠的GI-牵引门路。EinScanPro2X的功用就是3D扫描获得那六个器官形态的点云数据。所网络的数据成果，须要知足两点：使SLAM数据散得当于迁徙学习；另外，借可以对统一器官类型的存在分歧纹理细节的组织停止算法机能测试。

因为被扫描的物体本身明暗多变，柔软易变形，一起头并没有顺遂。先临三维的技术人员正在相识名目环境后，为研讨职员实时供给了3D扫描仪的操纵指点，包罗若何经由过程亮度调剂应答明暗变更，若何利用标志点帮助数据高精度拼接，取舍哪一种无毒有害的医用显影剂可以资助进一步改良数据细节，和面临分歧的环境若何取舍适合的扫描模式。

终极，咱们很努力天看到，研讨职员如愿以偿获得到了六组下邃密的3D数据，照实纪录了器官一切布局、角落跟深度。

然后，原始点云数据被进一步

这些数据皆被用于胶囊机器人的深度学习跟算法锻炼。Bogazici大学的研讨职员利用胶囊内镜图象的根底SLAM数据散作为输入，然后应用此次3D扫描获得的三维模子正在SLAM数据集合肯定定位。

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研究组的MehmetTuran博士道：“正在之前的一个研讨名目中，我利用过另一个品牌的3D扫描仪。那款3D扫描仪也很好，可是与EinScanPro2X比拟，正在分辨率跟面精度上存在技巧差别。面精度是咱们此次名目实现深度学习进程的最紧张因素之一，那就是为何团队终极决意依赖EinScanPro2X的才能去实现这个名目的缘故原由。”

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