OpenMV
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GitHubEn la línea de producción automatizada de laboratorio, los brazos robóticos suelen realizar operaciones de identificación automática, posicionamiento, recogida y colocación de tubos de reacción de reactivos. Los métodos de detección tradicionales tienen dificultades para identificar simultáneamente el estado del tubo de reacción y los cambios en el líquido, especialmente en condiciones de alta temperatura o salpicaduras, lo que puede provocar fallos en la identificación.
Por lo tanto, los fabricantes de equipos de automatización de laboratorios utilizan la cámara inteligente OpenMV de SingTown para construir un sistema de reconocimiento de visión artificial, que identifica con precisión y monitorea el estado de los tubos de reacción en un espacio de trabajo de 600×600×400 mm, garantizando la estabilidad y seguridad de las operaciones del brazo robótico.

El fabricante de equipos de automatización de laboratorios construyó un sistema de identificación de tubos de reacción basado en la cámara inteligente OpenMV de SingTown, integrando múltiples tecnologías como reconocimiento de imágenes por IA, posicionamiento de visión artificial y detección dinámica de anomalías.
La cámara está fijada aproximadamente a 400-500 mm por encima del área de trabajo del brazo robótico. Desplegada en el borde, puede capturar imágenes del soporte de tubos de reacción en tiempo real, y mediante algoritmos de coincidencia de plantillas, reconocimiento de bordes y aprendizaje profundo, detecta automáticamente cada orificio del soporte para determinar si hay caídas, inclinaciones o roturas.
Al mismo tiempo, mediante algoritmos de reconocimiento de cambios de luminosidad y características de alta temperatura, el sistema también puede detectar si hay salpicaduras de líquido a alta temperatura en los tubos de reacción, emitiendo inmediatamente una señal de alarma. Los resultados de la identificación se transmitirán al controlador principal del brazo robótico a través de puerto serie o bus, para controlar acciones como recoger y descartar, logrando así una clasificación inteligente y una colaboración segura.
Todo el sistema puede funcionar de manera estable en condiciones de iluminación compleja y reflejos en el cristal, con una tasa de precisión de reconocimiento superior al 98%. Esta solución mejora significativamente el nivel de inteligencia y la seguridad operativa de los equipos de automatización de laboratorio.

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