Il faut affirmer que la technologie des robots a fait de grands progrès ces dernières années, ils sont plus intelligents avec la présence de l'intelligence artificielle, plus habiles grâce à la technologie mécanique de précision ainsi qu'à l'automatisation. Cependant, lorsqu’il s’agit de tâches approfondies telles que la classification d’objets par couleur, peu de systèmes robotiques peuvent le faire.
La confusion du robot dans la reconnaissance des couleurs, notamment avec des objets transparents tels que des bouteilles en verre et des bouteilles en plastique, provient souvent du système de caméra de profondeur équipé. Ces systèmes de caméras projettent une lumière infrarouge sur un objet pour détecter sa forme. Cela fonctionne assez correctement sur les éléments opaques. Mais s'ils sont placés devant un objet transparent, la lumière brillera directement à travers et dispersera les surfaces réfléchissantes, ce qui rendra le calcul de la forme de l'objet beaucoup plus difficile et donc la précision diminuera également de manière significative.
Pour résoudre le problème ci-dessus, des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon ont trouvé une solution assez simple : utiliser une caméra couleur supplémentaire intégrée à l’IA. Plus précisément, ce nouveau système utilise une combinaison de caméras couleur et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour reconnaître la forme des objets en fonction de leur couleur.
L’équipe a formé le système pour qu’il soit capable de combiner des images de caméra de profondeur d’objets flous et des images couleur du même objet. Cela permet à l'algorithme d'IA de déduire différentes formes 3D à partir des images capturées par la caméra, puis de souligner les caractéristiques qui aident à distinguer les objets.
Grâce à cette méthode, le robot peut distinguer et ramasser des objets brillants et transparents même lorsqu'ils sont en désordre, comme vous pouvez le voir dans la vidéo ci-dessous :
L'équipe de recherche admet que leur système n'est pas encore complet, car la précision n'est pas encore parfaite. Cependant, cela peut être complètement amélioré avec le temps.
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