资讯分类
全部资讯
最新活动
商城公告
行业信息
新品推荐
元器件知识
资讯标签
艾迈斯欧司朗(126) 艾为awinic(116) 英伟达NVIDIA(80) iCEasy商城(76) 萤火工场(61) 飞腾派V3(40) 兆易创新(31) 罗彻斯特电子(28) Jetson Orin Nano SUPER 开发套件(21) 资料下载专区(18) 赛昉科技(14) 小华半导体(13) 赛昉科技(StarFive)(13) 芯佰微(12) 灵动微电子(11) Seeed矽递科技(11) 日清纺微电子(9) NVIDIA(8) 飞腾派(8) 上海雷卯Leiditech(8) 微源半导体 LPSemi(8) 龙芯中科(7) GD32VW553-IOT(7) 物奇WuQi(7) 庆科(5) 航顺芯片(5) 日清纺微电子Nisshinbo(5) TROQ创捷电子(4) 创捷电子(4) 开源口碑分享(4) Geehy极海半导体(4) CEM5826-M11(4) 飞腾派eMMC(3) FTHR-G0001(3) GD32VW553-IOT-V2(3) 罗彻斯特(3) MM32SPIN060G(3) 峰岹科技(3) 中国星坤(3) 杭晶(HCI)(3) 野火(2) 小华EVB-HC32F4A0开发板(2) 极海半导体(2) 国产开源硬件(2) 极海(2) 社区评奖活动(2) 芯佰微电子(2) NVIDIA品牌专区(2) Mini-SPIN0230(2) 飞腾官网飞腾派(2) 技术问答专区(2) 飞腾派下载专区(2) 口碑评测(2) 教育优惠申请链接(2) 华润微电子(2) EVB-L0130(2) BeagleBoard.org®(2) iCEsay商城(2) 启明云端(2) 英伟达初创加速计划(2) 英迪芯微(2) 弈安云(2) 村田(2) GD32无线生态专区(1) 一件免邮专区(1) TagoreTech(1) SFH 7018B(1) 一件包邮专区(1) 英伟达 NVIDIA品牌专区(1) GD32VW553-IOT V2版本(1) 618大促专区(1) 欧达可(1) 飞腾派V3版本上新(1) 飞虹半导体(1) GD32VW553-IOT V2(1) 微碧半导体(1) 8月7日竞拍竞买(1) 教育优惠(1) 萤火工场GD32VW553-IOT(1) 迈巨微(1) 内存(1) VF202040-A0(1) CEM5825F(1) COMBO模组 EMC3020-PZI5(1) 松科智能(1) 台容积电(1) 乐动机器人(1) 英伟达 NVIDIA(1) 格力新元(1) 周年抽奖活动(1) 庆科信息(MXCHIP)品牌专区(1) 附件(1) 润石(1) NVIDIA DGX™ Spark:桌面级AI超级计算机(1) 飞腾派PRO(1) 微源半导体(1) QCS6490 SOM EVB开发板(1) 附件下载地址(1) B站风扇视频(1) Jetson AGX Xavier(32GB)(1) 国产自主可控(1) Mini-F5333(1) JETSON_AGX_ORIN_64GB_DEVELOPER_KIT(1) QCS8550 SOM EVB开发板(1) 申请样片:高光效红光OSCONIQ® P 3030, GR QSSPA1.23(1) 华大北斗(1) 开源社区(1) NVIDIA Jetson Orin Nano 开发套件(1) 萤火工场品牌专区(1) 商城下载专区(1) 雷克沙(1) CEM5881-M11(1) Jetson AGX Orin 64GB开发套件(1) 荣湃半导体(2Pai Semi)品牌专区(1) 下载专区(1) 瑞隆源产品(1) 中科云(1) Arduino UNO Rev 4 Minima开发板(1) 飞腾派专链(1) 世野(Khadas)(1) 海芯微(1) NVIDIA Jetson Orin Nano 开发套件(1) Arduino品牌专区(1) NVIDIA NIM(1) 微雪电子(1) CEM5861G-M11(1) 赛昉科技9折活动券(1) Jetson AGX Orin 64GB开发套件(1) 24GHz毫米波雷达模块(1) 飞腾派调研问卷链接(1) 小脚丫(1) 品牌清仓(1) QCS8550 SOM EVB(1) 天微电子商家页(1) 国产毫米波雷达模块(1) NVIDIA Jetson Nano 模组(1) QCS6490 SOM EVB(1) EV Board (MM32L0136C7P)(1) 迈巨微电子品牌专区(1) 样片申请(1) 海凌科电子(Hi-Link)(1) 龙芯教育派(1) 轮趣科技(1) CEK8902-S905D3(1) 雷卯(1) 飞腾派试用申请链接(1) BeagleBone Black快速入门指南(1) Jetson AGX Thor 开发套件/模组(1) 618大促(1) 竞买活动(1) 极海半导体(Geehy)(1) Arduino品牌页(1) 野火RK3566开发板(1)

【国产应用】飞腾派机械臂视觉识别应用展示!

发布时间:2026-03-12

机械臂是一种高度灵活的自动化设备,广泛应用于工业制造、科研实验、教育等领域。视觉识别技术就相当于它的“眼睛”,使机械臂能够“看”到周围环境,并根据视觉信息进行精确的操作。本次将在国产开源硬件飞腾派上使用yolo v5识别目标进行信息分析,并控制机械臂进行分拣演示

详细教程

一、项目准备

硬件规格:飞腾派

软件要求: 飞腾派OS、开发环境ubuntu22.04

飞腾派OS下载地址:

https://www.iceasy.com/cloud/Phytium?pid=1947550276826509317

二、下载yolov5

首先需要更新软件列表。

sudo apt-get updatesudo apt install python3-pip

下载并解压yolo5s,建议选择权重⽂件yolov5s.pt,模型性能要求低。把权重⽂件yolov5s.pt放⼊源码⽬录,再查看requirements.txt文件。

user@Phytium-Pi:~/yolov5-6.0$ ls CONTRIBUTING.md  Dockerfile  LICENSE    data             detect.py        export.py   models     requirements.txt  utils train.py          hubconf.py  README.md  tutorial.ipynb    user@Phytium-Pi:~/yolov5-6.0$ cat requirements.txt # pip install -r requirements.txt # Base ---------------------------------------- matplotlib>=3.2.2 numpy>=1.18.5 opencv-python>=4.1.2 Pillow>=7.1.2 PyYAML>=5.3.1 requests>=2.23.0 scipy>=1.4.1 torch>=1.7.0 torchvision>=0.8.1 tqdm>=4.41.0 ...... # Logging ------------------------------------tensorboard>=2.4.1 # wandb val.py yolov5s.pt # Plotting ------------------------------------ pandas>=1.1.4 seaborn>=0.11.0 # roboflowthop  # FLOPs computation

最后进行安装即可,安装过程较久,请耐心等待。

sudo python3 -m pip install -r requirement.txt

三、运行与分析

查看源码路径下的README.md⽂件,启动命令和输⼊源的选择如下:

 $ python detect.py --source 0  # webcam                            file.jpg  # image                            file.mp4  # video                            path/  # directory                            path/*.jpg  # glob                            'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg'  # YouTube                            'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

接入摄像头,查看节点

user@Phytium-Pi:~/yolov5-6.0$ ls /dev/video*/dev/video0/dev/video1

据video节点启动yolo5。

user@Phytium-Pi:~/yolov5-6.0$ sudo python3 detect.py --source 0

yolo5有很多参数可配置。如下图,把默认输⼊源改为摄像头设备号,后⾯启动 时就不需要输⼊ "--source 0" 。其他参数可⾃⾏研究。

完成分类后,可以把label转为字符串进⾏判断,从而对我们需要识别的物体进⾏操作。下图修改,区分出⾹蕉和苹果,并输出到打印信息。

⻜腾派识别信息并 进⾏处理,1帧⼤概1.5s表现还不错。只要在识别 出⽬标后,对机械臂进⾏控制,就能让机械臂识别目标进行分拣。后续可对模型进行持续优化,或者针对⽬标进⾏训练,来得到更快的响应速度。

机械臂展示