【国产应用】飞腾派机械臂视觉识别应用展示！-iCEasy商城

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。

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