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乐高，这是一款能够充足琢磨人的发明力与设想力的积木玩物，想必众人小光阴也屡次表现本身的奇思妙想去发明属于本身的“乐高城”吧。然而，部件品种的充盈，也让咱们屡屡堕入分类演绎的搅扰中。就今朝而言，乐高积木国有个系列，种颜色，而每个系列就包括几百个乃至几千个部件。怎样去分拣这些积木成了使人犯难的题目。澳大利亚软件工程师DanielWest，把这个使人“头秃”的题目交给了AI。他耗费了两年功夫，用超出块乐高积木，建成了一个通用的乐高积木分拣机。这是一台由AI启动的主动分拣机，能够辨认出任何已临盆的乐高零件并将它们归类。那他是怎样做到的呢？

据DanielWest讲解：这台分拣机借助揣度机视觉算法，能够分拣出任何乐高零件。做战还带有6个乐高机电和9个伺服机电，为传递乐高零件的传递带和搅拌器供应动力。这台机械能够将种乐高积木分类到18个不同的演绎箱，而且每2秒即可分拣一伙积木。尽管这不是寰宇上第一个乐高分类机，但West称它为寰宇上第一台通用乐高分类机，“由于它哄骗了起先进的人为智能技能，能够辨认和分类任何曾经临盆出来的乐高部件。”West也策划在来日公布该代码。这台分拣机的劳动过程也很简捷，分为三步

第一步：放入积木。

将一大堆乐高积木倒进机械顶部的滑槽中，尔后将积木置于震荡带，过程摆荡，积木被分开成独自的积木块。

第二步：影相分类。

积木块由RaspberryPi揣度机传递。RaspberryPi揣度机包括一个影相机，当积木过程期，它会拍下一系列相片，尔后把这些相片传递到CNN模子ResNet-50长举行分类。

第三步：归类入箱。

分类成效反应到该做战后，运输带上的不同小闸门会把积木带领到所属的箱子中。

胜利之路好事多磨由于乐高的零部件有成千上百种表率，颜色各类，而且从不同角度看形态也不同样。是以，汇集精确的练习数据集是周全劳动中最难的一部份。

DanielWest首先让做战运转了几天汇集到了约30万张未符号的LEGO图象West说，他起先试图对乐高积木举行模仿。他从LDrawPartLibrary（一个让发热友能够虚构建设乐高的开源程序）中获得了乐高零件的3D模子，并将其用免费的动画软件Blender衬着。

尔后他能够在不同的扭转角度和颜色下模仿3D模子积木。这些独自的图象被汇集到一个包括了超出万张图片的合成数据集合。

但令West觉得懊丧的是，他的AI乐高分拣机用假图象举行练习后，却无奈辨认出真实的部件。

他说：“我那时险些全面抛却了这个项目。我花了几个月的功夫来实行一种，将合成图象更动成实在图象的繁杂法子，但收效甚微。”

以后，他转向了另一种罕用的技能，以扶助节减仿真与实际之间的差异：域随机化。域随机化能够练习模子辨认更多的数据变动。该系统不但研习了乐高积木的不同扭转角度和颜色，还学会了思考各样灯光成就，纹理和噪音。

为了进一步提升乐高分类器的功用，West还调整了一个更小的数据集，此中包括实在乐高部件的快照。

他说：「实在的数据集只包括我团体收藏中的零件，终究惟有种不同表率的零件。」这些零件是在乐高系列中更罕见的表率，而合成数据集则是一些较有数的表率。过程对这两个数据集举行练习，从理论上讲，West的乐高分拣机上的摄像机该当能够辨认出它理论上从未见过的零件。不过，模子在不同数据集上的理论体现仍旧有差其它：在辨认实在数据集合的零件时，精确度为93％，而辨认合成数据集合的零件，精确率则为74％。汇集练习数据集不易，West还专门撰写了文章，详细讲解了他怎样制做10万张的带标签乐高积木练习图片。文中提到，他要紧操纵了模范生成法、简化过程以及哄骗AI扶助诠释来完结海量图片符号的职责。

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