李凯丽

“现在的机器人有多智能呢？”“机器人已经可以识别万物了吗？”“机器人的识别是怎么做到的呢？”随着我逐渐走入人工智能的世界，这一层层面纱被慢慢揭开。考入研究生后，我加入了创新基地，首次参加的机器人竞赛是基于深度学习的图像识别比赛。参赛队员需要对三种水果的数量与种类进行识别，识别正确即可得分，分数高者获胜。整个过程，被我们戏称为“让机器人认出水果”。

我的创新基地

水果识别的工业派系统展示图

水果识别的结果展示圖

如果要“让机器人认出水果”，机器人应当首先具备什么条件呢？相信大家不难猜出，要让机器人有双“炯炯有神的大眼睛”。因此我们采用了基于TI技术的“工业派”为硬件平台，搭载摄像头，拍摄图片，并用显示屏进行实时展示识别结果。“工业派”硬件平台是基于异构多核处理器设计的开源智能硬件开发平台，主要面向工业互联网、人工智能、边缘计算和智能人机交互等应用领域。

机器人有了“眼睛”，就应当努力地让他“认识”水果。让机器人智能化，无非就是让他学习到人们的思维。想象一下，假如在你面前放了苹果，橘子和香蕉，你又是如何认识他们并立刻分辨出来的呢？也许你会说，苹果是红色的，橘子是橙色的，而香蕉是黄色的。更详细一点：香蕉是弯的，苹果和橘子都是圆的;苹果表面光滑的，橘子表面褶皱。而这些颜色，形状以及纹理，在深度学习中，我们叫作“特征”。实际上，对于物体的认知，最主要的也就是对这些特征的学习。在这次比赛中，我们采用的方法就是提取水果的周长、面积、颜色、长度、宽度等7个特征值。

如何让机器人学习到这些特征呢？专业地讲，我们首先搭建神经网络，把各种各样的水果以及他们的各种角度的图片大量地“喂”给机器人，通过卷积核（一个方形的权重矩阵）按照图片大小逐渐卷积计算权重，确定最优的网络结构，这就是训练过程。换个通俗的说法，就是我们把数千张不同角度和不同状态的苹果展示给机器人看，然后一遍又一遍地告诉他，“具有这些特征的是苹果”，一直到我们把他没见过苹果的图片给他看，他几乎都能认出来，这就训练成功了。

既然机器人已经认识了水果，那么我们就要让他进行判别。机器人通过“眼睛”拍到目前摆放的水果，并将拍到的图像投映到显示屏上，对画面上出现的水果进行识别并显示结果。基于之前学到的特征，机器人会将拍摄到的图像中的水果，与自己学到的水果挨个进行对比，得出它们之间的差异值，将最小差异值的那个种类，定为自己最终判别的种类，并给出该水果的名称，也就是“打标签”。

至此，我们就完成了“让机器人认出水果”。

责任编辑：宋明晏