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研究室秒变后厨,日本团队用深度学习识别炸鸡,救急便当工厂

2020/4/20 14:02:03来源:作者:李欣月、刘俊寰责编:懒猫评论:

在韩国最受欢迎的外卖食品是什么?

答案毋庸置疑,一定是炸鸡!

根据韩国外卖订购软件公布的的统计数据显示,炸鸡今年再次当选韩国“最受欢迎的外卖食品”,从2014年起就一直霸占着冠军宝座,简直是小食界难以逾越的高峰。

无独有偶,在美国,炸鸡文化也长盛不衰,肯德基双层炸鸡堡唯一不限供应的地区就是美国。根据前德州监狱后厨Brian D.Price回忆,“70%的囚犯最后一餐都会要求吃油炸食品”。

那么,炸鸡和TensorFlow两者结合,你又能想到什么?

最近,日本一个机器人公司RT CORPORATION开发了一个叫Foodly的机器人,机器人上配置的图像识别系统就是用的TensorFlow,Foodly不仅能准确识别单块和多块炸鸡,还能将刚出锅随意摆放的炸鸡块规整地放在便当盒内。

为了完成这个识别功能,研究团队也很拼,每天在实验室现炸鸡块,炸累了点炸鸡外卖,简直就是变成了炸鸡加盟店!

Foodly的开发也很好地贴合了疫情当下便当工厂不能大范围复工的现状,从下图中可以看到,Foodly的大小和与成人类似,能在便当工厂的生产线上与人并排工作。

能看不能吃,TensorFlow都要馋哭了!

说到这,掐指算算,已经有多久没吃过炸鸡了?不妨咽下口水,先和文摘菌一起就着这篇文章“画饼充饥”一下,中午就去激情下单炸鸡外卖吧!

为了研发Foodly,他们活生生把公司搞成了炸鸡加盟店

虽然好吃又馋人,但是炸鸡块在图像识别界可没那么招人待见。

炸鸡爱好者们都知道,你徒手拿起的每块炸鸡形状是何其相似,更别说要在炸鸡堆中准确区分每块炸鸡的边界,这些都是图像识别研究者们内心拒绝炸鸡的原因。

据闻,坊间流传着这么一个说法:炸鸡块是图像识别最难逾越的高峰。

但是现在有了Foodly,再难的炸鸡识别都是小菜一碟!识别效果如下图所示:

▲ 整堆炸鸡块被识别成一个整体

▲ 每一块炸鸡块被单独识别

据研究者透露,之前尝试过其他的机器学习框架,但看到有人利用TensorFlow成功对猫的照片进行分类后,就按捺不住内心的躁动了。

光想不做可不行,紧接着,研究团队对CNN的相关论文进行了阅读和学习,并进行了进一步的物体检测。

那时正好是初代Foodly发布初期,在对系统前期表现相当满意的情况下,研究者们拿出究极武器——炸鸡,可以看到,初代系统能够将图像的一部分切成矩形,然后以矩形为单位对炸鸡块进行识别。

虽然初代系统的表现就已经很不错了,但是研究团队表示还存在很多不足,比如识别时间太慢,识别一块炸鸡要一分钟左右,一分钟炸鸡骨头都被吸干了还识别个啥!再比如,初代系统还只能识别单块炸鸡,成堆的炸鸡识别还有待进一步地改进。

同时,为了养活这么一个系统,可真是“难哭”了研究团队,那个时期他们在公司现炸鸡块,炸累了点炸鸡外卖,简直就是把公司当成了炸鸡加盟店!

当然这都不是最难的,最难的是要在下嘴之前先把图像数据存储下来。这么下来,他们最终收集到了大概400~500张规范的炸鸡照片,700多张不那么规范的照片。

在那些不规范的照片中,有一些还故意拍到了人手,这也是有研究考量的。因为人手和炸鸡成色很像,形状也像,如果系统错误地对人手进行识别的话那可就大事不妙了。

Foodly进化史:从R-CNN起家,炸鸡块表面的凹凸纹路也不能放过

可以想见,开发Foodly可不是这么简单的事。

其实Foodly的前身还不叫Foodly,而是NEKONOTE,由一个扶手和安装在顶部的照相机组成,虽然看上去像是工业用机器人的形状,但是即使加上照相机用的框架,大小也能控制在一个人的样子。

2016年6月,NEKONOTE在“TensorFlow学习会”上发表,在德国CEBIT 2017上公开亮相。出道舞台虽然足够有分量,但还是出师不利,当场就有不少人对NEKONOTE提出质疑,有人认为NEKONOTE只使用一只手,太可怕了,有人认为在食材正上方放置摄像头,可能会污染食物,还有人针对NEKONOTE的照相机和手臂的位置关系,指出手臂的摆动可能会影响到视线和识别效果。

▲ CEBIT 2017上展出的NEKONOTE

综合了这些提议之后,研究者认为,或许应该把它设计成人型,于是NEKONOTE就摇身一变,变成了现在的Foodly。

当然这个过程可不只是外观的变化,升级归来的Foodly不仅能识别单块炸鸡,还能从堆积的炸鸡中检测出每一块炸鸡。

识别效果的提高也是多方面促成的,首先识别标准从矩形识别变成了轮廓识别,这其中主要用到的就是从R-CNN发展而来的Mask R-CNN技术,其次,Foodly使用了可以识别炸鸡纹路的深度摄像机,炸鸡块表面的凹凸纹路也作为特征被引入了深度学习,提高了识别精度。

▲ 根据深度摄像机提供的影像学习凹凸特征

几代系统迭代发展下来,研究者总结了用TensorFlow进行炸鸡识别的心得,汇总成了下面这张从理论学习到推论的流程图:

首先是制作监督数据集的阶段。用位于Foodly头部的深浅相机拍摄颜色和深浅的图像(RGB-D图像),然后将其放入个人电脑进行标注,指定炸鸡块的位置。在标注上,团队也制作了专门的工具使其尽可能的自动化。

在接下来的学习阶段,以既有的公开训练成果模型为基础,通过TensorFlow进行转移学习,制作食材检测用的模型。转移学习的引入也让几百张的图像工作量锐减到了几十张。

但是,既有的训练成果的模型只能输入RGB的3个通道,为了能够对应RGB-D图像,需要将输入层变更为4个通道才能进行再学习。

最后,把做好的模型转移到机器人上,就可以检测出炸鸡块。在搭载压缩GPU的边缘的AI板Jetson TX2上执行推理过程。

顺便一提,Foodly的目标是可以直接拿到便当工厂的生产线上使用。因此,根据工厂的不同,照明的程度也不同,增加了识别的难度。常见的对策通常是准备专用的光源,不过,Foodly在训练阶段就适用了多样的光度,因此即使没有专用的光源也能稳定的进行识别。

以上就是关于识别炸鸡块的整个流程,以实用的速度检测炸鸡块,然后将其放入便当盒的操作现在已经很稳定了。公司现在也把目光对准了其他的食物,比如番茄,相比于炸鸡,要让机器人把番茄放入便当盒而不让其碎掉,还必须调整机器人的力度,这就是另一个需要解决的问题了。

RT公司:机器人是未来社会的引路者

可别再说Foodly是日本人民的脑洞发明了。

Foodly可是瞄准了当下便当工厂人手不足的现状,尤其是疫情之下,为了降低感染风险,Foodly可以代替人加入生产线,而且,表现不比人差。

考虑到大多数便当工厂的工作场所都是在60~90cm的空间内,目前工业机器人还有几方面问题需要重点考虑:硬件上希望即使有人不可避免地碰撞到Foodly也不造成擦伤,软件上,即使在没有预设的情况下,也能正常识别,除此之外,便当工厂流水线的菜单每小时会改变2~3次,便当盒尺寸存在差异,流动速度也有不同等等。

这些不确定因素在Foodly面前全都迎刃而解,而且,Foodly操作也十分简单,不需要专家进行任何复杂的安装和调整,马上就能上工,可以说是工厂福音了。

好奇之下,文摘菌还去查了查开发Foodly的公司到底是什么来头,结果发现,这家叫做RT CORPORATION的公司完全就是一个机器人迷公司嘛!

先不说公司的理念是“life with robot”,公司名字RT是Robot Technology的缩写,公司的兔子logo来源参考了《爱丽丝梦游仙境》,官网介绍道,在小说中,兔子是爱丽丝抵达仙境的引路人,与此相对应的,在现实中,机器人就是未来生活的引导者。

官网链接:

http://www.rt-net.jp/

除了实用机器人如Foodly的开发,RT公司也对机器人工程的教育事业十分关注。

公司认为,在现在和未来,培养优秀的机器人工程师都将是重要的社会使命。RT公司从硬件和软件等多个角度提供产品和服务,为培养实用型机器人工程师做足了功课。

作为教育工作的一部分,公司将提供自主研发装配的机器人用于学习和参考,同时,在这些机器人的帮助下,公司有能力举办研讨会等学习活动,为更多的人提供学习机会。

如今,机器人在社会生活中扮演着越来越重要的角色,工厂流水线上运行的大型工业机器人不断发展,家用小型机器人同样不断演变着,机器人已经到了能够与人合作、并肩作战的阶段。

相信机器人引领我们前往的未来不会太遥远。

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关键词:深度学习

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