一顆膠囊巨細的胃腸道內窺鏡機器人，被服下后，經由過程體外磁控的方法實現正在消化道中的運動，路過食道、胃部、腸部，最初被人體排出。這個進程中，電腦可以同步顯現胃腸道的相關檢測數據，從而讓大夫有根據天實現診斷。
（圖片起源：2018IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(IROS)）
食品分揀機器人企業智能快遞分揀機器人聽起來似乎很簡略，而實際上膠囊機器人正在投入使用前，必需先顛末深度學習跟鍛煉。便像游戲玩家動身來進級挨怪須要游戲配備跟輿圖一樣，膠囊機器人須要經由過程深度學習技巧改良麋集地形重修跟姿態估量算法，和經由過程SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）同步定位與輿圖構建的機械視覺技巧實現檢測、辨認才能。
淺顯一點講，機器人不是人，它的視覺跟決議計劃才能，皆須要研制者經由過程一些方式付與給它。經由過程深度學習取得的才能相當于膠囊機器人的大腦，而經由過程SLAM機械視覺取得的便相當于膠囊機器人的“火眼金睛”。
2000年，以色列研制的第一個膠囊內鏡取得FDA同意進入臨床，其時的膠囊機器人是隨消化道的天然爬動而行進的，因為不顛末深度學習鍛煉，也不SLAM技巧的加持，有點像盲人摸象，關于像胃如許年夜的消化道器官，其窺察規模非常有限，是以會形成相稱年夜的漏檢。
藥品分揀機器人找哪家土耳其伊斯坦布爾的Bogazici大學的生物醫學工程專業，有一個專業的生物醫學實驗室，其研討范疇包羅生物醫學儀器、生物電子學、生物力學、神經旌旗燈號剖析、生物光子學、醫學成像、細胞成像跟電生理學、機器人技巧、醫療設備設計跟測試，和生理物理學等。
2020年，該實驗室的MehmetTuran博士，經由過程TUBITAK2232國際卓異研討職員研討金計劃取得了資金撐持，展開了一項名為“磁性驅動的Al-Powered內窺鏡膠囊機器人用于靶向藥物傳送跟多活檢操縱”的研討名目。該名目致力于應用人工智能的最新進展，正在無線膠囊內窺鏡機器人的電機一體化計劃、近程磁控和定位跟映射算法方面停止龐大的科技翻新。
正在該名目中，研討職員基于1個膠囊內鏡圖象的根底SLAM數據散，1只Panda機器臂，1臺EinScanPro2X，2個存在分歧相機特性的商用膠囊機器人，對體外豬胃腸道的數據停止了收羅，并實現了算法測試跟膠囊機器人的深度學習與鍛煉。
研討職員把器官流動正在六個支架上，締造出L形、Z形跟O形三種胃腸道形態，以模擬經由過程升結腸到橫結腸的GI-牽引門路。EinScanPro2X的功用就是3D掃描獲得那六個器官形態的點云數據。所網絡的數據成果，須要知足兩點：使SLAM數據散得當于遷徙學習；另外，借可以對統一器官類型的存在分歧紋理細節的組織停止算法機能測試。
因為被掃描的物體本身明暗多變，柔軟易變形，一起頭并沒有順遂。先臨三維的技術人員正在相識名目環境后，為研討職員實時供給了3D掃描儀的操縱指點，包羅若何經由過程亮度調劑應答明暗變更，若何利用標志點幫助數據高精度拼接，取舍哪一種無毒有害的醫用顯影劑可以資助進一步改良數據細節，和面臨分歧的環境若何取舍適合的掃描模式。
終極，咱們很努力天看到，研討職員如愿以償獲得到了六組下邃密的3D數據，照實紀錄了器官一切布局、角落跟深度。
手臂分揀機器人然后，原始點云數據被進一步
這些數據皆被用于膠囊機器人的深度學習跟算法鍛煉。Bogazici大學的研討職員利用膠囊內鏡圖象的根底SLAM數據散作為輸入，然后應用此次3D掃描獲得的三維模子正在SLAM數據集合肯定定位。
研究組的MehmetTuran博士道：“正在之前的一個研討名目中，我利用過另一個品牌的3D掃描儀。那款3D掃描儀也很好，可是與EinScanPro2X比擬，正在分辨率跟面精度上存在技巧差別。面精度是咱們此次名目實現深度學習進程的最緊張因素之一，那就是為何團隊終極決意依賴EinScanPro2X的才能去實現這個名目的緣故原由。”
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