機器手

Fingervision用3D打印制造，外部有一層透明的硅膠套，硅膠套上附著了許多用于檢測的黑點。當Fingervision抓取物體時，硅膠表面的黑點通過內(nèi)置小型攝像機，捕捉黑點區(qū)域的形變特征，然后Fingervision做出判斷，進行抓取。

夾持器抓取紙張

 夾持器從瓶內(nèi)抓出花朵

Fingervision能夠感知物體是否滑動，進而控制握力，完成一系列動作，例如，剝香蕉皮。在接觸到熟悉的物體時，Fingervision會牢牢抓住，碰到不熟悉的物體時，它會將手臂挪開。

夾持器正在剝香蕉皮

研究人員正努力把Fingervision傳感器覆蓋到機器人全身，這樣機器人就能在更多的領域代替人工勞作，獨立完成任務。

具備視覺和觸覺的新型機器人

以上3個還只是“深度學習+機器視覺”的初步應用。未來研究進一步成熟，研究成果更多地落實到日常生活。如：機器人能獨立為我們診病、把脈開方，還能準確檢查出青光眼、乳腺癌、糖尿病等的高危患者，讓他們及早預防。智能空調(diào)機能感知我們的身體狀態(tài)，自動地為熟睡中的我們調(diào)節(jié)溫度、風向，以及創(chuàng)造舒適的睡眠環(huán)境。

難怪科學家預測，在深度學習的幫助下，計算機的圖像識別能力開始超越人類。機器視覺技術在自動駕駛、醫(yī)學診斷、保險索賠的破損評估、水位監(jiān)測、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領域將有廣泛的應用前景。