亞馬遜發布了一個數據集，其中包含超過190萬個物體的圖像，據稱這些物體可用于訓練機器人進行拾取和放置任務。亞馬遜聲稱這是在工業產品分類環境中捕獲的最大圖像數據集。

該數據集名為ARMBench，可用于訓練拾取和放置機器人，以更好地概括新的對象和上下文。這些圖像是在亞馬遜倉庫中收集的，機械臂從裝滿物品的箱子中取出一件物品，然后將其轉移到傳送帶上的托盤中。由于箱中的對象種類繁多，并且它們具有各種配置和交互，因此此任務可能很困難。

數據集中的圖像分為三類：

• 揀選圖像：機器人開始揀選之前裝滿物品的箱子的自上而下圖像

• 傳輸圖像：機器人將物品轉移到托盤時從多個視點捕獲的圖像

• 放置圖像：放置所選物品的托盤的自上而下圖像

ARMBench 包含來自三個獨立任務的圖像，即對象分割、對象識別和缺陷檢測。

對象檢測數據集可幫助機器人識別同一箱中不同產品的邊界，其中包含超過50，000張圖像。這些圖像顯示每張圖像 50 到 10 個手動對象分割，平均約為 5.<> 個。

對象分割數據集可幫助機器人確定參考數據庫中的哪個產品圖像對應于圖像中突出顯示的產品。此數據集包括超過 235，000 個標記的揀選活動，每個領料活動包括一個揀選圖像和三個傳輸圖像。該數據集還包括超過 190，000 種產品的參考圖像和文本描述。模型可以學習將這些參考產品之一與拾取和傳輸圖像中突出顯示的對象進行匹配。

從左到右：來自亞馬遜 ARMBench 數據集的揀選圖像、傳輸圖像和放置圖像。|來源：亞馬遜

缺陷檢測數據集包括圖像和視頻，可幫助系統了解機器人何時犯了錯誤，例如撿起多個物品而不是一個或在傳輸過程中損壞物品。該數據集在傳輸階段捕獲了 19，000 多張圖像。它還包括 4，000 多個視頻，這些視頻記錄了導致產品損壞的拾取和放置活動。

視頻是此數據集的一個關鍵方面，因為某些類型的產品損壞最好通過視頻進行診斷，因為它們可能發生在傳輸過程中的任何時候。缺陷檢測數據集還包含超過 100，000 個無缺陷的拾取和放置活動的圖像和視頻。

亞馬遜計劃繼續擴大ARMBench中圖像和視頻的數量，以及它們描述的產品范圍。

2022 年 65 月，亞馬遜推出了 Sparrow，這是一種能夠在包裝前挑選單個產品的機械臂。據該公司稱，Sparrow可以在亞馬遜倉庫處理的超過100億種不同物品中挑選<>%。

Sparrow可以挑選各種物品，如DVD，襪子和毛絨玩具，但很難選擇包裝松散或復雜的物品。該公司似乎有可能利用其在開發Sparrow時所做的研究來構建這個數據集。

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