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1.
《实验室研究与探索》2020,(6):117-122
针对人工智能相关专业深度机器学习理论与实践脱节的情况,结合市场对垃圾分拣的实际需求,设计了一款基于TensorFlow的垃圾视觉分拣机器人实验平台。实验平台硬件部分包括:NVIDIA Jetson TX2嵌入式机器学习平台、智能机械臂控制系统;软件部分基于TensorFlow深度学习框架,通过数据采集、数据标注、MobileNet SSD模型的迁移训练等若干步骤,实现了垃圾的视觉分拣。实验平台可满足深度学习、工业机器人、机器视觉等先进技术的实践教学要求,有助于提高学生的创新与实践能力。 相似文献
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卓书芳 《辽宁科技学院学报》2017,19(1)
随着科学技术的不断进步,与机器人有关的技术也得到飞速发展,专家和学者关注的焦点也转移到机器人视觉技术方面,从而让机器人也拥有和人眼相似的使用功能.文章研究了基于机器视觉的工业机器人分拣系统,该系统主要包括机器人本体及工件平台、机器视觉和运动控制三大模块,对它们的结构分别进行了设计;最后重点分析了分拣系统中应用的关键技术. 相似文献
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结合企业的实际需求,以PCBA板分拣为研究对象,设计了一套基于机器视觉的自动分拣系统.利用LabVIEW开发环境,将机器视觉技术引入到机械臂的运动控制中,结合图像处理技术方法完成对PCBA板合格品的装箱,利用气动吸盘装置完成对PCBA板不合格品的分拣.实验证明系统高效、准确地实现了对PCBA板的分拣工作,具有较高的应用价值. 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(5):182-186
设计了基于工业机器人的自动化综合实验平台,以满足自动化类专业各科目及综合项目的实验要求。该实验平台采用以PLC为主控制器、视觉系统为检测装置,将机器人和传送系统作为执行部件,添加HMI为远程管理控制单元,利用工业交换机联接起来,实现自动化、智能化。实验表明,平台具有较高的运行速度和准确度,完全满足工业流水线类型识别、位置检测及分拣的需求,还能胜任多门自动化课程的教学与实验。该实验平台适用性广,满足自动化类人才培养需求,可综合锻炼学生处理复杂工程问题的能力。 相似文献
7.
杨小强 《武汉职业技术学院学报》2021,(1):112-115
对目标物体的准确识别和分类,是机器人在工业应用中进行抓取和分拣等任务的核心问题。提出了基于PLC和机器视觉的物体形状和颜色识别系统,该系统由PLC作为主控,利用机器视觉对物体形状和颜色进行分类,在识别目标特征后,送入MATLAB处理后将结果发送给PLC,PLC控制机器人的关节,进行目标选择和抓取,有效提高了定位精度和工作效率,降低了成本。 相似文献
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针对工业机器人系统复杂、学习难度大等问题,设计了基于机器视觉的五子棋人机对弈实验教学平台。通过机器视觉实验,学生可以学习相机标定、棋子快速识别与定位的图像算法。通过对弈搜索算法实验,学生可以学习树状智能搜索算法的原理。最后进行机器人程序控制实验,了解机器人轨迹规划的基本原理,通过修改机器人程序可得到不同的机器人运动轨迹。利用开发的人机交互界面,可进行对弈实验测试。该实验达到了预期实验目的。 相似文献
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为了使学生掌握智能机器人系统设计及集成应用技术,设计了工业机器人自动视觉检测综合实训平台。该平台集成了工业机器人、机器视觉、智能检测、立体仓库等模块,通过工业以太网组建高度集成化的自动化柔性生产线。基于产教融合教学模式,分层次设计了工业机器人操作实训、自动加工检测生产线PLC程序开发实训、图像识别程序开发实训、工业机器人与自动加工检测生产线综合实训项目。实践表明,该实训平台可以满足机器人工程专业人才培养需求,充分激发学生的自主学习热情,提高学生创新能力与解决工程问题的能力,为学生后续学习打下了坚实的实践基础。 相似文献