У рамках цього завдання розглядаються основні приклади застосування технологій розпізнавання та класифікацій у промисловому процесі із застосуванням нейромереж та нечіткої логіки. Сюди входить: класифікація об’єкта з його складу, пошук оптимального складу, завдання управління маніпуляторами стенду тощо.
У цьому прикладі розглядається робота з об’єктами на стрічці конвеєра: розпізнавання та позиціонування об’єкта на стрічці за допомогою камер, знаходження дефектів об’єкта, а також керування мехатронним маніпулятором (промисловим роботом) на основі отриманої інформації з оптичних сенсорів.
Даний апаратно-програмний комплекс складається з програмного забезпечення, призначеного для отримання синтетично згенерованих зображень продукції на конвеєрній стрічці у віртуальному просторі повністю, аналогічному реальному. Отримані у віртуальній студії зображення можуть бути використані для формування вибірок та застосування методів машинного навчання для класифікації об’єктів, а також для контролю якості синтетичних зразків. стрічки).
Фізична частина комплексу складається з модельного малогабаритного конвеєра, а також набору спеціалізованих камер для фіксації зразків та збору даних.
Даний комплекс призначений для відпрацювання базових механізмів обробки сигналів з оптичних сенсорів для формування вибірки з метою машинного навчання нейронних мереж та подальшої класифікації зображень.
Відгуки
Відгуків немає, поки що.