【摘 要】
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提出利用制造系统工业机器人,集成视觉触控执行器模块,识别CNC工作状态及报警信息,模拟人手触控CNC操作面板,执行预定保护措施。研究了尺度不变特征转换与CNN方法,比较了两者识别性能,提出构建面板识别模型,获得了良好综合识别性能,识别准确率达到99.34%,识别速度约0.6秒百张图像。为提升技术通用性和可推广性,研究并提出一种模型训练步骤,用于模型结构参数优化,寻求最优综合识别性能。技术方案应用于闽北竹加工制造,提供了CNC无人值守加工的新型技术选择。
【机 构】
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武夷学院农机智能控制与制造技术重点实验室,华梵大学机电工程系
【基金项目】
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基于视觉的工业机器人智能化数控操作执行器开发研究:福建省科技厅工业引导性(重点)项目(2018H0033),智能多轴工业机械臂控制器技术:福建省教育厅科技项目(JAT160513),南平市竹产业智能加工设备科技创新公共服务平台:基于工业机器人触控执行器的机床人工智能研究(N2017P01)。
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提出利用制造系统工业机器人,集成视觉触控执行器模块,识别CNC工作状态及报警信息,模拟人手触控CNC操作面板,执行预定保护措施。研究了尺度不变特征转换与CNN方法,比较了两者识别性能,提出构建面板识别模型,获得了良好综合识别性能,识别准确率达到99.34%,识别速度约0.6秒百张图像。为提升技术通用性和可推广性,研究并提出一种模型训练步骤,用于模型结构参数优化,寻求最优综合识别性能。技术方案应用于闽北竹加工制造,提供了CNC无人值守加工的新型技术选择。
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