深度学习的车间零件分拣机器人目标识别方法

作     者：杨静宜 王静红 崔建弘 YANG Jing-yi;WANG Jing-hong;CUI Jian-hong

作者机构：河北工程技术学院人工智能与大数据学院河北石家庄050091 河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050091 

基　　金：河北工程技术学院科研课题项目—人工智能在虚拟技术领域发展研究(2017HG10) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2023年第389卷第7期

页      码：271-276页

摘      要：针对目前方法识别机器人目标时,由于未能详细分析分拣机器人运动规律,导致该方法开展目标识别时,存在平均置信度低、识别效果差等问题,提出深度学习的车间零件分拣机器人目标识别方法。该方法通过分析分拣机器人运动规律,提取待检测目标的特征向量值;结合深度学习理论建立目标识别模型,并寻找模型最佳参数;建立待检测目标的相关测试集放入模型中训练,基于模型输出结果,完成机器人的目标识别。实验结果表明,运用该方法识别目标时,其在特征提取后,分拣目标数量为1000个时,识别准确率达到了97.5%以上,识别耗时在100s以下,平均置信度约为0.8,有效提高了平均置信度、降低了识别时间,识别效果好。

主 题 词：深度学习 模型训练 车间零件 分拣机器人 目标识别 识别方法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081203[081203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2023.07.055

馆 藏 号：203122596...