Mit der raschen weiterentwicklung der automatisierung wurden auch die maschinen – und visualisierungsmöglichkeiten in immer mehr bereichen eröffnet. Vor allem bei der erkennung und kategorisierung Von firmgegenständen entwickelt sich die robotertechnik zunehmend zu einem mainstream. Dieser beitrag führt den prozess der automatischen erkennung und schrittsetzung Von firmwerken ein, die auf robotersicht ausgerichtet sind.
Die visuelle grundlagen Von maschinen.
“Roboter visual vision” ist eine methode, mit hilfe Von technologien wie bildbearbeitung, ermittlung Von eigenschaften und lernen Von maschinen automatisierte erkennung und kategorisierung zu erstellen. Die bildbearbeitung ist der erste schritt im robotersehsystem, das mit einer hochauflösenden kamera und einer geeigneten beleuchtung das bild der firmgegenstände sendet. Das bild wird dann mittels der bildbearbeitungstechniken vorprogrammiert, einschließlich operationen wie ausrauschen, justierung, zweiwertentwicklung und teilung, um die identifikation Von merkmalen zu ermöglichen.
Firmware automatisch aufspüren und einordnen
Die hauptidee des systems besteht aus den folgenden schritten:
Die bilderfassung.
Um das exakte bildmaterial zu bekommen, benutzen wir eine hochauflösende industriler-kamera und eine gute beleuchtung. Um für qualität und stabilität zu sorgen, wurde außerdem eine abgesicherte umgebung geschaffen, in der licht und hintergrundgeräusche nicht beeinflusst werden.
Bestimmung bestimmung bestimmung bestimmung
In der bildbearbeitung wurden die eigenschaften der Engen objekte mittels verschiedener algorithmen und techniken extrahieren. Dazu zählen form, größe, farbe und struktur. Die analyse und verarbeitung dieser merkmale ermöglicht uns, schlüsselinformationen über die geschraubten gegenstände zu erhalten und sie dann auszuwerten.
Algorithmus für die einteilung
In der klassifikation wurden die eigenschaften der firmgegenstände mittels einer vielzahl Von algorithmus bewertet. Mit diesen algorithmen ist die unterstützung Von vektormaschinen (SVM), das nervensystem (eg) und der entscheidungsbaum (DT) gemeint. Mittels ausbildung und ausbildung lassen sich diese algorithmen automatisch anhand der eigenschaften eines firmchens einordnen.
Einbindung der systeme
Und schließlich werden wir modul und funktion zusammenführen, sodass ein komplettes firmwerk zur automatisierten erkennung und kategorisierung geschaffen wird. Das system erlaubt eine durchgehende und effiziente erkennung und kategorisierung und unterstützt die industrieproduktion in hohem maße.
Auswertung Von experimenten und ergebnissen
Um die durchführbarkeit und die wirksamkeit des systems zu testen, führten wir eine reihe Von experimenten durch. Zuerst stellten wir eine große anzahl Von datenbank – und bildproben zusammen, um die systeme zu trainieren und zu testen. Die ergebnisse zeigten, dass unsere systeme für die erkennung und kategorisierung zu 98% übereinstimmen. Darüber hinaus haben wir verschiedene algorithmus verglichen, um die beste übereinstimmung zu ermitteln. Die ergebnisse zeigten, dass die summe verschiedener algorithmen die genauigkeit weiter erhöhen könnte.
Ergebnis und ausblick
Dieser beitrag stellt einen prozess für die automatische erkennung und visualisierung Von firmnen dar, die durch das roboterhafte sehen unterstützt werden. Das system erlaubt die schnelle und genaue identifizierung und klassifizierung Von firmtypen. Das resultat ist, dass das system über 98% zuverlässig ist und einen hohen stellenwert in der nützlichkeit und anwendung hat.
Die praktischen anwendungen der robotervisualisierung bei der erkennung und kategorisierung Von firmgegenständen werden wir vielleicht in zukunft noch einmal genauer untersuchen. Einerseits werden wir die vorhandenen algorithmen und technologien optimieren, um die leistungsfähigkeit und effizienz des systems zu steigern. Andererseits werden wir noch an neuen algorithmen und technologien arbeiten, um komplexere und präziseere aufgaben der erkennung und kategorisierung zu ermöglichen. Und wir werden erforschen, wie man robotertechnik mit mechanischer technik verbinden kann, um die automatische entfernung und montage Von festen objekten zu erreichen und damit die automatisierung und produktivität in der industriellen produktion weiter zu steigern.
