РОБОТИЗИРОВАННЫЙ СБОР ДАННЫХ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО КЛАССИФИКАТОРА (600,00 руб.)

Первый автор	Белов
Страниц	4

ID	902921
Аннотация	Технологии компьютерного зрения позволяют значительно расширить возможности и сферы применения промышленных манипуляторов: распознавание и классификация объектов, определение положения и ориентации объектов, контроль качества, адаптивное выполнение задач и безопасность. Основным методом для распознавания, классификации и сегментации объектов на видеопотоке являются сверточные нейронные сети, которые необходимо обучать в соответствии с задачей, собирая большие наборы данных. Для упрощения процесса сбора данных предложено использовать промышленный манипулятор, который проходит рабочую зону с установленным шагом в автоматическом режиме. В процессе работы робот- манипулятор изменяет углы наклона относительно осей X, Y и Z в диапазонах, которые не приводят к блокировке приводов. Показано, что применение роботизированного сбора набора данных для обучения нейронной сети позволяет значительно сократить затрачиваемое время и повысить точность работы.

Белов, Н.В. РОБОТИЗИРОВАННЫЙ СБОР ДАННЫХ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО КЛАССИФИКАТОРА / Н.В. Белов // Автоматизация в промышленности .— 2024 .— №5 .— С. 13-16 .— URL: https://rucont.ru/efd/902921 (дата обращения: 07.10.2025)