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发布时间:2022-01-18 05:10:00 作者:理想动力
因此,如果机器人连续3次在同一物体上发生故障,我们就将该次实验定义为失败,而如果机器人成功抓取场景中的前10个物体,我们就将该次实验定义为成功。我们使用经过主动探索优化后的AffordanceMap与只使用AffordanceMap系统进行了20个不同场景的抓取实验。记录每次操作的结果。实验结果表明,在主动探索优化后,系统在抓取成功率和实验成功率方面均表现得更好。与仅用AffordanceMap相比,增加主动探索降低了重复无效操作出现的可能性,使得系统对环境的适应能力更强。主动探索前主动探索后4.结论在这项工作中,我们提出了一种新型的机器人抓取系统,该系统包括一个吸盘和一个平行手爪的复合机械手。同时,系统采用了基于DQN的主动探索方法,实现了在复杂环境下对目标的智能抓取。通过机器人主动探索和改变环境,能够得到一个更好的AffordanceMap。实验结果说明,使用复合机械手进行抓取效率更高。
橡胶制品的缺陷通常表现为表皮有气泡、脱胶、缺胶、炸边、飞边、撕裂、拉毛等。传统的是人工进行检测,主观意识太强,漏检的现象也时有发生,检测不够全严谨等。随着机器视觉的不断发展,已经可以用机器视觉来进行缺陷检测。那么CCD视觉检测在橡胶制品行业的应用优势有哪些呢?接下来就跟着四元数数控一起来看看吧!CCD视觉检测在橡胶制品行业的应用优势一、检测结果更加准确可靠。机器视觉检测设备不会受到操作员疲劳、责任感、经验等因素的影响。传统的人眼检测有一个致命的缺点,即情感带来的主观性,检测结果将根据工人的情绪而变化。而机器没有欢乐、悲伤和快乐,检测结果自然准确可靠。二、橡胶圈不完整,人眼检测存在很多问题,因此CCD视觉检测系统是需要的。机器视觉检测能自动检测出这台机器能承担几个人的任务。而且,机器不需要停机,不生病,可以连续工作,大大提高了生产效率。
视觉项目前期需求分析阶段,我们会得到一系列样品进行测试,那么,这些样品的测试,我们是独立性的进行测试,这些样品是客户认为的缺陷,那么这些缺陷是有专人进行挑选的,那么我们在前期光学实验,进行打光测试,在实验室是可以得到较好的效果,但是一去现场调试,你会发现很多“工程问题”,那就是当前光学环境下成像会把很多OK产品误判成NG产品,或者是一些产品上带的油污或者其他影像视觉检测的外部原因,或者是当前产品上的前序工艺造成的不可避免的印记,但这些客户又不认为的缺陷的产品。NG吗,不是的,这是OK品这在前期需求评估方面,你是不知道会存在这种情况的,在实际运行中,就会出现这种问题,那么我们该如何解决呢?光学系这是靠谱的方式,改变光学系统,比如,某种缺陷,只在暗场照明(低角度)解决,另一种,只是用直射照明,比如同轴,90度光,在上面图中,如果使用漫射板环光,那么图像就是一坨黑色,但是使用同轴光,那么这个问题就可以很好地解决。
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