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基于深度學(xué)習(xí)算法的電動(dòng)螺絲刀檢測系統(tǒng)(一種能實(shí)時(shí)檢測電動(dòng)螺絲刀工作狀態(tài)的算法)

項(xiàng)目完成時(shí)間:2022-01-01 完成地點(diǎn):南京大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院——《實(shí)驗(yàn)室研究與探索》

隨著物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0、人工智能時(shí)代的到來,智能化生產(chǎn)已開始逐漸推廣。在總裝生產(chǎn)線中,對于電動(dòng)工具使用頻率與使用正確與否的智能、實(shí)時(shí)檢測方案仍然是短板。以生產(chǎn)線中大范圍使用的電動(dòng)螺絲刀為切入點(diǎn),基于百度深度學(xué)習(xí)平臺(tái),利用其中PaddleSeg的圖像分割技術(shù)和FSM有限狀態(tài)機(jī)相結(jié)合,設(shè)計(jì)了一種能實(shí)時(shí)檢測電動(dòng)螺絲刀工作狀態(tài)的算法,并設(shè)計(jì)了配套的智能檢測硬件系統(tǒng),訓(xùn)練分割模型和算法模型,實(shí)現(xiàn)了對電動(dòng)螺絲刀工作狀態(tài)的識別,并判斷螺絲刀是否成功將螺絲嵌入器件,解決了當(dāng)下工業(yè)生產(chǎn)中的難題。

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