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基于深度学习的工业机器人视觉识别系统设计与应用研究
1
作者
谢琴
《南方农机》
2025年第21期151-154,共4页
在工业自动化需求增长背景下,视觉识别系统作为工业机器人感知环境与执行任务的重要手段,其高精度、高实时性和高鲁棒性需求愈发突出,而深度学习技术在图像分类与目标检测领域的出色表现,为工业机器人视觉识别提供了全新解决思路。文章...
在工业自动化需求增长背景下,视觉识别系统作为工业机器人感知环境与执行任务的重要手段,其高精度、高实时性和高鲁棒性需求愈发突出,而深度学习技术在图像分类与目标检测领域的出色表现,为工业机器人视觉识别提供了全新解决思路。文章聚焦基于深度学习的工业机器人视觉识别系统设计与应用,探讨其在智能制造中的关键技术与发展方向,通过优化深度学习模型,结合高效的数据采集与处理技术,构建一套具备强适应性的视觉识别系统。同时,采用深度学习模型选择与优化、训练数据集构建与标注、模型训练与测试策略等方法,提出了多模态传感器融合、模型轻量化优化等改进方案。研究结果表明,该系统在复杂工业场景中能够稳定实现高效识别与动态适应,显著提升了工业机器人在智能制造中的应用能力。该研究对未来视觉识别系统的智能化、自适应化发展具有重要意义,为智能制造的深入推进提供了技术支持,并提出了多领域融合与标准化发展的新方向。
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关键词
深度学习
工业
机器人
机器人视觉识别系统
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职称材料
题名
基于深度学习的工业机器人视觉识别系统设计与应用研究
1
作者
谢琴
机构
常德技师学院
出处
《南方农机》
2025年第21期151-154,共4页
文摘
在工业自动化需求增长背景下,视觉识别系统作为工业机器人感知环境与执行任务的重要手段,其高精度、高实时性和高鲁棒性需求愈发突出,而深度学习技术在图像分类与目标检测领域的出色表现,为工业机器人视觉识别提供了全新解决思路。文章聚焦基于深度学习的工业机器人视觉识别系统设计与应用,探讨其在智能制造中的关键技术与发展方向,通过优化深度学习模型,结合高效的数据采集与处理技术,构建一套具备强适应性的视觉识别系统。同时,采用深度学习模型选择与优化、训练数据集构建与标注、模型训练与测试策略等方法,提出了多模态传感器融合、模型轻量化优化等改进方案。研究结果表明,该系统在复杂工业场景中能够稳定实现高效识别与动态适应,显著提升了工业机器人在智能制造中的应用能力。该研究对未来视觉识别系统的智能化、自适应化发展具有重要意义,为智能制造的深入推进提供了技术支持,并提出了多领域融合与标准化发展的新方向。
关键词
深度学习
工业
机器人
机器人视觉识别系统
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的工业机器人视觉识别系统设计与应用研究
谢琴
《南方农机》
2025
0
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