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Autonomous parts assembly: comparison of ART and neocognitron

机译：自主零件组装：ART与新认知药的比较

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Abstract: In this paper, we present the performance analysis of three different neural network paradigms, ART-1, ARTMAP inspired ART-1 and Neocognitron, for part recognition in an autonomous assembly system. This intelligent manufacturing system integrates machine vision, neural networks and robotics in order to identify, locate and assemble randomly places components on printed circuit boards requiring precision assembly. The system uses an IBM 7547 robot controlled by an IBM PS/2 computer, a CCD camera and an image capture card. The electronic components are identified and located by using artificial neural networks. The system's component location and identification accuracy are tested on all test components. The results show that the neocognitron-based system performed better than the other two systems.!14
机译：摘要：在本文中，我们介绍了三种不同的神经网络范式（ART-1，ARTMAP启发的ART-1和Neocognitron）的性能分析，用于自动装配系统中的零件识别。这个智能制造系统集成了机器视觉，神经网络和机器人技术，以识别，定位和组装随机放置在需要精密组装的印刷电路板上的组件。该系统使用由IBM PS / 2计算机控制的IBM 7547机器人，CCD相机和图像采集卡。通过使用人工神经网络来识别和定位电子组件。系统的组件位置和识别精度已在所有测试组件上进行了测试。结果表明，基于新认知酮的系统的性能优于其他两个系统。14

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