基于深度学习与板卡控制的AOI识别算法应用研究

吴鹃

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基于深度学习与板卡控制的AOI识别算法应用研究

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文中提出了一种基于深度学习与板卡控制的AOI识别算法.首先,基于卷积神经网络模型和AOI识别问题,对模型方程进行分析,选用卷积网络模型,建立识别方法.然后,结合深度神经网络模型,通过对训练样本的归一化与二分类处理,对AOI进行预训练.随后,将训练样本分组,有放回式的逐组加入模型训练,得到新的识别模型,并通过代码工程化来实现.然后,引入板卡技术,有机组合IO卡、运动控制卡和独立图像显卡,根据每种板卡优势和特性,设计系统框架,支持系统的自动化与高速化运行.最后,整合软硬件,建立识别系统,并进行实地场景应用测试,实验结果显示:较已有的相关AOI技术相比,所提算法具有更高的识别稳定性和可重复性,为智能制造设备提供算法和系统基础.

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来源
《信息技术》 |2020年第9期|74-78|共5页
作者
吴鹃;
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作者单位

西安职业技术学院动漫软件学院西安710077;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
卷积神经网络; 板卡; AOI; 模型训练; 样本集;

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