基于深度学习算法的电动螺丝刀检测系统

窦蓉蓉, 曾庆宇, 崔博森

Research and Exploration in Laboratory(2021)

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摘要
随着物联网、工业4.0、人工智能时代的到来,智能化生产已开始逐渐推广.在总装生产线中,对于电动工具使用频率与使用正确与否的智能、实时检测方案仍然是短板.以生产线中大范围使用的电动螺丝刀为切入点,基于百度深度学习平台,利用其中PaddleSeg的图像分割技术和FSM有限状态机相结合,设计了一种能实时检测电动螺丝刀工作状态的算法,并设计了配套的智能检测硬件系统,训练分割模型和算法模型,实现了对电动螺丝刀工作状态的识别,并判断螺丝刀是否成功将螺丝嵌入器件,解决了当下工业生产中的难题.
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