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天津理想动力科技有限公司
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天津激光机器人切割厂家诚信企业推荐「理想动力」

发布时间:2022-02-22 03:00:54        










天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体,专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。主营:全自动口罩机、打磨机器人、分拣机器人、焊接机器人、码垛机器人、喷涂机器人、压铸机器人等,欢迎各位致电来访!



然而,由于环境通常是复杂和无结构化的(例如混乱的场景),有时机器人很难找到合适的位置来抓住物体。因此,我们研发了一种新型智能抓取机器人,结合深度强化学习方法,赋予机器人主动探索感知的能力,解决了AffordanceMap方法的缺陷,使得机器人能够改善抓取环境,提高了机器人在复杂环境下的抓取成功率。2.系统总览我们设计的主动探索机器人系统的工作流程如图所示。首先,系统通过RGB-D相机得到场景的彩图像和深度图像,基于这两幅图像,利用深度***网络计算出AffordanceMap。然后,我们提出了一个度量?来评价当前的AffordanceMap的可信度。如果?达到阈值,复合机器人手将执行抓取操作。否则,将得到的RGB图像和深度图像输入到深度Q学习网络(DQN)中,得到应采取动作的位置和方向,引导复合机器人手通过推动物体给环境带来适当的干扰。这个过程将不断循环,直到环境中的所有对象都被成功地拾取。3.研究方法3.1机械手设计现在主流的机械手主要有两种:吸盘式机械手和手爪式机械手。这两种结构各有利弊,将两者结合的机械手成为了新的趋势。因此,我们设计了一种将吸盘结构与手爪结构复合起来的新型机械手。


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在抓取物体的过程中,两个手指处于打开状态,吸盘处于缩回状态。确定抓取点后,吸盘弹出,与被抓取物体表面紧密接触。然后,空气泵在吸盘中产生负压,从而吸取物体,然后,推杆缩回,带动物体到达两个手爪之间,后,机械手爪闭合抓取物体以保证抓取的稳定性。3.2深度强化学习方法为了解决复杂环境下AffordanceMap出错的问题,我们将主动探索引入我们的抓取系统中。与只使用一张静态的AffordanceMap进行抓取操作判断不同,机器人会根据当前对AffordanceMap的度量情况,主动探索和改变当前场景,直到新场景对应的AffordanceMap足够好。我们利用DQN训练模型,该模型能够根据当前场景的AffordanceMap和RGB-D信息,输出一个合理的动作改变场景。我们的网络结构基于U-NET,输出亚像素级别的操作点位置。U-NET是近年来提出的一种强大而轻量化的图像分割网络结构,结合了多层上下采样模块和残差的方法,从而在输出像素级语义信息方面具有很高的性能。为了尽可能缩小网络的尺寸来加快输出和收敛速度,我们将U-NET典型结构进行调整,仅使用了一次上下采样,并将输入的RGB-D图像调整为四分之一分辨率。


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橡胶圈不完整,人眼检测存在很多问题,因此CCD视觉检测系统是需要的。机器视觉检测能自动检测出这台机器能承担几个人的任务。而且,机器不需要停机,不生病,可以连续工作,大大提高了生产效率。三、非接触式检测不需要人手来观察机器运行,从而降低成本,便于安全控制。它不会对观察者和被观察者造成任何损害,从而提高了系统的可靠性。四、机器视觉检测系统打光处理后,可提供机器视觉解决方案,节省大量人力资源,减少公司大部分劳动力支出,提高生产效率,给公司带来可观的效益。五、机器视觉检测系统可以检测橡胶的外观和尺寸缺陷,也可以自动装卸材料等。以上就是CCD视觉检测在橡胶制品行业的应用优势,希望大家看完有所了解!深圳四元数致力于运动控制、图像与视觉传感等工业自动化技术的研发和应用,产品广泛应用于印刷设备、模切设备、贴合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工和检测设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。


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