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基于NanoNets的云端深度学习实验分析
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作者 舒奇 黄家才 +2 位作者 邹俊 林健 吕思男 《工业控制计算机》 2018年第11期87-89,共3页
针对工业生产应用深度学习方法难、成本高,尤其是难以解决机器人对复杂物体分拣的问题,提出一种结合云端在线深度学习与离线示教机器人的方法,完成对形态相似的目标物分拣。由高精度工业相机拍摄到的图片,一方面由图像软件分割、定位获... 针对工业生产应用深度学习方法难、成本高,尤其是难以解决机器人对复杂物体分拣的问题,提出一种结合云端在线深度学习与离线示教机器人的方法,完成对形态相似的目标物分拣。由高精度工业相机拍摄到的图片,一方面由图像软件分割、定位获取物体坐标,另一方面导入神经网络模型,利用迁移学习对目标进行识别分类,最终实现工业机器人智能分拣的目的。实验结果表明该策略具备良好的准确性和稳定性,减少了样本训练时间与投入成本。 展开更多
关键词 深度学习 机器人 离线示教 分拣任务
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