基于NanoNets的云端深度学习实验分析

来源 :工业控制计算机 | 被引量 : 3次 | 上传用户:philiploo
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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。
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