面向CNC无人值守的工业机器人视觉识别研究

摘要

提出利用制造系统工业机器人,集成视觉触控执行器模块,识别CNC工作状态及报警信息,模拟人手触控CNC操作面板,执行预定保护措施.研究了尺度不变特征转换与CNN方法,比较了两者识别性能,提出构建面板识别模型,获得了良好综合识别性能,识别准确率达到99.34％,识别速度约0.6秒百张图像.为提升技术通用性和可推广性,研究并提出一种模型训练步骤,用于模型结构参数优化,寻求最优综合识别性能.技术方案应用于闽北竹加工制造,提供了CNC无人值守加工的新型技术选择.