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发那科与PFN演示基于强化学习、无需示教的工件分拣——发那科机器人代理
发布时间:2022-06-28        浏览次数:242        返回列表
工博士机器人技术有限公司作为智能工厂服务商,从智能制造解决方案的提供,到工业电气产品的一站式采购,从智能制造培训到专业维护保养,围绕设备的智能升级改造、生产加工、设备保障、技能培训等多个方面,实现生产的智能、高效、环保和安全。 公司具备研发、工艺、单元产品、成套装备、自动化生产线、售后服务、质量控制等在内的自主核心技术,已形成工业机器人系统解决方案的完整产业价值链

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2015年9月,人工智能技术风险公司发那科PreferredNetworks(PFN)投资9亿日元,不久就发布和发布了PFN合作开发的深度学习效果。

整个激光切割材料PCB在线路板分拣过程中,阳光照射自然环境复杂,接缝特性薄弱,工件移动变形。根据设备,AI+视觉技术,结合本征图像溶解鲁棒性svm算法、云数据边缘检测薄弱特征改进及其云数据深度学习位置检测等核心优化算法,可有效解决激光切割板污垢、烟尘、光源阴影的影响,同时提高薄弱缝线特征,完成激光切割工件的高精度识别和姿势准确定位。

于12月2日揭幕“2015年国际机器人展”上面,发那科在展台上操作单件分拣。在演试中,智能机器人使用发那科的33号机器人。D监控摄像头“3DA/400”确定圆柱形金属材料工件并进行分拣。

在发那科之前,工件识别系统是自主开发设计的PFN在合作科学研究中,实现了定量分析推断分拣成功率,即可以识别爬圆柱体的难度系数。按照从易到难的顺序爬行,精度从过去的80%提高到90%。

除上述试验外,根据强化学习完成的免步态分析单件分拣的结果也令人震惊。

提前不需要将工件容易吸收位置的信息内容输入系统软件,单件分拣的成功率只有通过强化学习掌握与自然环境的相互影响(尝试错误方法)才能达到90%。PFN详细介绍说,这一成功率与熟练工人调整后的成功率非常相似。

根据强化学习的尝试错误,持续8小时。经过1000份数据信息培训,机械臂有时会继续尝试吸收工件侧面等位置,但成功率只有60%,而5000份数据信息培训后,成功率提高到90%。根据深度学习的强化学习功能,采用了PFN深度学习结构“Chainer”。

深度学习有四个特点:一是深度学习代表理解和攻击,理解有字面理解、实际理解、攻击理解和自主创新理解四个层次。批判性思维和创新性思维能力是促进理解的思维武器装备。二是深度学习加强联系和建设,联系有四个维度:经验联系、社会发展联系、全球联系教育联系、多维联系和工作能力建设是促进深度学习的意义。第三,深度学习和实践活动是深度学习的关系。




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