info@pl-llc.ru
8 (800) 550 89 72 бесплатно по России +7 (499) 685 80 00 звонки из других стран
ru
RU
KZ
EN
Назад в каталог

Лабораторный комплекс «Машинное обучение для управления промышленными роботами и мехатронными объектами»

Артикул: ВИИ-МОПРР-01
от 1 820 890 руб.
Стоимость указана без НДС.
Предложение не является публичной офертой.

Описание

В рамках данного комплекса рассматриваются основные примеры применения технологий распознавания и классификаций в промышленном процессе с применением нейросетей и нечёткой логики. Сюда входит: классификация объекта по его составу, поиск оптимального состава, задача управления манипуляторами стенда и т.п.

В данном комплексе рассматривается решение задач по работе с объектами на ленте конвейера: распознавание и позиционирование объекта на ленте с помощью камер, нахождение дефектов объекта, а также управление мехатронным манипулятором (промышленным роботом) на основе полученной информации с оптических сенсоров.

Данный аппаратно-программный комплекс состоит из программного обеспечения, предназначенного для получения синтетически сгенерированных изображений продукции на конвейерной ленте в виртуальном пространстве полностью, аналогичном реальному. Полученные в виртуальной студии изображения могут быть использованы для формирования выборок и применения методов машинного обучения для классификации объектов, определения их геометрической формы и положения на конвейере с целью дальнейшего устранения неверного положения или выявления дефектных образцов, полученные данные могут быть также использованы для решения задачи управления мехатронным манипулятором с целью перемещения объектов в пространстве (удаление брака с ленты или исправление неверного положения).

  • Физическая часть комплекса состоит из модельного малогабаритного конвейера, а также набора специализированных камер для фиксации образцов и сбора данных;

  • Данный комплекс предназначен для отработки базовых механизмов обработки сигналов с оптических сенсоров для формирования выборки в целях машинного обучения нейронных сетей и последующей классификации изображений.

Читать далее