Описание

В рамках данной задачи 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 примере рассматривается работа 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, а также для контроля качества синтетических образцов, полученные данные могут быть также использованы для решения задачи управления мехатронным манипулятором с целью перемещения объектов в пространстве (удаление брака с ленты).
• 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.