檢索結果:共6筆資料 檢索策略: cdept.raw="機械工程系" and ckeyword.raw="點雲"
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產生使用數控機械或機器手臂在曲面上執行噴漆等特定動作的最佳工具路徑的任務很複雜,涉及零件幾何形狀、噴槍模型、噴槍速度、和所需表面油漆厚度等多個參數。 使用教導器對工業機器手臂進行軌跡設計是一項繁瑣而…
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本研究探討3D深度學習應用於零件辨識的可能性,並結合機械手臂,開發一套「隨機取放零件分類系統」,進行零件拾取與放置,達到自動化零件分類之目的。在零件拾取方面,本研究使用3D結構光掃描器擷取零件群之點…
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在一個全然陌生的環境中,載具位置與環境的描述均為未知,唯有依靠環境中固定位置的特徵在載具移動的過程中載具感測器量測顯現的變化,以判定載具本身的位置與環境的模型。但是影像特徵點受環境照明的影響非常大,…
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在自動化生產線中,使用機械手臂進行零件分類為主要工作之一,在機械手臂拾取零件前,可透過3D深度學習快速辨識零件種類及數量。然而,當零件堆疊擺放於工作平台上時,難以將零件分割並分別進行辨識,且收集堆疊…
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科技蓬勃發展下,自動化工廠的出現,圖像與感測器信號是常見的辨識來源,當前機器視覺仍以二維圖像做辨識與處理為主,但相似形貌的物件容易產生誤判,為了解決此問題,常見的方法是通過學習大量數據以改進辨識能力…