檢索結果：共9筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="機械手臂" and ckeyword.raw="深度學習"
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機械手臂經常搭配3D視覺對零件進行掃描，將掃描所得之點資料透過各種演算法計算出零件擺放的方位，然後根據計算之方位以機械手臂拾取零件。當零件變得複雜時，受限於零件的幾何形狀及掃描的角度，掃描的點資料可…
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以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度…
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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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由於近年來無人商店熱潮的崛起，以深度學習開發的影像辨識系統被大量應用，然而普遍的瓶頸在於收集大量資料。對於商品辨識而言，沒有通用的公開資料集可以使用，因此自行收集影像與資料標註是不可避免的，但以人工…