Abstract:
Рассматривается разработка алгоритма обучения модуля искусственного интеллекта на основе методов глубокого обучения и технологий компьютерного зрения для автоматизированного контроля качества деталей машиностроения. Предложенное решение реализовано в робототехнической системе, включающей промышленный робот, специально разработанный фотобокс и программный модуль анализа изображений. В рамках данной работы робот помещает деталь в фотобокс, где за счёт стабильных условий освещения снижается влияние внешних факторов на качество съёмки. Экспериментальная проверка показала, что точность итогового решения системы достигла 98 %. The article considers the development of a training algorithm for an artificial intelligence module based on deep learning methods and computer vision technologies for automated quality control of mechanical engineering parts. The proposed solution is implemented in a robotic system that includes an industrial robot, a specially developed photobox, and a software module for image analysis. Within the scope of this work, the robot places the part into the photobox, where stable lighting conditions reduce the influence of external factors on image quality. Experimental verification showed that the accuracy of the final system decision reached 98 %.
