Menu
- Автоматизация производства на основе искусственного интеллекта
Система комплексной автоматизации и оптимизации технологического процесса изготовления узлов и обработки деталей на основе искусственного интеллекта, мобильных платформ, манипуляторов и станков с числовым программным управлением
- Цель проекта
Разработка системы искусственного интеллекта для решения задач управления на основе технического зрения объектами управления в виде автономных платформ, манипуляторов и станков с ЧПУ, при этом производится оптимизация технологического процесса по заданным критериям, анализ кода управления, подготовка команд для выполнения технологических операций для производственного комплекса в целом с использованием определённого инструмента.
- Задачи проекта
- Разработка эффективных способов анализа видеопотока с распознаванием препятствий, классов объектов, их относительного расположения в двух- и трёхмерном пространстве.
- Разработка алгоритма выделения признаков объекта, необходимых для осуществления технологических операций, постановки детали в станок.
- Разработка эффективных методов обучения нейронных сетей, взаимодействия между нейронной сетью и алгоритмической обработкой полученных результатов.
- Разработка алгоритмов локального управления устройствами: манипуляторов и станков с ЧПУ, при этом, производится оптимизация технологического процесса по заданным критериям, анализ кода управления, подготовка команд для выполнения технологических операций для производственного комплекса в целом с использованием определённого инструмента.
- Структурная схема взаимодействия с мобильной платформой
- Структурная схема системы
Модуль искусственного интеллекта и модуль обучения работают через коммутатор, управляющий системами связи, манипулятором и системой загрузки изделий в станок ЧПУ. Модуль связи обеспечивает взаимодействие с мобильной платформой.
- Структурная схема управления манипулятором
Манипулятор расположен на мобильной платформе. Блок управления манипулятором осуществляет выполнение команд, видеосенсоры контролируют и распознают метки положения, объекты и степени свободного вращения. Датчики беспечивают контроль и обратную связь для систем управления манипулятором.
- Новые методы обучения систем с ИИ на основе автоматических шаблонов
Предлагаемый метод
- распознавание на основе моделей и/или базы данных: цветовая кодировка, корреляция форм и т.д.
- распознавание, автоматическая селекция и классификация
Классический метод
- ограничения на положение в пространстве
- требования к повышенной контрастности
- наиболее точная разметка – ручная