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

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.

  • 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.

Вычислительный модуль на основе искусственного интеллекта транслирует данные для мобильной платформы. Мобильная платформа осуществляет селекцию и выбор изделий, их захват и позиционирование, и, основываясь на данных меток и видеосенсора, следует по заданному пути к центру обработки изделий.

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.

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.

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