基于卷积神经网络的机器人仪表识别技术研究  

作　　者：蔡婷婷 

机构地区：[1]中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南 洛阳 471000

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2025年第3期120-123,共4页

摘　　要：伴随着现代工业与智能技术的不断进步,机器人在自动化制造、设备监控及维护等领域的应用需求持续增长。作为机器人视觉系统中的一项重要技术,仪表识别技术主要用于辨识工业环境中的各种类型仪表,如数字式、模拟式以及指针式仪表等。本文研究了基于深度学习的机器人仪表识别技术,旨在提高机器人在工业自动化环境中对仪表界面信息的识别能力。我们使用卷积神经网络(CNN)进行训练,并结合数据增强、迁移学习和强化学习等技术,优化识别模型。结果 表明,标准的CNN模型在10,000张图像训练后,达到了95.2%的测试精度和4.8%的误识别率。通过增加训练数据量和应用数据增强技术,模型的精度提高至97.8%,误识别率降至2.2%。采用迁移学习的ResNet模型,精度为96.4%,有效减少了训练数据量的需求。进一步引入强化学习后,模型的精度达到了98.1%,误识别率降至1.9%,显示出在复杂环境下的优异性能。结果 表明,基于深度学习的仪表识别技术在提高精度、降低误识别率、增强环境适应性方面具有显著优势,为机器人在自动化生产和设备监控中的应用提供了强有力的技术支持。

关 键 词：机器人 深度学习 仪表识别 自动化 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]