检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郝琳 张坤平 HAO Lin;ZHANG Kunping(Xuchang Electrical Vocational College,Xuchang 461000)
机构地区:[1]许昌电气职业学院,许昌461000
出 处:《食品工业》2020年第4期209-212,共4页The Food Industry
摘 要:为解决食品包装过程中分拣困难、漏拣和误拣率高等问题,基于并联机器人设计一种食品分拣控制系统。食品分拣设备主要包括并联机器人、夹持器、工业相机、LED光源、传送带等。以并联机器人为研究对象,设计一种模糊神经网络控制器,实现在线调节PID控制参数。通过改进粒子群优化算法,实现神经网络初始权值最优化处理,并开展相关试验研究。结果表明,系统漏抓和误抓率非常低,最大为0.1%;并联机器人的食品分拣控制系统具有好的稳定性和可靠性;抓取精度较高;能够满足食品包装要求。In order to solve the problems of difficult sorting,high rate of omission and mislabeling in the process of food packaging,a food sorting control system based on parallel robots was designed.Food sorting equipment mainly includes parallel robot,gripper,industrial camera,LED light source,conveyor belt,etc.A fuzzy neural network controller was designed to adjust PID control parameters on-line.By improving the particle swarm optimization algorithm,the initial weight of neural network was optimized.The relevant experimental study was carried out.The experimental results show that the system picking error rate is very low,and the maximum is about 0.1%.The food sorting control system of the parallel robot has very good stability and reliability.The grasping precision is high,and be able to meet food packaging requirements.
关 键 词:并联机器人 食品分拣 模糊神经网络控制 粒子群优化
分 类 号:TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TS206.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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