Version 1
: Received: 29 April 2024 / Approved: 30 April 2024 / Online: 30 April 2024 (14:35:20 CEST)
How to cite:
Nussibaliyeva, A.; Sergazin, G.; Tursunbayeva, G.; Uzbekbayev, A.; Bakhtiyar, B.; Yussupova, S.; Orazaliyeva, S. Development an Artificial Vision for a Parallel Manipulator Using M2M Technologies. Preprints2024, 2024041978. https://doi.org/10.20944/preprints202404.1978.v1
Nussibaliyeva, A.; Sergazin, G.; Tursunbayeva, G.; Uzbekbayev, A.; Bakhtiyar, B.; Yussupova, S.; Orazaliyeva, S. Development an Artificial Vision for a Parallel Manipulator Using M2M Technologies. Preprints 2024, 2024041978. https://doi.org/10.20944/preprints202404.1978.v1
Nussibaliyeva, A.; Sergazin, G.; Tursunbayeva, G.; Uzbekbayev, A.; Bakhtiyar, B.; Yussupova, S.; Orazaliyeva, S. Development an Artificial Vision for a Parallel Manipulator Using M2M Technologies. Preprints2024, 2024041978. https://doi.org/10.20944/preprints202404.1978.v1
APA Style
Nussibaliyeva, A., Sergazin, G., Tursunbayeva, G., Uzbekbayev, A., Bakhtiyar, B., Yussupova, S., & Orazaliyeva, S. (2024). Development an Artificial Vision for a Parallel Manipulator Using M2M Technologies. Preprints. https://doi.org/10.20944/preprints202404.1978.v1
Chicago/Turabian Style
Nussibaliyeva, A., Saltanat Yussupova and Sandugash Orazaliyeva. 2024 "Development an Artificial Vision for a Parallel Manipulator Using M2M Technologies" Preprints. https://doi.org/10.20944/preprints202404.1978.v1
Abstract
Это исследование сосредоточено на разработке системы искусственного зрения для гибкого дельта-робота-манипулятора и ее интеграции с межмашинной связью для оптимизации взаимодействия устройств в реальном времени. Эта интеграция направлена на увеличение скорости роботизированной системы и улучшение ее общей производительности. Предлагаемое сочетание системы искусственного зрения с межмашинной связью позволяет обнаруживать и распознавать цели с высокой точностью в режиме реального времени в ограниченном пространстве, предназначенном для позиционирования, дальнейшей локализации и выполнения производственных процессов, таких как сборка или сортировка деталей. . В данном исследовании RGB-изображения используются в качестве входных данных для алгоритма MASK-R-CNN, а результаты обрабатываются в соответствии с особенностями прототипа дельта-манипулятора робота. Данные, полученные от MASK-R-CNN, адаптированы для использования в системе управления дельта-роботом с учетом ее уникальных характеристик и требований к позиционированию. Технология M2M позволяет манипулятору робота быстро реагировать на изменения, например, на перемещение объектов или изменение их положения, что имеет решающее значение для задач сортировки и упаковки. Система была протестирована в условиях, близких к реальным, чтобы оценить ее производительность и надежность.
Copyright:
This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
,
,
,
,
