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    国庆家乡巨变:机器人在传统产业的应用突破

    国庆期间回家,听说到烟花鞭炮厂都在采用机器人装药,其他生产加工流程也采用自动化生产设备,这既提升了生产效率,更是保障了生产安全。 进一步与行业内供应商讨论时发现,原来这些领域的工业机器人(机械臂)并不是采用库卡、ABB工业机器人来做的集成,而是国产机器臂生产厂商,针对湖南浏阳和醴陵等县市的烟花生产加工企业需求特别设计定制。 据业内人士反应,这类机械臂与传统工业机器人不同在于,对于可靠性和力矩等,没有汽车、工业生产和机械加工等领域高,但同样要求有很高的可编辑自动化和高精度作业。加工企业的规模化不太高,机器人的

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    烟花厂人员作业释放静电行为检测算法

    烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架,烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪,系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。

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