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具電腦視覺之智慧型龍門機械手臂控制系統

為了解決XFastest的問題，作者黃柏勳 這樣論述：

本論文提出以樹莓派3(Raspberry Pi 3)搭配網路攝影機，針對使用可程式邏輯控制器(programmable logic controller, PLC)與龍門機械手臂之「形狀判別與傳送檢定台」進行系統整合，其中原檢定台上識別料件的感測器以網路攝影機取代。在電腦視覺方面，本論文運用卷積神經網路，進行影像識別料件的訓練與驗證，並將已訓練過的卷積神經網路模型部署至樹莓派3上，以實現即時料件判別，並依據判別結果透過Modbus TCP通訊協定傳送命令至PLC，以驅動龍門機械手臂執行取放料等運動控制規劃。本論文所使用的卷積神經網路為類似LeNet-5的架構，訓練離線10 回合後，訓練準確率

可達到97.40%、驗證準確率亦可達到96.90%，而將其實際應用至「具電腦視覺之智慧型龍門機械手臂控制系統」的試驗中，也具有非常高的即時識別準確率，可使檢定台能正確執行機械動作。