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hp掃描器進入發燒排行的影片

以3D點資料之深度學習搭配機械手臂進行自動化零件分類

為了解決hp掃描器的問題，作者丁凱庭 這樣論述：

本研究探討3D深度學習應用於零件辨識的可能性，並結合機械手臂，開發一套「隨機取放零件分類系統」，進行零件拾取與放置，達到自動化零件分類之目的。在零件拾取方面，本研究使用3D結構光掃描器擷取零件群之點雲，透過減採樣在維持幾何特徵的前提下降低點雲密度，以提升運算速度；接著使用叢聚法劃分零件群之點雲，再以重心為依據從中挑選適合吸取之零件，並計算其吸取點。本研究將3D深度學習模型PointNet應用於零件辨識，為了解系統對不同幾何形狀之零件的判別能力，分別針對水管零件（3種）及玩具零件（6種）兩組案例，透過3D結構光掃描器擷取不同光源及隨機位置之零件點雲，建立多樣化之訓練數據。將每種零件各準備240

筆點雲，經過200 Epoch的訓練，水管零件群及玩具零件群的準確率分別為96.296%與96.759%。另一方面，為探討數據數量對準確率以及訓練時間之影響，將每種零件之數據數量下降至120筆進行訓練，其結果顯示雖減少系統訓練之時間，但準確率也隨之下降。機械手臂實際運行結果顯示，不同零件之成功吸取率的平均值介於82%至92%之間。深度學習辨識系統應用於不同零件群，皆具有高於97%的成功辨識率，且辨識單一或多個零件所需時間未具有明顯差異。相較於匹配辨識系統，深度學習辨識系統具有即時判斷的能力。在零件群未堆疊狀態下，系統透過一次性的掃描，即可分析及辨識所有零件；在有堆疊狀態下，需於每次拾取後重新執

行掃描步驟。因此系統在執行有堆疊狀態時，將花費大部分時間在掃描、3D點雲資料處理及辨識過程。