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機邊端深度訓練平台:以氣動夾爪夾料辨識應用為例

為了解決msi gf63的問題，作者曾士軒 這樣論述：

大多數的人工智慧訓練及推論主要依賴雲端伺服器，需透過網路連線本地端至伺服器傳輸大量數據資料所產生的傳輸延遲，不符合製造過程中需求的即時性應用，而在工業 4.0大量引入機械手臂以及夾爪進入複雜的進料產線，夾爪具辨識物件能力變得重要，本論文提出機邊端深度訓練氣動夾爪夾料辨識系統，為有效設計夾爪的夾料辨識法，提出使用收集夾爪夾取物件時震動所產生之加速度力，對加速度力作短時傅立葉變換提取特徵分析，使用AE(Autoencoder)、CNN (Convolution Neural Network)、SAE(Supervised Autoencoder)及SCAE(Supervised Convolut

ion Autoencoder)一共4種人工智慧演算法，以貝葉思模型超參數最佳化，完成建立不同夾料物件分類及異常物件排它能力演算法，並將訓練及估算演算法部署至Raspberry Pi 4嵌入式平台，分析各模型於嵌入式平台訓練及推論的耗時及優劣。本論文討論的4個人工智慧演算法中，以SAE及SCAE模型演算法有最佳表現，其準確度分別達到：99.53%及99.66%，其中以SCAE於嵌入式系統進行人工智慧模型訓練所消耗時間約為SAE人工智慧模型的11倍，因此於氣動夾爪夾料辨識應用中，SAE人工智慧作為最佳演算法。由實驗結果可知，夾爪夾取物件所產生之震動加速度力，可透過人工智慧演算法辨識物件資訊並完成

夾爪物件辨識應用，同時實現使用嵌入式平台可實現不須聯網獨立完成訓練及推論。除本論文實踐應用外，可作為未來其他相關應用加入機邊端訓練平台之參考，以廣泛加速人工智慧於終端部署。