机器学习技术在ASF产品不同材质抓取功能中的应用比较
摘要
在自动化拆码垛系统(ASF)中,不同材质物品的自动抓取功能对于提高作业效率和准确性至关重要。机器
学习技术以其强大的特征学习和模式识别能力,在处理多样化材质的抓取任务中显示出巨大潜力。本文比较了机器
学习在不同材质(金属、塑料、玻璃)抓取策略中的应用效果,为未来技术的发展提供了宝贵见解。
学习技术以其强大的特征学习和模式识别能力,在处理多样化材质的抓取任务中显示出巨大潜力。本文比较了机器
学习在不同材质(金属、塑料、玻璃)抓取策略中的应用效果,为未来技术的发展提供了宝贵见解。
关键词
机器学习技术;ASF产品;不同材质;抓取功能
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PDF参考
[1]弥鹏,孙娜,张国煜,等.弯扭耦合型软体机器
人智能感知抓取性能研究[J].机器人技术与应用,2023,
(03):37-41.
[2]徐阿文.基于机器学习的欠驱动机械手抓取物体
识别[D].黑龙江大学,2023.
[3]李茂捷.基于强化学习和元学习的机械臂抓取方
法研究[D].南京邮电大学,2022.
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