[发明专利]一种基于人工神经网络的自动识别打磨方法

摘要

本发明提供了一种基于人工神经网络的自动识别打磨方法，包括以下步骤：S1，在坩埚表面标出打磨区域和次数；S2，采集坩埚表面图像信息；S3，读取采集的图像信息，对图像信息进行处理；S4，提取打磨区域和打磨次数在图像中的位置信息；S5，设定机器人初始起点，规划打磨路径；S6，提取数字特征向量，利用BP人工神经网络进行数字识别；S7，将打磨路径信息和打磨次数传送到机器人控制系统，机器人对坩埚表面进行打磨；本发明可以有效节省打磨石英陶瓷坩埚表面缺陷的时间，提高生产效率，节省人力资源成本，有利于合理利用资源，提高生产自动化程度，实现石英陶瓷坩埚表面缺陷全自动化打磨处理。

主权项

1.一种基于人工神经网络的自动识别打磨方法，应用于数控打磨机器人，其特征在于，包括以下步骤：S1，在坩埚表面标出打磨区域和次数；S2，采集坩埚表面的图像信息；S3，读取图像信息并进行处理；S4，提取打磨区域和次数在图像中的位置信息；S5，设定机器人打磨的起始三维坐标(X,Y,Z),规划打磨路径；S6，提取数字特征向量，利用BP人工神经网络进行数字识别，所述BP人工神经网络由输入层、隐含层、输出层构成；BP算法训练人工神经网络过程具体步骤如下：(1)对输入0～9样本数字的特征值进行归一化，确定学习效率θ，精度α或者学习次数n；(2)计算隐含层和输出层的输出值；(3)计算人工神经网络输出层权值修改量和隐含层权值修改量；(4)修改输出层权值矩阵和隐含层权值矩阵；(5)判断是否达到精度α要求或者是否达到学习次数n要求，满足则结束并且将隐含层权值矩阵和输出层权值矩阵保存到计算机系统中，系统开始识别数字时即可从电脑中读取隐含层权值矩阵和输出层权值矩阵使用，不满足则返回步骤(2)；S7，将打磨路径信息和打磨次数传送到机器人控制系统，机器人开始打磨。