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申请/专利权人：桂林电子科技大学;桂林市杉帝网络技术有限公司
摘要：本发明公开了基于孪生神经网络的多引脚圆形连接器轴孔装配方法，包括如下步骤：1）获取多引脚圆形连接器装配的标准图像和误差图像，并将标准图像和误差图像的分辨率均调整为224x224x3；2）将调整后的标准图像和误差图像输入基于ResNetSED‑50模型的自动编码器进行特征提取，编码生成一维特征向量；3）将步骤2）提取的特征向量输入回归模块，计算出机械臂坐标系中x轴和y轴对应的偏差Δx和Δy，对偏差Δx和Δy训练直至达到多引脚圆形连接器装配的最小偏差要求；4）根据装配误差实时控制机器人完成多引脚圆形连接器的装配。这种方法通过结合深度学习和视觉技术，实现了对多引脚圆形连接器的高精度装配，有效提升了装配的准确性和效率。
主权项：1.一种基于孪生神经网络的多引脚圆形连接器轴孔装配方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取多引脚圆形连接器装配的标准图像和误差图像，并将标准图像和误差图像的分辨率均调整为224x224x3；2将调整后的标准图像和误差图像输入基于ResNetSED-50模型的自动编码器进行特征提取，编码生成一维特征向量k＝1024；3将步骤2提取的特征向量输入回归模块，计算出机械臂坐标系中x轴和y轴对应的偏差Δx和Δy，对偏差Δx和Δy训练直至达到多引脚圆形连接器装配的最小偏差要求；4根据装配误差实时控制机器人完成多引脚圆形连接器的装配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 桂林市杉帝网络技术有限公司 基于孪生神经网络的多引脚圆形连接器轴孔装配方法
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