基于神经网络算法的机器人定位技术研究

摘要：

机器人定位抓取工件时,正确的选择工件特征参数是机器人能否准确获取工件抓取点,进而对工件进行抓取的成败关键.在研究了图像处理技术的基础上,提出了利用神经网络非线性处理能力解决工件特征选择和特征提取过程中存在的非线性问题.在神经元的训练中,通过使用改进的Hebb学习规则克服了传统学习模式下的权值无限制增长而不收敛的问题,提高了特征的识别度和特征提取的准确性,使机器人能够实现对工件的准确抓取.

关键词：机器人、图像处理、神经网络、特征识别

所属期刊栏目：46

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2018-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：84-87