ihsumlee
4 December 2024
本專題聚焦於生產流程中的瑕疵檢測，開發出一套能在生產線即時檢測並排除瑕疵金屬物的自動化系統。具體流程如下：利用攝影機即時拍攝鋁塊影像，結合YOLOv5深度學習模型進行瑕疵判斷，模型計算鋁塊的質心座標，並將結果透過MQTT協議傳輸至控制機械手臂的電腦端。若檢測到瑕疵，機械手臂會將該鋁塊夾取並放入指定籃子；若未檢測到瑕疵，鋁塊則隨輸送帶繼續前進。
本專題實現了深度學習技術與動態機械夾取的有效整合，成功打造高效且可靠的自動化生產線。同時，該系統展示了現有機械手臂在智慧製造領域的潛在應用，具有擴展至多種工業場景的價值。此研究不僅提升了生產效率，也為產線智能化改造提供了參考方向
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