文献类型：期刊文章

作　　者：余晓兰[1] 万云[1] 陈靖照[2]

YU Xiao-lan;WAN Yun;CHEN Jing-zhao(Chongqing City Vocational College,Chongqing 402160,China;Zhengzhou University,Zhengzhou,Henan 450000,China)

机构地区：[1]重庆城市职业学院,重庆402160 [2]郑州大学,河南郑州450000

出　　处：《食品与机械》

基　　金：重庆市教委科学技术研究项目(编号:KJQN201803901)。

年　　份：2021

卷　　号：37

期　　号：8

起止页码：126-131

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的:解决目前食品分拣机器人的视觉伺服控制系统结构复杂、计算量大,无法满足分拣机器人对视觉伺服控制系统的灵活性和适应性的问题。方法:在机器人视觉伺服控制系统结构的基础上,提出一种将改进粒子群算法与BP神经网络相结合的食品分拣机器人视觉伺服控制方法。粒子群算法在迭代过程中使用交叉和变异来保持种群多样性,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。结果:与常规控制方法相比,该控制方法可以在较短的时间内将食品生产线机器人带到预定位置,位置逼近的相对误差为0.38%。结论:该控制方法在处理较复杂的任务时,具有较强的适应性,有一定的实用价值。

关 键 词：食品 分拣机器人  视觉伺服 BP神经网络 粒子群优化算法

分 类 号：TP242] TP183]