ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Адаптивные роботы для адресования деталей на конвейере из "Системы очувствления и адаптивные промышленные работы " ИЗ механического цеха и посты разгрузки деталей на главный сборочный конвейер обгонные пути для создания резервного потока деталей систему учета и адресования деталей управляющий вычислительный комплекс. [c.224] Для автоматизации функций учета и адресования деталей имеется информационно-измерительная система наблюдения за грузопотоками и система автоматического распознавания и идентификации деталей. Первая из этих систем — оптико-электронная система очувствлеиия — состоит из узконаправленных осветителей (источников света) и соответствующих им фотоприемников, между которыми перемещается распознаваемая деталь. Принцип действия этой системы иллюстрирует рис. 8.6. [c.224] Оптимально решающее правило строится в виде дизъюнкщ1и конъюнкций от исходных признаков-предикатов. Задается критерий качества каждой анализируемой конъюнкции, вычисляемой непосредственно на обучающей выборке. На к-ш шаге рассматривается каждая конъюнкция к — 1)-го ранга, построенная на предыдущем шаге. По этим конъюнкциям строятся новые конъюнкции -го ранга путем присоединения к ним ранее не использованных признаков-предикатов и их отрицаний. Среди полученных таким образом конъюнкций отбирается наилучшая (в смысле заданного критерия качества) конъюнкция. Далее процесс повторяется, пока не сработает правило остановки алгоритма. [c.226] Согласно критерию Байеса, для каждой анализируемой конъюнкции вычисляются апостериорные вероятности классов и выбирается та конъюнкция, для которой эта вероятность максимальна. Если апостериорная вероятность принимает значение 1, то это означает, что соответствующая конъюнкция характеризует элементы данного класса. Такая конъюнкция запоминается как элемент искомого регпающего правила, называемый элементарным решающим правилом. Как только синтезированные элементарные решающие правила охарактеризуют все элементы обучающей выборки, алгоритм останавливается (прекращает работу). В результате получается логическое решающее правило последовательного характера, безошибочно распознающее элементы обучающей выборки. [c.226] Оптимальное логическое решающее правило характеризуется двумя параметрами - - рангом и сложностью. Ранг —- это максимальный ранг элементарных решающих правил. Он лимитирует число необходимых измерений предикатов-признаков. Сложность N — это общее число используемых в решающем правиле признаков. Ясно, что чем меньше значения параметров г и М, тем предпочтительнее (при прочих равных условиях) решающее правило. [c.226] Оптимальное логическое решающее правило может быть графически представлено в виде бинарного дерева решений, называемого оптимальным распознающим графом. Каждое элементарное решающее правило изображается ветвью этого графа, предикат-признак — узлом, а код класса — листом с соответствующим номером. Из каждого узла исходят два ребра, соответствующие возможным значениям данного признака. [c.226] В режиме распознавания сначала измеряется признак, соответствующий узлу первого уровня (ранга). Далее по ребру, отвечающему полученному значению признака, осуществляется переход к узлу второго уровня (ранга) и измерение соответствующего признака. Процесс раскрытия узлов продолжается до тех пор, пока не встретится лист, содержащий код некоторого класса, к которому и относится данный объект. [c.226] С целью их классификации и учета, но и идентификации деталей определенного типа. [c.227] Схема синтеза оптимальных идентифицирующих правил аналогична описанной выше. Эти правила также могут быть представлены в виде ориентированного графа того же типа, что и распознавающий граф. Отличительной чертой идентифицирующего графа является то, что все листья относятся к одному классу. Совокупность идентифицирующих графов удобно представлять в виде орбитального графа-фрейма классов. На нулевой орбите этого графа располагаются листья с указанием номеров классов. На первой орбите размещаются узлы первого уровня идентифицирующих графов, на второй орбите — узлы второго уровня и т. д. [c.227] При испытании автоматов распознавания и идентификации сначала но обучающей выборке, содержащей 32 элемента, были построены оптимальные логические решающие и идентифицирующие правила. Их графическое представление дано на рнс. 8.7 и 8.8 соо гветственгю. [c.227] По полученной таким образом расширенной обучающей выборке вновь строились дообученные распознающие и идентифицирующие графы. Преимуществом дообученных распознающих и идентифицирующих графов является их инвариантность практически к любым возможным преобразованиям деталей. Вследствие этого они обеспечивают высокую точность распознавания и идентификации деталей. [c.229] Оптимальные распознающие и идентифицирующие графы и отвечающие им логические решающие и идентифицирующие правила допускают простую программную и аппаратурную реализацию. Поэтому они были реализованы сначала в виде программы для микроЭВМ Электроиика-60 , а затем аппаратурно — на базе логических элементов (типа И, ИЛИ, НЕ). [c.229] Адаптированный конвейерно-складской комплекс позволяет (благодаря использованию автоматов распознавания и идентификации) оптимизировать процесс доставки деталей на главный сборочный конвейер. При этом высокая точность распознавания и идентификации деталей позволяет сократить остановки главного сборочного конвейера и тем самым повысить его производительность. [c.230] Вернуться к основной статье