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摘要
针对目前笼筋成型生产中，劳动强度大、笼筋成型精度差、难以实现自动化装配等突出问题，对笼筋成型自动化生产过程中头板、端板的螺栓孔对正这一关键技术进行研究，提出一种应用于笼筋自动化装配系统的图像识别模型。首先由相机对端板进行拍摄，随后计算机读取图片并进行去噪，经过数据变换后得到符合神经网络输入要求的图像数据。利用这些数据对采用BP算法建立的神经网络模型进行训练，从而获得符合要求的模型及模型参数。利用Python进行编程实现上述过程，实验结果表明，标准BP算法虽然能较为准确地识别出螺栓孔的位置，但性能有时不稳定。采用动量算法对其进行改进后，模型性能和稳定性均获得一定提升。与传统人工装配相比，应用该模型的系统能有效减少人力的使用，有助于实现笼筋装配的自动化。
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