一种基于卷积神经网络的零件分拣机械臂制造技术

本实用新型专利技术公开了一种基于卷积神经网络的零件分拣机械臂，包括大臂和小臂，所述大臂的一端固定连接有伸缩结构，所述伸缩结构的内部包括臂筒、电机、螺纹杆、轴套、固定板、衔接板、筒槽、螺纹套、轴承套、套管和导向杆，所述臂筒的内部固定安装有电机，所述电机的输出端固定连接有螺纹杆的输入端，所述螺纹杆的一端转动连接在固定板的一侧，所述固定板的两端固定连接有导杆，所述轴套的外侧固定连接有衔接板；本实用新型专利技术通过外侧轴承套的转动作用，带动外侧的臂筒，使得臂筒带动一端的小臂左右伸缩移动，使得抓手与小臂通过连接作用，对抓取的位置进行调节，方便工作人员调节机械臂，对不同范围内的零件进行分拣，能够提高装置的灵活性。活性。活性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积神经网络的零件分拣机械臂


[0001]本技术涉及机械臂装置
，具体为一种基于卷积神经网络的零件分拣机械臂。

技术介绍

[0002]卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习(deep learning)的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift
‑
invariant classification)，因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift
‑
Invariant Artificial Neural Networks, SIANN)”。
[0003]对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和 LeNet
‑
5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的零件分拣机械臂，包括大臂(1)和小臂(2)，其特征在于：所述大臂(1)的一端固定连接有伸缩结构(4)，所述伸缩结构(4)的内部包括臂筒(6)、电机(7)、螺纹杆(8)、轴套(9)、固定板(10)、衔接板(11)、筒槽(12)、螺纹套(20)、轴承套(21)、套管(22)和导向杆(13)，所述臂筒(6)的内部固定安装有电机(7)，所述电机(7)的输出端固定连接有螺纹杆(8)的输入端，所述螺纹杆(8)的一端转动连接在固定板(10)的一侧，所述固定板(10)的两端固定连接有导杆(16)，所述轴套(9)的外侧固定连接有衔接板(11)，所述固定板(10)的一端过盈连接有小臂(2)，所述小臂(2)的一侧固定连接有抓手(3)，所述大臂(1)的一侧过盈连接有固定结构(5)，所述固定结构(5)的内部包括底板(14)、板槽(15)、导杆(16)、弹簧(17)、卡块(18)和滑槽(19)，所述底板(14)的内部开设有板槽(15)，所述板槽(15)的内部固定连接有导杆(16)，所述导杆(16)的外侧...

【专利技术属性】
技术研发人员：方灿，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：新型
国别省市：