【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ai，尤其涉及一种工业机器人ai控制方法、系统、教学方法及存储介质。
技术介绍
1、现有工业机器人通常依赖预编程路径和动作来完成特定任务，缺乏灵活性和智能化。随着智能制造的发展，工业机器人需要结合ai技术，提升其感知能力、自主决策能力和自适应能力，以应对复杂多变的工作环境。
2、目前的工业机器人缺少与ai技术结合的技术方案，亟待解决。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种工业机器人ai控制方法，包括依次执行如下步骤：
2、图像采集步骤：通过摄像头实用采集工作环境和目标物体的图像；
3、物体识别与定位步骤：利用深度学习算法对图像进行物体识别和定位，获取目标物体的位置信息；
4、ai处理步骤：通过强化学习算法和物体识别与定位步骤得到的物体识别和定位置信息，生成工业机器人动作指令；
5、执行步骤：根据工业机器人动作指令，控制工业机器人执行相应任务。
6、作为本专利技术的进一步改进，该工业机器人ai控制方法还包
【技术保护点】
1.一种工业机器人AI控制方法，其特征在于，包括依次执行如下步骤：图像采集步骤：通过摄像头实用采集工作环境和目标物体的图像；
2.根据权利要求1所述的工业机器人AI控制方法，其特征在于：该工业机器人AI控制方法还包括图像处理步骤，
3.根据权利要求2所述的工业机器人AI控制方法，其特征在于：在所述图像处理步骤中，图像预处理包括去噪、增强、边缘检测。
4.根据权利要求1所述的工业机器人AI控制方法，其特征在于：在所述物体识别与定位步骤中，深度学习算法为CNN。
5.根据权利要求1所述的工业机器人AI控制方法，其特征在于：在...
【技术特征摘要】
1.一种工业机器人ai控制方法，其特征在于，包括依次执行如下步骤：图像采集步骤：通过摄像头实用采集工作环境和目标物体的图像；
2.根据权利要求1所述的工业机器人ai控制方法，其特征在于：该工业机器人ai控制方法还包括图像处理步骤，
3.根据权利要求2所述的工业机器人ai控制方法，其特征在于：在所述图像处理步骤中，图像预处理包括去噪、增强、边缘检测。
4.根据权利要求1所述的工业机器人ai控制方法，其特征在于：在所述物体识别与定位步骤中，深度学习算法为cnn。
5.根据权利要求1所述的工业机器人ai控制方法，其特征在于：在所述ai处理步骤中，强化学习算法：通过试验和反馈优化工业机器人动作决策，生成最佳操作路径。
...【专利技术属性】
技术研发人员：郭婷，夏林中，王晖，景晨光，吴振东，
申请(专利权)人：深圳信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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