【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及物料搬運和分揀，尤其涉及一種用于tft顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統。
技術介紹
1、tft（thin?film?transistor，薄膜晶體管）顯示器生產是一個高度自動化和精細化的過程，涉及到多個環節，包括材料搬運、加工、檢測、分揀等，隨著消費者對大尺寸、高清晰度顯示器需求的增加，tft顯示器生產規模不斷擴大，對生產效率和精度的要求也越來越高，因此，智能物料搬運與分揀系統在tft顯示器生產中的應用變得尤為重要；現有技術中根據特定的物料和搬運需求進行設計和制造的搬運與分揀系統，因此當物料類型或搬運需求發生變化時，系統的適應能力有限，可能需要進行相應的改造或升級。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種用于tft顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，能夠有效解決現有技術的不足，提升生產效率和產品質量，降低人力成本和安全風險。
2、本專利技術提供一種用于tft顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，包括：
3、位置識別模塊，用于獲取物料的位置信息，對物料的位置和狀態進行實時更新，以得到物料實時位置信息；
4、特征提取模塊，用于獲取物料的多模態信息，對多模態信息進行特征提取，以得到物料的特征，所述多模態信息包括顏色、紋理、形狀信息；
5、搬運模塊，用于根據物料的特征和實時位置信息，采用自適應控制算法實時調整搬運策略并進行搬運；
6、分揀模塊，用于根據模糊邏輯算法判斷物料的類別并進行分揀；
7、控制模塊，用
8、所述位置識別模塊包括：
9、狀態預測模塊，用于根據物料的位置信息及速度信息，對物料進行狀態預測，以得到物料的狀態預測信息；
10、狀態修正模塊，用于獲取物料的實際測量值，并對物料的狀態預測信息進行修正，以得到修正后的狀態信息。
11、進一步的，根據物料的位置信息及速度信息，對物料進行狀態預測，以得到物料的狀態預測信息，包括：
12、使用公式對物料進行狀態預測，其中，表示在時刻基于時刻信息的狀態預測值，是狀態轉移矩陣，表示系統狀態從時刻到時刻的轉移關系，表示在時刻基于所有可用信息的狀態估計值，是控制輸入矩陣，是控制輸入向量。
13、進一步的，獲取物料的實際測量值，并對物料的狀態預測信息進行修正，以得到修正后的狀態信息，包括：
14、使用獲取物料的實際測量值，其中，表示在時刻基于測量值的狀態估計值，狀態預測值，是卡爾曼增益矩陣，是在時刻獲得的測量值向量，是測量矩陣；
15、將物料的狀態預測信息及修正后的狀態信息作為下一次迭代的初始值，重復上述步驟。
16、進一步的，所述特征提取模塊包括：
17、信息融合模塊，用于獲取物料的顏色、紋理、形狀信息，并進行融合，以得到多模態信息；
18、空間特征提取模塊，用于根據多模態信息，使用卷積神經網絡模型的卷積層對多模態信息進行特征提取，以得到空間特征；
19、降維模塊，用于根據空間特征，通過池化層降低空間特征的維度，并通過全連接層轉換為特征向量，即物料的特征。
20、進一步的，所述搬運模塊包括：
21、第一預處理模塊，用于根據物料的特征和物料實時位置信息，進行預處理，以得到預處理后的信息；
22、第一計算處理模塊，用于根據預處理后的信息以及預設的搬運目標和約束條件，使用自適應控制算法進行計算，以得到搬運策略；
23、第一執行模塊，用于接收來自自適應控制算法的搬運策略，執行搬運動作；
24、第一監測模塊，用于在搬運過程中，搬運模塊實時監測搬運過程中的力變化，以得到力的反饋信息；
25、第一調整模塊，用于根據力的反饋信息，對搬運策略進行實時調整；
26、判斷模塊，用于根據物料的實時位置，搬運模塊將物料搬運到目標位置后，進行搬運完成判斷。
27、進一步的，所述分揀模塊包括：
28、第二預處理模塊，用于根據物料的特征，進行預處理，以得到預處理后的特征；
29、第二計算處理模塊，用于根據預處理后的特征，確定模糊邏輯規則、模糊集合和隸屬函數，以得到模糊邏輯模型；
30、推理模塊，用于根據預處理后的特征和模糊邏輯模型，使用模糊邏輯規則進行推理，以得到推理結果；
31、根據推理結果，計算物料屬于各個類別的隸屬度；
32、根據隸屬度及預設的閾值，判斷物料的類別，以得到判斷結果；
33、第二執行模塊，用于根據判斷結果，分揀模塊接對物料進行分揀。
34、進一步的，所述控制模塊包括：
35、比對模塊，用于根據搬運和分揀過程中的反饋信息，與預設目標進行比對，以得到比對結果；
36、誤差分析模塊，用于根據比對結果，對搬運和分揀過程中的誤差來源進行分析，以得到誤差分析結果；
37、優化模塊，用于根據誤差分析結果，使用對閉環控制系統進行優化，以得到調整后的搬運策略、模糊邏輯模型參數；
38、第二調整模塊，根據調整后的控搬運策略、模糊邏輯模型參數，搬運模塊和分揀模塊實時調整運行狀態；
39、第二監測模塊，在調整過程中，繼續實時監測設備的搬運和分揀反饋數據；
40、根據反饋數據，持續微調控制策略。
41、本專利技術提供的用于tft顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，通過集成先進的感知和定位技術、運動控制技術和協作機器人技術，本專利技術能夠實現物料的高效、精確搬運和分揀，顯著提高生產效率和精度；智能物料搬運與分揀系統可以替代人工完成繁重和單調的搬運工作，減少了人力需求和勞動強度，從而降低人力成本；本專利技術采用模塊化和可配置的設計，可以根據不同的物料類型和搬運需求進行靈活調整，提高系統的適應性和可擴展性；通過精確的定位和運動控制技術，本專利技術可以避免人工搬運中可能出現的意外和傷害事故，提升生產過程中的安全性和可靠性。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種用于TFT顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的用于TFT顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，根據物料的位置信息及速度信息，對物料進行狀態預測，以得到物料的狀態預測信息，包括：
3.根據權利要求2所述的用于TFT顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，獲取物料的實際測量值，并對物料的狀態預測信息進行修正，以得到修正后的狀態信息，包括：
4.根據權利要求1所述的用于TFT顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，所述特征提取模塊包括：
5.根據權利要求1所述的用于TFT顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，所述搬運模塊包括：
6.根據權利要求1所述的用于TFT顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，所述分揀模塊包括：
7.根據權利要求1所述的用于TFT顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，所述控制模塊包括：
【技術特征摘要】
1.一種用于tft顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的用于tft顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，根據物料的位置信息及速度信息，對物料進行狀態預測，以得到物料的狀態預測信息，包括：
3.根據權利要求2所述的用于tft顯示器生產的智能物料搬運與分揀系統，其特征在于，獲取物料的實際測量值，并對物料的狀態預測信息進行修正，以得到修正后的狀態信息，包括：
4...
【專利技術屬性】
技術研發人員：石超，李成明，楊少延，劉祥林，崔草香，朱瑞平，聶建林，郭柏君，陳兆顯，李曉東，
申請(專利權)人：國鯨科技廣東橫琴粵澳深度合作區有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。