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卷積神經網絡是非常成熟的圖像語義級別識別技術，近兩年被廣泛應用于工業，醫學等視覺領域。通過卷積神經網絡，實現對焊縫的識別與標記，是非常具有可行性的。
神經網絡是一種類腦技術，所以通過大量的樣本學習，神經網絡能像人類一樣理解任務的本質，所以對它來說，從未見過的非標件，它也能通過過去學習到的經驗，精確的識別出焊縫的位置，并像素級別的標記焊縫的點。
通過當前的焊縫特征和軌跡，應該為焊接機械臂形成一個焊接程序。算法包括了3部分，焊接軌跡，焊接工藝，焊接槍姿態。例如下圖：
圖中綠色的線為軌跡線，紅色的孔是焊縫孔。機械臂必須用正確的姿態沿軌跡線運動，到達焊縫孔后，機械臂需要通過一些列動作切換到另一邊去。深度強化學習能對一些列的動作進行遠期規劃，常常用于機器人自動控制等領域。深度強化學習同樣屬于神經網絡范疇的技術，因此也有的泛華能力，對未見過的情況進行規劃。
| 仟漁 |
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