基于BP神经网络的密封胶注胶轨迹在线调整方法

提出了一种基于BP神经网络的密封胶注胶轨迹在线自适应调整的方法。前期采集大量数据给BP神经网络模型学习,然后将BP神经网络模型与3D相机的实时探测结果相结合,计算得到当前产品注胶轨迹偏差的调整值。接着,将该偏差调整值通过网线传递到三轴耦合伺服控制系统,最后三轴耦合伺服控制系统实时更新密封胶注胶轨迹的NC程序,从而实现密封胶注胶轨迹的在线自适应调整。实验结果表明,该方法能够有效地提高密封胶轨迹的位置精度,降低产品报废率,并且减少了对个人能力和经验的依赖,减少了人工调整密封胶注胶轨迹所需要的时间,降低了调试员的工作强度,提高了生产效率。