简介：摘要：机械手作为工业自动化的重要组件，在提高生产效率的同时，其防撞功能对于保障设备安全和人员安全至关重要。本文提出了一种基于深度学习的机械手防撞智能终端设计和实现方法。通过构建深度学习模型对机械手操作过程中的碰撞风险进行实时检测与预警，实现了机械手运动的智能化控制。研究工作集中于深度学习模型的选型、训练及优化，以及模型在防撞智能终端中的集成实现。针对工业环境中的复杂性，本文探讨了不同碰撞条件下模型的适应性和鲁棒性，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，该智能终端能够显著降低机械手操作中的碰撞风险，为工业自动化提供了一种新的安全解决方案。
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