Развијени систем за технолошко препознавање призматичних делова

Abstract

Rad, kao i potom realizovana tehnička realizacija, prezentira naučne rezultate u domenu razvoja automatizovanog tehnološkog prepoznavanja prizmatičnih mašinskih delova, zasnovanog na primeni veštačkih neuronskih mreža, posebno "back-propagation" obučavanja. Značajan naučni doprinos u ovom radu odnosi se na afirmaciju kroz implementaciju i verifikaciju softvera sopstvenog razvoja „BPnet_V1.0”, koji je korišćen tokom tehnološkog prepoznavanja tipskih tehnoloških formi na prizmatičnim delovima, posebno familije sa izraženim žljebovima, čime je potvrđena njegova široka primena, kao i važna upotrebna vrednost u domenu automatskog projektovanja tehnoloških procesa obrade rezanjem.

This paper, as well as the technical implementation realized afterwards, presents scientific results in the field of development of automated feature recognition of prismatic machine parts, based on the application of artificial neural networks, especially the "back-propagation" training. A significant scientific contribution in this work refers to the affirmation through the implementation and verification of the self-developed software "BPnet_V1.0", which was used during the manufacturing recognition of typical technological forms on prismatic parts, especially the family with pronounced grooves, which confirmed its wide application, as and an important utility value in the field of automatic design of cutting processes.