Automatic recognition system for mechanical hand tools using convolutional neural networks
المؤلفون المشاركون
al-Khatib, Hisham
al-Nuwaini, Ghazi
al-Bassir, Amir
المصدر
University of Taiz Research Journal : Arts Applied Sciences and Humanities Series
العدد
المجلد 2021، العدد 26 (31 مارس/آذار 2021)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2021-03-31
دولة النشر
اليمن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
the identification of high-precision mechanical tools is an important problem faces mechanical engineers.
Indeed, hundreds of different instruments are typically used for one task.
In several cases and multiple workshop environments each tool will be used.
Mechanical engineering is a practical field that need different mechanical tools during workshop work.
These tools such as Wrench, hammer, toolbox, Gasoline Can, and pebble have different size and style.
During work time of the mechanical engineers, they need these tools frequently and the identification process of these tools is a difficult task for automated system.
In this paper, an automated recognition system for mechanical tools using convolution neural networks.
A CNN-based model is discussed using four versions of residual network classifiers; ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50 and ResNet-152.
This model can be integrated with a robot to give it the ability to recognize the specific mechanical tool and deliver it to the mechanical engineer.
The feasibility of this method is illustrated in the achieved results.
The obtained results are very promising to be used in practical use.
In term of testing accuracy, the results achieved 84%, 85%, 86% and 87% for ResNet18, ResNet-34, ResNet-50 and ResNet-152 respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Nuwaini, Ghazi& al-Khatib, Hisham& al-Bassir, Amir. 2021. Automatic recognition system for mechanical hand tools using convolutional neural networks. University of Taiz Research Journal : Arts Applied Sciences and Humanities Series،Vol. 2021, no. 26, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1337531
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Khatib, Hisham…[et al.]. Automatic recognition system for mechanical hand tools using convolutional neural networks. University of Taiz Research Journal : Arts Applied Sciences and Humanities Series No. 26 (Mar. 2021), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1337531
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Nuwaini, Ghazi& al-Khatib, Hisham& al-Bassir, Amir. Automatic recognition system for mechanical hand tools using convolutional neural networks. University of Taiz Research Journal : Arts Applied Sciences and Humanities Series. 2021. Vol. 2021, no. 26, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1337531
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 7-8
رقم السجل
BIM-1337531
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر