Abstract
In this study, this system makes use of the analog infrared rays sensor and converts the feature of fish outline when sensor is operating with CPU(80C196KC). Then, after signal processing, this feature is classified a special feature and a outline of fish by using the neural network, one of the artificial intelligence scheme. This neural network classifies fish pattern of very simple and short calculation. This has linear activation function and the error back propagation is used as a teaming algorithm. And the neural network is learned in off-line process. Because an adaptation period of neural network is too long when random initial weights are used, off-line teaming is induced to decrease the progress time.
본 논문은 신경회로망의 학습 알고리즘과 패턴인식을 위한 신경회로망 모델을 논의하였고, 생산가공 시스템에서의 광량 센서에 대한 물체 검출, 신경회로망을 이용한 패턴 분류, 마이크로 컨트롤러 시스템 그리고 DC 서보 모터의 제어기 설계에 대하여 논의하였다. 본 논문은 제시된 시스템의 구조를 기반으로 생선의 아가미와 꼬리 부분을 절단하는 어류 가공 시스템에 적용하여 실험하였고, 산업현장에 응용할 수 있는 지능제어시스템의 성능을 그 결과로 제시하였다.