Scopus Eşleşmesi Bulundu
6
Atıf
21
Cilt
335-343
Sayfa
Özet
In any task, robot arms can work more effectively without human control. With components such as imaging devices, it is possible to program robots to control autonomously. In this study, the problem of grasping moving objects with the robot arm is realized fully automatically. Deep learning-based You Only Look Once(YOLO) recognizes the objects moving at unknown speeds on a conveyor belt. The velocities of the detected objects are calculated by image processing methods with 2D camera frames. An Artificial Neural Network (ANN) was trained to output the angles required for the robot arm to grasp. According to the got values, the robot arm waits for the object to arrive and then realizes the grip. In the trials, the robot arm achieved successful gripping of over 93% without knowing the sizes, speeds, and positions of the objects.
Web of Science Eşleşmesi Bulundu
3
WoS Atıf
21
Cilt
Article
Belge Türü
Kaynak: IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS
· s. 335-343
Anahtar Kelimeler (WoS)
Havuzumuzdaki Atıflar 0
Bu makaleye, sistemimizdeki Scopus veritabanında bulunan 0 makale atıf yapmıştır. Scopus genel atıf sayısı: 6.
Bu makaleye, kendi Scopus havuzumuzdaki başka bir makaleden atıf kaydı bulunmuyor.
Scimago Dergi Bilgisi
Otomatik ISSN Eşleştirmesi
2023 yılı verileri
IEEE Latin America Transactions
Q2
SJR Quartile
0,370
SJR Skoru
39
H-Index
Kategoriler: Computer Science (miscellaneous) (Q2) · Electrical and Electronic Engineering (Q3)
Alanlar: Computer Science · Engineering
Ülke: United States
· IEEE Computer Society
Bu bilgiler makale yılına göre Scimago veritabanından ISSN eşleştirmesiyle otomatik getirilmektedir.
Dergi sıralama verileri Scimago'nun ilgili yılı baz alınmaktadır.
Anahtar Kelimeler
WoS |
Bir kelimeye tıklayıp ilgili kaynaktaki yayınları görün.
Makale Bilgileri
Dergi
IEEE Latin America Transactions
ISSN
1548-0992
Yıl
2023
/ 2. ay
Cilt / Sayı
21
/ 2
Sayfalar
335 – 343
Makale Türü
Özgün Makale
Hakemlik
Hakemli
Endeks
SCI-Expanded
JCR Quartile
Q4
Teşvik Puanı
3,60
· YÖKSİS Akademik Teşvik
Yayın Dili
Türkçe
Kapsam
Uluslararası
Toplam Yazar
2 kişi
Erişim Türü
Basılı+Elektronik
Alan
Mühendislik Temel Alanı
Elektrik-Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği
Bilgisayarla Görme
Robotik
Yapay Zeka
YÖKSİS Yazar Kaydı
Yazar Adı
UÇAR KÜRŞAD, KOÇER HASAN ERDİNÇ
YÖKSİS ID
7733998