文件名称：论文研究-基于Faster R-CNN的诱导维修自动交互设计.pdf
文件大小：1.06MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-06 04:47:44
论文研究
随着增强现实技术在机械领域的发展，已经有越来越多的例子证明了AR在工业维修方面提高操作效率的优越性。为了提高诱导维修操作过程的效率，针对传统的增强现实维修系统不能对维修状态进行感知和判断的问题，提出了一种基于快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）的进程识别自动交互方法。该方法基于Faster R-CNN建立零件识别的深度神经网络模型并利用反向传播进一步微调，通过对零件的识别输出零件的类型和编号，反馈给系统触发相应的操作步骤，无需用户进行另外的交互操作。实验结果表明，基于深度神经网络的维修零件识别率可达95%，平均识别速度为每帧300 ms，满足AR诱导维修系统的精度和交互性要求。