【摘 要】
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火工品车间通常采用定制化和混线生产模式,在这种模式下,制造资源的位置不再相对固化,相关信息缺乏有效手段动态获取。本文针对此问题提出了一种基于智能视觉的制造资源宏观数字孪生模型快速构建技术。该技术通过制造资源的快速检测和定位获取孪生数据从而驱动数字孪生模型。开发了车间制造资源数字孪生系统,并在航天某院某车间进行实际应用。本文针对某火工品车间的生产现状,构建该车间制造资源宏观数字孪生模型,从五维模型角
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB1701300）,项目名称:制造系统在线工艺规划与产线重构软件工具； 南京理工大学与航天科工集团某研究院合作的国防基础科研重点项目；
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火工品车间通常采用定制化和混线生产模式,在这种模式下,制造资源的位置不再相对固化,相关信息缺乏有效手段动态获取。本文针对此问题提出了一种基于智能视觉的制造资源宏观数字孪生模型快速构建技术。该技术通过制造资源的快速检测和定位获取孪生数据从而驱动数字孪生模型。开发了车间制造资源数字孪生系统,并在航天某院某车间进行实际应用。本文针对某火工品车间的生产现状,构建该车间制造资源宏观数字孪生模型,从五维模型角度提出系统总体架构并进行要素建模;其次,本文通过车间已经部署的一系列工业相机,在获取到图像后使用一种改进的YOLOv3算法RA-YOLO进行目标识别与检测,该算法在训练时使用多支路卷积进行特征提取,在推理时转化成类似VGG的拓扑结构进行加速,同时网络使用ASFF模块改善检测精度,实验表明改进网络相比YOLOv3提升了10%的速度,并能达到83.7%的m AP精度;在识别与检测算法的基础上,本文使用单目相机的定位原理,针对不同的制造资源制定了不同定位特殊点策略完成了区域定位,其中导弹使用GS算法来实现精准定位。目前,开发的车间制造资源数字孪生系统运行稳定,能够较为准确地展示车间制造资源的宏观分布,系统验证结果表明其定位精度能够达到1m以内,完全满足航天某院某车间实际需求。
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