【摘 要】
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智能制造2025的基本内涵之一就是实现信息化工厂,结合人工智能大数据等前沿技术赋能实体生产,推动中国的产业变革与制造升级[1]。如今,人脸识别,语音识别及其声纹识别已经别广泛应用于社会生产生活的各个领域。目前,电气柜的装配作业领域中,随着MES系统的落地,在“信息化”水平上有了一定的提升,但在“智能化”水平上还比较低[2]。主要体现在系统的人机交互中,一些有待提升智能化的环节,如身份验证授权,开工
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智能制造2025的基本内涵之一就是实现信息化工厂,结合人工智能大数据等前沿技术赋能实体生产,推动中国的产业变革与制造升级[1]。如今,人脸识别,语音识别及其声纹识别已经别广泛应用于社会生产生活的各个领域。目前,电气柜的装配作业领域中,随着MES系统的落地,在“信息化”水平上有了一定的提升,但在“智能化”水平上还比较低[2]。主要体现在系统的人机交互中,一些有待提升智能化的环节,如身份验证授权,开工/完工核验等,依然使用着较传统的信息交互方式。本文提出将人脸识别,语音及其声纹识别应用于电气柜装配作业管理系统中,提供一种更为智能的人机交互系统,同时也大大增强了系统的安全性。在人脸识别方面,结合工厂实际,论述了从MTCNN人脸检测,到HSV-LBP人脸活检,到最后的Face Net人脸匹配的三大算法的模型构建过程,并进行了相应的实验论证。在HSV-LBP人脸活检中,提出使用均值改进的等价LBP,提高识别的速度以及准确率。在Face Net人脸匹配中,提出使用高斯滤波以及直方图正规化对图像进行增强处理,从而降低弱光环境对于识别准确率的影响。在语音及声纹识别方面,从现场工作噪声环境出发出发,论述了从端点检测,降噪,语音命令词槽匹配,MFCC特征提取,GMM建模各个环节。提出了使用谱减法以及自适应滤波降噪提高声音质量,从而提高声纹识别的准确率。通过设置不同的实验组,得到一个较为理想的声纹模型输入参数。最后,基于算法模型设计了可视化的GUI界面,对相关的场景进行了测试。
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