【摘 要】
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由于自身具有比强度高、经济耐用等特点,钣金件广泛应用在航空航天、汽车等领域。在工业生产线上,钣金件的分类识别任务主要依靠对照图纸或人工比对,受到工人自身操作熟练度的影响,其识别准确率与生产效率难以得到稳定保证,且无法适应自动化生产线的需求。本文创造性地结合图像特征信息与基于深度学习的图像识别方法,并在仿真模型的基础上,开展了基于仿真图像与深度学习的钣金件识别方法研究,主要研究内容如下:1、首先分析
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由于自身具有比强度高、经济耐用等特点,钣金件广泛应用在航空航天、汽车等领域。在工业生产线上,钣金件的分类识别任务主要依靠对照图纸或人工比对,受到工人自身操作熟练度的影响,其识别准确率与生产效率难以得到稳定保证,且无法适应自动化生产线的需求。本文创造性地结合图像特征信息与基于深度学习的图像识别方法,并在仿真模型的基础上,开展了基于仿真图像与深度学习的钣金件识别方法研究,主要研究内容如下:1、首先分析了钣金件成对、成组出现且类内差异小而类间差异大的特点;然后阐述了钣金件识别系统（SPRS）的识别流程设计,包括硬件系统与配套软件系统。其中,硬件系统主要包括视觉模块、运动转台模块、计算机、其他支持模块等,软件主要包括钣金件信息采集、钣金件识别、设置与维护三大模块。2、提出了基于仿真图像的钣金件识别关键信息获取方法。首先介绍了钣金识别虚拟场景建模与渲染方法,包括相机标定、仿真模型的光场渲染、钣金件静态位姿获取以及仿真图像生成;接着,提取并利用改进的自适应遗传算法获取加权特征向量,从而满足使用特征向量表征钣金件图像信息的需求;然后,利用模板匹配挑选出用于深度学习训练的可识别视角下的钣金件仿真图像;最后,介绍了钣金件数据库,构建并将相应的编号、加权特征参数、顶视图像等信息保存至数据库。3、提出了基于特征信息匹配与深度学习的钣金件图像识别方法。首先介绍了相似钣金件编号获取方法,通过图像滤波、动态二值化与形态学处理等手段对钣金件图像进行预处理,提取特征信息并通过与库内钣金件计算百分比欧氏距离得到相似钣金件编号信息;接着,针对自由摆放时差异信息无法充分显示的问题,设计了一种钣金件姿态自适应调整方法;最后,提出了基于深度学习的钣金件识别算法,面向多品种高相似钣金件图像识别任务,从自适应优化函数与调整损失函数两方面对神经网络进行改进。同时,设计了一种可识别视角下的仿真图像训练集自生成方法从而大大节约了人工制作训练集的时间。4、挑选了典型的成对相似钣金件与成组相似钣金件,使用SPRS系统对这些实际的钣金件进行识别实验。分别通过相似钣金件编号获取与钣金件图像识别这两个实验,验证了SPRS系统具有较高的识别率及响应速度。
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