【摘 要】
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[目的]虚拟装配在工业中可节约生产成本,提升机械部件生产效率.现有的虚拟现实引擎缺乏自动建立碰撞体功能,无法完整还原实际装配过程中的物理属性;通用化构建零件网格实体是提升虚拟装配实用性、精确性及通用性的重要途径.[方法]以批量农机部件为样本对象,设计批量预处理算法及改进采样相关算法,通过构建三维模型样本的图片数据集,训练人工智能分类检测网络,从图片中分类并检测相关参数,实现自动构建碰撞体功能.[结果]经过优化算法处理训练得到的分类检测网络从图片分类零件种类的精度在98％以上,从图片检测零件各项碰撞体构建参
【机 构】
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华南农业大学 工程学院,广东 广州 510642
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[目的]虚拟装配在工业中可节约生产成本,提升机械部件生产效率.现有的虚拟现实引擎缺乏自动建立碰撞体功能,无法完整还原实际装配过程中的物理属性;通用化构建零件网格实体是提升虚拟装配实用性、精确性及通用性的重要途径.[方法]以批量农机部件为样本对象,设计批量预处理算法及改进采样相关算法,通过构建三维模型样本的图片数据集,训练人工智能分类检测网络,从图片中分类并检测相关参数,实现自动构建碰撞体功能.[结果]经过优化算法处理训练得到的分类检测网络从图片分类零件种类的精度在98％以上,从图片检测零件各项碰撞体构建参数的精度在98％以上;未经优化处理训练的网络不收敛.[结论]本研究方法可以有效提升人工智能分类检测网络的识别精度及训练效率,结合碰撞体参数化构建程序,可提升碰撞体建模精度.
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