【摘 要】
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为了实现对工人装配动作的监测,提高装配质量和效率、降低成本,研究了基于深度学习的装配动作识别方法。采集9类常见装配动作的视频图像,建立了装配动作的数据集。并使用该数
【机 构】
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青岛理工大学机械与汽车工程学院,西安交通大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475251);国家自然科学基金项目(51705273);山东省重点研发计划项目(2017GGX203003)
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为了实现对工人装配动作的监测,提高装配质量和效率、降低成本,研究了基于深度学习的装配动作识别方法。采集9类常见装配动作的视频图像,建立了装配动作的数据集。并使用该数据集训练3D卷积神经网络模型,不断优化网络结构,构建了由6个3D卷积层、5个最大池化层、两个全连接层和一个输出层构成的3D神经网络模型。最后在装配动作数据集上进行了测试,结果表明构建的3D卷积神经网络模型可以很好的识别装配动作,识别准确率达到了88.5%。研究成果对大批量定制生产中装配动作的识别和装配质量监测具有一定的参考意义。
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