公开(公告)号：CN115170827A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210821549.1

申请日：2022-07-12

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张杰 ,  李伟博 ,  蒋家祺 ,  季宝宁 ,  余剑峰

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V20/64

Abstract: 本发明涉及一种基于模板轮廓学习的在装产品装配状态识别方法，首先建立产品数字模型装配状态包围盒，在获取到包围盒上的虚拟视点后进行扩充；利用数字模型和虚拟视点完成了对数字模型装配状态的投影，构建特征描述符；对拍摄到的在装产品图像进行优化，得到外形轮廓完整、特征清晰以及曝光度适宜的高质量在装产品图像；基于获取的数字模型特征描述符和在装产品图像，建立可用于卷积神经网络训练和测试的数据集；构造卷积神经网络，并利用数字模型特征描述符训练数据集对网络进行训练。本方法在无标识的情况下，通过分析在装产品的实拍图像实现；同时实现了计算机对装配过程中在装产品装配状态的自动识别，能够使产品装配作业效率得到有效提升。