【摘 要】
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本文课题来源于机车螺栓AR辅助装配项目横向课题,该课题面向机车检修流程,提出一种基于AR、物联网、深度学习技术的螺栓辅助装配方案。辅助装配系统中的图像处理设备是一种基于深度学习的目标检测、目标识别设备,在物联网技术下,与辅助装配系统中其它智能设备通信。本文主要研究内容是关于该深度学习平台的模型快速训练和识别帧率优化技术。在辅助装配系统的使用过程中,如果模型的精度偏低,就需要再次采集图像,并重新训练
【基金项目】
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机车螺栓AR辅助装配项目横向课题；
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本文课题来源于机车螺栓AR辅助装配项目横向课题,该课题面向机车检修流程,提出一种基于AR、物联网、深度学习技术的螺栓辅助装配方案。辅助装配系统中的图像处理设备是一种基于深度学习的目标检测、目标识别设备,在物联网技术下,与辅助装配系统中其它智能设备通信。本文主要研究内容是关于该深度学习平台的模型快速训练和识别帧率优化技术。在辅助装配系统的使用过程中,如果模型的精度偏低,就需要再次采集图像,并重新训练模型,并且随着新的机车车型加入生产,也需要重新训练对应新车型的模型,而模型的训练时长通常长达数日,开展模型的训练任务是一项十分消耗工时的任务。因此,加快模型训练速度对辅助装配系统而言具有重要的意义。在装配流程中,图像处理环节会阻塞后续装配流程,因此,服务器处理图像的速度越低,则服务器的响应速度越慢,装配流程就越不顺畅,而帧率越高,则服务器的响应就越快,装配流程就越顺畅。因此,提高识别帧率是提高辅助装配系统使用性能的关键。本文主要内容和成果如下:其一,优化所使用的目标检测算法YOLOv3的网络结构,改良后的网络在loss指标不下降的前提下缩短模型的训练时长;应用迁移学习技术,减轻了小数据集训练模型导致的过拟合现象,进一步缩短了训练时长。其二,利用可分离卷积优化网络的参数数量和运算量,提高了模型的计算速度和识别帧率。其三,为了进一步提高图像识别帧率,实现了一种基于Web Socket的图像快速传输信道,通过提高图像采集设备与服务器间的传输速度来提高图像识别帧率。其四,为了便于管理和开发不同参数的训练网络,设计实现了面向机车螺栓装配场景的深度学习平台,支持重要网络参数的自由定制。
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