基于AR虚实图像注意力机制的电缆装配质量检测方法

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航天器中电缆装配在总装环节占据大量比重,电缆装配质量直接影响着产品整机的工作性能.现有的增强现实辅助电缆装配系统缺乏对装配结果实时判断和反馈的能力,无法识别当前装配的电缆是否符合装配质量要求.为了解决上述问题,提出了一种基于AR虚实图像注意力机制的电缆装配质量检测方法,通过构建虚拟辅助模型,在拍摄的装配结果图像中定位检测关键区域,过滤冗余图像信息;进而基于YOLOv4-Tiny图像检测模型对电缆装配关键节点位置进行了判断,基于计算电缆邻域平均重合度的方法求得了敷设路径的重合度,基于相机逆投影的方法得到了电缆的弯曲半径.最后,利用HoloLens2开发了基于增强现实技术的电缆装配质量检测系统,并对设计的4个电缆装配案例进行了质量检测,实验验证了本文方法及系统的可行性和有效性.
其他文献
针对网络系统中关键节点确认问题,提出了一种基于健康度的节点重要度评估方法。首先,分析系统健康度定义,然后根据网络节点间的连接关系,建立邻接矩阵,计算节点在正常情况和故障降级情况下的网络容量变化,建立系统健康度和节点重要度的关系模型。最后,将该方法应用于一个运输网络系统。仿真案例表明,该方法能够有效确定系统中的关键节点,有助于提高系统可靠性。