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基于深度學(xué)習(xí)的裝配監(jiān)測(cè)

包郵 基于深度學(xué)習(xí)的裝配監(jiān)測(cè)

作者：陳成軍 著
出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2024-12-01
開本： B5 頁數(shù)： 186
中 圖 價(jià):¥70.6(7.2折) 定價(jià)  ¥98.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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基于深度學(xué)習(xí)的裝配監(jiān)測(cè) 版權(quán)信息

基于深度學(xué)習(xí)的裝配監(jiān)測(cè) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書以深度學(xué)習(xí)技術(shù)在機(jī)械產(chǎn)品裝配過程監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用為主線，分別從裝配動(dòng)作識(shí)別、機(jī)械裝配體多視角變化檢測(cè)與位姿估計(jì)、RV減速器裝配監(jiān)測(cè)與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型部署等方面開展研究，建立了數(shù)據(jù)集，改進(jìn)或提出了深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了訓(xùn)練，并與已有的方法進(jìn)行了對(duì)比。全書共7章，主要內(nèi)容包括人工智能技術(shù)基礎(chǔ)，基于深度學(xué)習(xí)的裝配動(dòng)作識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械裝配體多視角變化檢測(cè)與位姿估計(jì)，基于Transformer的機(jī)械裝配體多視角變化檢測(cè)和裝配順序監(jiān)測(cè)，以及基于深度學(xué)習(xí)的RV減速器裝配監(jiān)測(cè)與部署，*后總結(jié)本書內(nèi)容并進(jìn)行展望。

基于深度學(xué)習(xí)的裝配監(jiān)測(cè) 目錄

目錄前言第1章緒論11.1裝配監(jiān)測(cè)的意義11.2裝配監(jiān)測(cè)的研究現(xiàn)狀21.2.1裝配監(jiān)測(cè)21.2.2動(dòng)作識(shí)別31.2.3圖像變化檢測(cè)71.2.4位姿估計(jì)91.2.5深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型部署111.3本書主要內(nèi)容12第2章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer模型理論基礎(chǔ)142.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)142.1.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)142.1.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要模塊162.1.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程182.2Transformer模型192.3深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架及部署工具202.3.1深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架202.3.2部署工具202.4本章小結(jié)21第3章基于深度學(xué)習(xí)的裝配動(dòng)作識(shí)別223.1基于表面肌電信號(hào)和慣性信號(hào)的裝配動(dòng)作識(shí)別方法223.1.1裝配動(dòng)作識(shí)別流程223.1.2信號(hào)采集233.1.3信號(hào)預(yù)處理243.1.4基于通道注意力時(shí)空特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)263.1.5實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)設(shè)置及評(píng)價(jià)指標(biāo)283.1.6模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證293.2基于注意力機(jī)制和多尺度特征融合動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的裝配動(dòng)作識(shí)別方法323.2.1基于注意力機(jī)制和多尺度特征融合的動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)333.2.2數(shù)據(jù)集的制作373.2.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析393.3基于視頻幀運(yùn)動(dòng)激勵(lì)聚合和時(shí)序差分網(wǎng)絡(luò)的裝配動(dòng)作識(shí)別方法453.3.1運(yùn)動(dòng)激勵(lì)聚合和時(shí)序差分網(wǎng)絡(luò)453.3.2數(shù)據(jù)集的制作503.3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析503.4本章小結(jié)56第4章基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械裝配體多視角變化檢測(cè)與位姿估計(jì)574.1基于深度圖像注意力機(jī)制特征提取的機(jī)械裝配體多視角變化檢測(cè)方法574.1.1基于深度圖像注意力機(jī)制特征提取的多視角變化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)574.1.2數(shù)據(jù)集的制作624.1.3實(shí)驗(yàn)環(huán)境與指標(biāo)選取644.1.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析654.2基于三維注意力和雙邊濾波的機(jī)械裝配體多視角變化檢測(cè)方法704.2.1基于三維注意力和雙邊濾波的變化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)704.2.2數(shù)據(jù)集的制作744.2.3實(shí)驗(yàn)環(huán)境和指標(biāo)選取754.2.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析764.3基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械裝配體零件多視角位姿估計(jì)方法794.3.1機(jī)械裝配體零件多視角位姿估計(jì)網(wǎng)絡(luò)794.3.2DenseFusion位姿估計(jì)網(wǎng)絡(luò)794.3.3數(shù)據(jù)集的制作824.3.4實(shí)驗(yàn)環(huán)境與指標(biāo)選取844.3.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析844.4本章小結(jié)86第5章基于Transformer的機(jī)械裝配體多視角變化檢測(cè)與裝配順序監(jiān)測(cè)875.1基于深度可分離卷積的特征融合和特征細(xì)化的機(jī)械裝配體多視角變化檢測(cè)方法875.1.1基于深度可分離卷積的特征融合和特征細(xì)化的多視角變化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)875.1.2數(shù)據(jù)集的制作905.1.3實(shí)驗(yàn)環(huán)境與指標(biāo)選取915.1.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析925.2基于機(jī)械裝配體圖像多視角語義變化檢測(cè)的裝配順序監(jiān)測(cè)方法965.2.1裝配順序監(jiān)測(cè)方法965.2.2數(shù)據(jù)集的制作1025.2.3實(shí)驗(yàn)環(huán)境與指標(biāo)選取1045.2.4實(shí)驗(yàn)對(duì)比的其他變化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)1055.2.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析1085.3本章小結(jié)113第6章基于深度學(xué)習(xí)的RV減速器裝配監(jiān)測(cè)與部署1146.1RV減速器裝配圖像采集試驗(yàn)臺(tái)及數(shù)據(jù)集制作1146.1.1RV減速器裝配圖像采集試驗(yàn)臺(tái)1146.1.2RV減速器裝配語義分割數(shù)據(jù)集1186.1.3RV減速器螺釘目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集1226.1.4RV減速器針齒目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集1236.2基于深度學(xué)習(xí)的RV減速器裝配監(jiān)測(cè)方法1246.2.1語義分割網(wǎng)絡(luò)模型選擇1246.2.2語義分割網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練1286.2.3目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型選擇1306.2.4目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練1326.3基于目標(biāo)檢測(cè)的針齒安裝監(jiān)測(cè)方法1336.3.1改進(jìn)RetinaNet目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型1336.3.2改進(jìn)RetinaNet模型與YOLOv5s模型對(duì)比1436.4RV減速器裝配監(jiān)測(cè)軟件設(shè)計(jì)1456.4.1圖像采集模塊1456.4.2圖像預(yù)測(cè)模塊1476.4.3零件監(jiān)測(cè)模塊1496.4.4界面操作模塊1526.4.5RV減速器零件漏裝監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)1556.4.6RV減速器針齒安裝監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)1586.5本章小結(jié)160第7章總結(jié)與展望1617.1本書總結(jié)1617.2研究展望162參考文獻(xiàn)164
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