【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及計算機視覺和人工智能，尤其涉及一種面向具身智能的典型機械零件識別方法。
技術(shù)介紹
1、隨著具身智能的發(fā)展，傳統(tǒng)圖像識別方法在機械零件識別中面臨多重挑戰(zhàn)。具身智能通過感知與交互，能夠幫助機器人在復(fù)雜環(huán)境中自適應(yīng)地處理和識別不同物體，特別適合需要高精度和魯棒性的工業(yè)場景。然而，現(xiàn)有的機械零件識別技術(shù)在結(jié)合具身智能方面存在以下瓶頸：
2、(1)傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)依賴于特征提取和匹配算法，這在復(fù)雜背景或不同光照條件下往往難以保證高準確率。機械零件的形狀和顏色可能會因為環(huán)境因素而發(fā)生變化，導(dǎo)致誤識或漏識，無法滿足工業(yè)應(yīng)用對高準確度的要求。
3、(2)現(xiàn)有的識別方法在處理復(fù)雜圖像時通常需要較長時間進行特征計算和模式匹配，尤其是在大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境中，這種延遲會導(dǎo)致生產(chǎn)效率下降，無法滿足實時識別的需求。
4、(3)傳統(tǒng)的機械零件識別方法對于圖像的噪聲、變形和遮擋等情況表現(xiàn)較差，缺乏足夠的魯棒性。這使得在實際應(yīng)用中，當(dāng)零件處于非理想狀態(tài)時，系統(tǒng)容易出現(xiàn)故障，影響整體生產(chǎn)過程。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本專利技術(shù)的目的是提供一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，通過改進的fasterr-cnn主干網(wǎng)絡(luò)，能夠提高機械零件的識別速度和準確率，滿足航空航天及智能制造領(lǐng)域?qū)Ω咝ёR別技術(shù)的需求。
2、本專利技術(shù)解決技術(shù)問題采用如下技術(shù)方案：
3、一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，包括如下步驟：
4、步驟s1，數(shù)據(jù)集準備
5、步驟s2，模型訓(xùn)練：使用改進的faster?r-cnn網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，優(yōu)化超參數(shù)，確保模型性能最佳；
6、步驟s3，模型評估：通過與現(xiàn)有識別技術(shù)對比，評估改進模型在實際應(yīng)用中的效果，并進行迭代優(yōu)化。
7、進一步的，改進的faster?r-cnn網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括cbam模塊、ran模塊和resnext殘差塊；
8、cbam模塊在通道和空間上施加注意力機制，使機器人能自動調(diào)整對關(guān)鍵特征的關(guān)注程度，實現(xiàn)復(fù)雜背景下的穩(wěn)定識別；
9、ran模塊利用殘差連接提高信息流通，減少梯度消失問題，使得網(wǎng)絡(luò)更深層時依然保持良好的學(xué)習(xí)能力；
10、resnext殘差塊通過具身智能的動作感知反饋，更快地提取零件的特征，并利用分組卷積來加速計算，支持機器人在多樣化生產(chǎn)環(huán)境中快速適應(yīng)不同任務(wù)。
11、進一步的，所述cbam模塊采用通道注意力機制+空間注意力機制的模塊設(shè)計思路，通過計算每個通道的重要性，動態(tài)調(diào)整特征圖的權(quán)重，突出有用特征，抑制冗余信息，并結(jié)合通道信息生成空間注意力圖，使網(wǎng)絡(luò)能夠關(guān)注特定區(qū)域的特征，提高對關(guān)鍵部位的響應(yīng)能力。
12、進一步的，超參數(shù)包括學(xué)習(xí)率、動量參數(shù)、參數(shù)量、批處理尺寸、訓(xùn)練輪次、優(yōu)化器以及初始權(quán)重。
13、本專利技術(shù)公開的一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，具有以下有益效果：
14、1.識別速度快：改進的faster?r-cnn網(wǎng)絡(luò)能夠在實時環(huán)境中快速處理輸入數(shù)據(jù)，顯著提升識別效率。
15、2.識別準確率高：通過多層次特征提取與融合，模型在不同場景下均表現(xiàn)出較高的識別準確率。
16、3.廣泛適用性：該技術(shù)可廣泛應(yīng)用于航空航天、智能制造等行業(yè)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
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1.一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，其特征在于，改進的Faster?R-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括CBAM模塊、RAN模塊和ResNeXt殘差塊；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，其特征在于，所述CBAM模塊采用通道注意力機制+空間注意力機制的模塊設(shè)計思路，通過計算每個通道的重要性，動態(tài)調(diào)整特征圖的權(quán)重，突出有用特征，抑制冗余信息，并結(jié)合通道信息生成空間注意力圖，使網(wǎng)絡(luò)能夠關(guān)注特定區(qū)域的特征，提高對關(guān)鍵部位的響應(yīng)能力。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，其特征在于，超參數(shù)包括學(xué)習(xí)率、動量參數(shù)、參數(shù)量、批處理尺寸、訓(xùn)練輪次、優(yōu)化器以及初始權(quán)重。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，其特征在于，改進的faster?r-cnn網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括cbam模塊、ran模塊和resnext殘差塊；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種面向具身智能的典型機械零件識別方法，其特征在于，所述cbam模塊采用通道注意力...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王愛增，張?zhí)烊?/a>，
申請(專利權(quán))人：北京航空航天大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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