面向数字化车间增强现实技术的研究
发布时间：2021-07-03 18:06
增强现实技术又被称作混合现实技术,是一种将虚拟世界与现实世界相互连接的新技术。就当前数字化车间来说,数字化车间对传统车间进行了重新定义,是通过虚拟的方式将传统车间构建到虚拟环境中,对整个生产过程进行虚拟仿真推进生产。本文针对数字化车间的特点,将增强现实技术应用到数字化车间,设计出虚拟模型与现实中的真实场景相互融合,从而使得在数字化车间中的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息,通过模拟仿真后将虚拟信息叠加到真实空间中,从而辅助人员作业。通过对增强现实系统中图像识别问题的分析,其中的图像识别技术对于数字化车间的应用匹配度较低,本文为提高匹配度将增强现实系统中的图像识别技术进行了改进,通过将卷积神经网络与支持向量机相结合,利用卷积神经网络对图像的泛化能力以及支持向量机的模型分类能力,将图像识别中数据集相似性较小的特征进行二分类,对其在神经网络中的权值的权重进行分类调整,使得相似性较大的特征作为主要识别特征,提高识别准确率。此外对增强现实系统中三维注册技术进行姿态角度模型的设计,对于姿态角度信息重新矩阵优化,提高整个增强现实系统的稳定性。本项研究提出的改进方法结合现有的移动智能终端最终实现了...
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)辽宁省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
微软混合现实技术Figure1.1MicrosoftMixedRealityTechnology
面向数字化车间增强现实技术的研究到现实世界当中，对于数字化车间模拟的虚拟计算机环境来说（赵付超 等，2018），增强现实技术是更是数字化车间向信息化迈出的一大步，将增强现实技术应用到数字化车间，实现了数字化车间的信息化的跃进，对于数字化车间营造的虚拟环境信息来说，通过增强现实及技术得到了进一步的加强，对于从业人员来说，在信息的获取与应用上，效率会进一步提高，最终会实现一个高效、舒适、无污染的个性化智能工厂。2.2 增强现实系统流程
代的时候总是按照给定的步长收敛到局部最大值。3.2 卷积神经网络卷积神经网络（李彦冬 等，2016）属于神经网络的一个分支，是一种前馈神经网络，它最大的特点是可以对于图片的细致计算，常见的卷积神经网络一般是初始时卷积层与降采样层交叉循环出现，之后再加入全连接层与 softmax层，加入全连接层的目的是为了进行最终的图像分类，从而可以预测出最后的结果。如图 3.1 所示，为著名的 LeNet-5 卷积神经网络（Hailong Xi 等.，2018），在 90 年代被广泛应用于手写数字识别领域。其结构先经过两次卷积层到降采样层（池化层），再经过全连接层，最后使用 softmax 分类作为输出层。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合现实技术的设备管理系统的开发[J]. 郭俊鑫,林培浩,黎宇恒,许健宏,周爵荣. 机电信息. 2019(06)
[2]HoloLens混合现实技术在建筑行业中的应用研究[J]. 龚赤兵. 现代信息科技. 2019(04)
[3]单目标跟踪技术发展研究[J]. 王林茜,胡晓曦,韩勋,匡银,杨新权. 空间电子技术. 2019(01)
[4]基于深度神经网络的表面划痕识别方法[J]. 李文俊,陈斌,李建明,钱基德. 计算机应用. 2019(07)
[5]基于灰色支持向量机的汽车制动系统故障诊断与预测[J]. 姚晓丽. 南方农机. 2019(03)
[6]混合现实技术常见应用场景[J]. 罗伟,王燕一,侯霞,庞恋苏,刘洪臣. 中华老年口腔医学杂志. 2019(01)
[7]图像处理与识别的应用研究[J]. 张蓉. 网络安全技术与应用. 2019(01)
[8]融合softmax的偏最小二乘法及中药数据分析研究[J]. 李欢,聂斌,杜建强,余日跃,周丽,黄强. 计算机应用研究. 2019(12)
[9]基于动态局部连接网络的行人再识别[J]. 聂敏. 电脑编程技巧与维护. 2018(12)
[10]探究制造业数字化车间的建设思路[J]. 金军田士宝. 科技视界. 2018(30)
硕士论文
[1]增强现实中基于视觉的三维注册技术研究[D]. 朱孔春.沈阳航空航天大学 2011
本文编号：3263088
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)辽宁省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
微软混合现实技术Figure1.1MicrosoftMixedRealityTechnology
面向数字化车间增强现实技术的研究到现实世界当中，对于数字化车间模拟的虚拟计算机环境来说（赵付超 等，2018），增强现实技术是更是数字化车间向信息化迈出的一大步，将增强现实技术应用到数字化车间，实现了数字化车间的信息化的跃进，对于数字化车间营造的虚拟环境信息来说，通过增强现实及技术得到了进一步的加强，对于从业人员来说，在信息的获取与应用上，效率会进一步提高，最终会实现一个高效、舒适、无污染的个性化智能工厂。2.2 增强现实系统流程
代的时候总是按照给定的步长收敛到局部最大值。3.2 卷积神经网络卷积神经网络（李彦冬 等，2016）属于神经网络的一个分支，是一种前馈神经网络，它最大的特点是可以对于图片的细致计算，常见的卷积神经网络一般是初始时卷积层与降采样层交叉循环出现，之后再加入全连接层与 softmax层，加入全连接层的目的是为了进行最终的图像分类，从而可以预测出最后的结果。如图 3.1 所示，为著名的 LeNet-5 卷积神经网络（Hailong Xi 等.，2018），在 90 年代被广泛应用于手写数字识别领域。其结构先经过两次卷积层到降采样层（池化层），再经过全连接层，最后使用 softmax 分类作为输出层。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合现实技术的设备管理系统的开发[J]. 郭俊鑫,林培浩,黎宇恒,许健宏,周爵荣. 机电信息. 2019(06)
[2]HoloLens混合现实技术在建筑行业中的应用研究[J]. 龚赤兵. 现代信息科技. 2019(04)
[3]单目标跟踪技术发展研究[J]. 王林茜,胡晓曦,韩勋,匡银,杨新权. 空间电子技术. 2019(01)
[4]基于深度神经网络的表面划痕识别方法[J]. 李文俊,陈斌,李建明,钱基德. 计算机应用. 2019(07)
[5]基于灰色支持向量机的汽车制动系统故障诊断与预测[J]. 姚晓丽. 南方农机. 2019(03)
[6]混合现实技术常见应用场景[J]. 罗伟,王燕一,侯霞,庞恋苏,刘洪臣. 中华老年口腔医学杂志. 2019(01)
[7]图像处理与识别的应用研究[J]. 张蓉. 网络安全技术与应用. 2019(01)
[8]融合softmax的偏最小二乘法及中药数据分析研究[J]. 李欢,聂斌,杜建强,余日跃,周丽,黄强. 计算机应用研究. 2019(12)
[9]基于动态局部连接网络的行人再识别[J]. 聂敏. 电脑编程技巧与维护. 2018(12)
[10]探究制造业数字化车间的建设思路[J]. 金军田士宝. 科技视界. 2018(30)
硕士论文
[1]增强现实中基于视觉的三维注册技术研究[D]. 朱孔春.沈阳航空航天大学 2011
本文编号：3263088
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