基于改进YOLOv5s的煤矿机电设备维修指导系统

针对煤矿机电设备辅助维修中二维码标注工作量大、通用性低及现有免注册识别方法实现复杂、难以部署等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的煤矿机电设备维修指导系统。该系统由设备免注册识别模块、故障维修指导模块、远程专家接入指导模块组成。设备免注册识别模块通过HoloLens眼镜上的摄像头采集故障设备图像,并通过改进YOLOv5s图像识别算法进行分析和处理,识别出故障设备型号;故障维修指导模块根据故障设备型号自动匹配调用预设好的混合现实拆装模型,形成维修指导解决方案;远程专家接入指导模块通过音视频会话、虚拟标注等方式实现远程专家与现场维修人员的交互。为保证用户使用混合现实设备时的沉浸感体验,针对混合现实设备自身算力不足问题,采用ShuffleNetV2替换YOLOv5s中的Backbone,得到YOLOv5s−SN2网络,从而减少模型参数量,降低计算开销。实验结果表明:YOLOv5s−SN2相较于YOLOv5s精度略有下降,但每秒浮点运算次数(FLOPS)从16.5×10^(9)下降到7.6×10^(9),参数量从15.6×10^(6)个下降到8.2×10^(6)个;在YOLO系列模型中,YOLOv5s−SN2性能最优。以三叶罗茨鼓风机为例验证系统整体效果,结果表明,YOLOv5s−SN2可快速识别出电动机型号,调用与之匹配的虚拟模型及维修流程,远程专家可通过音视频接入和标注等方法辅助现场工作人员进行机电设备维修。