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题名基于Foldingnet的一种零部件匹配方法
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作者
鲁峰
陈君宝
张展
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机构
湖北汽车工业学院机械工程学院
中国工程科技十堰产业技术研究院
上海设序科技有限公司
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出处
《中国新技术新产品》
2024年第11期1-4,共4页
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基金
湖北省科技厅重大专项“5G+离散型制造智能工厂关键技术研究与应用”(项目编号:2021AAA007)。
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文摘
本研究介绍了一种在焊装装备智能设计过程中的零部件匹配方法。该方法利用深度学习AI技术,改进了Foldingnet网络框架,对零部件特征信息进行高速提取和模型训练,构建了一个零部件特征历史向量库。该方法将零部件的点云信息转化为算法模型进行训练,对零部件特征进行捕捉和学习。在匹配过程中,计算待匹配零部件的特征向量与历史零部件特征向量的相似度,选取相似度高于90%的结果作为推荐。试验结果证明,该方法有效地解决了现有技术中零部件搜索准确率低、时间长的问题,提升了设计效率,缩短了开发周期。
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关键词
零部件检索
特征信息
Foldingnet
深度学习
特征向量库
相似度计算
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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