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工程行業(yè)維修部件智能檢測與多通道人機交互系統(tǒng)

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 　　視覺場定位模塊

　　主要功能如下：

　　?提供輕量化頭戴傳感設備，實時記錄第一人稱與第三人稱視頻數(shù)據，跟蹤人眼實現(xiàn)在場景中的動態(tài)視覺場，便于引導后續(xù)智能檢測識別算法;

　　?配備便攜式隨身計算單元，支持視覺場實時計算和數(shù)據流記錄保存，方便后期導出與分析;

　　?支持多種視覺關注相關指標計算;

　　?開放函數(shù)接口，可導出原始視頻、修改指標計算方法、接入維修部件監(jiān)測識別算法;

　　?以航空電機或者剎車盤檢修為典型場景，通過維修人員頭戴式AR或者MR設備，調用部件檢測識別和異常檢測模塊，自動發(fā)現(xiàn)和標記真實世界的物理目標，形成虛實融合的維修演示場景。

　　主要技術特點如下：

　　?頭戴傳感FOV≥100度;

　　?頭戴傳感幀率≥30赫茲;

　　?定位平均誤差≤2度;

　　?隨身計算單元續(xù)航≥4小時;

　　?可支持計算的視覺指標類型≥6種。

　　b)關鍵部件檢測識別模塊

　　主要功能如下：

　　?提供飛機機務維修相關的關鍵部件三維外觀信息，包括三維幾何數(shù)據、材質數(shù)據、物理屬性等數(shù)據;

　　?提供飛機機務維修相關的關鍵部件之間的關聯(lián)信息，包括組合裝配數(shù)據、相對運動數(shù)據、功能數(shù)據等;

　　?提供飛機機務維修流程相關數(shù)據，定義故障類型，提供各類故障導致關鍵部件外觀、屬性等的改變結果，以及對應維修流程的詳細描述;

　　?支持多模態(tài)部件數(shù)據的讀取和交互式標注;

　　?提供適人化人機交互界面，快速遍歷圖像數(shù)據，提供快捷操作與預定義標注模板，實現(xiàn)快速標注;

飛機.png

　　?支持識別任務、分類任務、語義分割任務等多類任務;

　　?支持批量化標準數(shù)據輸出，用于機器學習相關模塊。

　　?輸入圖像視頻，自動檢測提取預定義的維修部件，識別部件類別、6自由度位姿、語義輪廓等;

　　?提供標準化深度學習AI算法模塊，支持自定義數(shù)據預處理、重新訓練、快速調優(yōu)、快速部署;

　　?提供標準化接口，便于與顯示系統(tǒng)、維修輔助系統(tǒng)等相關系統(tǒng)進行接入和數(shù)據交換。

　　主要技術特點如下：

　　?關鍵部件類別識別準確率≥75%;

　　?關鍵部件檢測準確率≥75%;

　　?關鍵部件定位準確率≥80%;

　　?關鍵部件輪廓提取準確率≥80%。

　　c)關鍵部件異常檢測模塊

　　主要功能如下：

　　?支持真實維修部件的精細外觀采集和建模，支持長端從0.1米到2米范圍的各類部件;

　　?支持多模態(tài)視覺信息采集，包括以可見光圖像、深度圖像等跨模態(tài)數(shù)據采集;

　　?支持部件位姿的密集采樣，支持部件圖像與位姿的同時記錄;

　　?提供專用數(shù)據接口，支持數(shù)據直接導出到數(shù)據標注模塊。

　　?輸入圖像視頻，自動檢測預定義的維修部件中破損、缺失、異位等異常情況，實現(xiàn)風險預警;

　　?采用樣本非平衡數(shù)據優(yōu)化技術，支持大量正常樣本配合小量異常樣本的非平衡訓練下的精確檢測;

　　?提供標準化深度學習AI算法模塊，支持自定義異常類型、自定義數(shù)據預處理、重新訓練、快速調優(yōu)、快速部署;

　　?提供標準化接口，便于與顯示系統(tǒng)、維修輔助系統(tǒng)等相關系統(tǒng)進行接入和數(shù)據交換。

　　?關鍵部件異常檢測綜合準確率≥70%。

　　d)數(shù)據分析實驗臺

　　數(shù)據分析實驗臺用于滿足科研人員開展維修部件智能檢測識別研究所需的計算機、實驗臺等。

　　主要技術特點如下：

　　?內存不低于64G;

　　?存儲不低于512G固態(tài)+4T;

　　?顯卡不低于RTX4000-8G;

　　?CPU不低于至強W-2255(10核 3.7GHz);

　　?顯示器不低于27寸;

　　?試驗臺長寬高不低于：2米*1米*0.70米。

　　c. 新增多通道人機智能交互系統(tǒng)1套

　　多通道人機智能交互系統(tǒng)提供“人在回路”實時協(xié)同工作所需的多通道人機交互能力，為多通道人機智能交互理論算法提供驗證平臺。整套系統(tǒng)由手部力觸覺交互模塊、腦電數(shù)據采集模塊、多人沉浸式維修培訓模塊3部分構成。

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發(fā)布：2026-01-22 14:52:27    編輯：xiaona    [打印此頁]    [關閉]

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