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基于PointNet++的焊装夹具零件识别
被引量：
2
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作者
徐华
陶长城
乐鑫淼
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第4期141-144,共4页
焊装夹具是汽车白车身焊接生产线中重要的组成部分,有效的管理和归纳焊装夹具零件设计数模能够显著提高设计效率。将原始设计数模离散为点云,利用点云数据和PointNet++深度学习网络探讨了一种焊装夹具零件智能分类方法,并对比各模型的...
焊装夹具是汽车白车身焊接生产线中重要的组成部分,有效的管理和归纳焊装夹具零件设计数模能够显著提高设计效率。将原始设计数模离散为点云,利用点云数据和PointNet++深度学习网络探讨了一种焊装夹具零件智能分类方法,并对比各模型的分类精度,选取运行效率和精度最高的单尺度分组(SSG)模型完成焊装夹具零件的分类。训练结果表明,该方法在验证集上的准确率为97.5%,型块、连接块、定位销、销座、支座的验证集类内准确率分别为92.5%、97.5%、100%、97.5%和100%。这些结果表明该方法具有较高的识别精度,能够满足焊装夹具零件分类的精度要求。
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关键词
焊装夹具
三维点云
分类
PointNet++
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职称材料
题名
基于PointNet++的焊装夹具零件识别
被引量：
2
1
作者
徐华
陶长城
乐鑫淼
机构
湖北汽车工业学院材料科学与工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第4期141-144,共4页
文摘
焊装夹具是汽车白车身焊接生产线中重要的组成部分,有效的管理和归纳焊装夹具零件设计数模能够显著提高设计效率。将原始设计数模离散为点云,利用点云数据和PointNet++深度学习网络探讨了一种焊装夹具零件智能分类方法,并对比各模型的分类精度,选取运行效率和精度最高的单尺度分组(SSG)模型完成焊装夹具零件的分类。训练结果表明,该方法在验证集上的准确率为97.5%,型块、连接块、定位销、销座、支座的验证集类内准确率分别为92.5%、97.5%、100%、97.5%和100%。这些结果表明该方法具有较高的识别精度,能够满足焊装夹具零件分类的精度要求。
关键词
焊装夹具
三维点云
分类
PointNet++
Keywords
welding fixture
three-dimensional point cloud
classification
PointNet++
分类号
TH161 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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作者
出处
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1
基于PointNet++的焊装夹具零件识别
徐华
陶长城
乐鑫淼
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
2
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