创建神经网络,填充图像识别数据,对不同图像进行分类
通过摄像头设备,以扫描平面图像的方式,识别并展示出对应数字模型,并添加交互功能以及图文信息用以体验诸如机械部件构造的原理以及拆卸与组装的过程等事项,亦或是通过扫描识别机械设备铭牌等方式,解决工业制造业等业内相关问题的方案。该系统把全套机械组件或设备以三维可视化的方式按照原比例等比缩放全面呈现,搭配互动辅助因素,让维修培训等人员根据实际的流程指导进行模拟维修操作;还能够将车间工艺文件逐项制作,形成数字化工艺文件数据库。
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三维模型完全按原样和等比缩放后呈现,可以通过移动摄像头设备或图形的角度和方向来观察到对象的每一处位置的样貌
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维修对象零部件对应每个步骤所要用到的工装工具,显示在屏幕一侧,通过触摸点击来让对应零件进行展示
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操作者可进行正常流程,最终系统能结算出流程步骤的测试结果,还可以根据长期使用后的情况归纳出错误集中点等数据流
通过该系统,可以通过对一整套的工艺文件或图册进行逐一制作、形成一套系统的增强现实数字化数据库。数据库将作为任何AR解决方案的基础,这时只需确定用户正在查看的某一部分,系统就能在少量处理能力下提供虚拟交互体验。还能通过对诸如设备铭牌等标识物的识别,运用程序视觉比对,使虚拟实物与实际物体叠加并且始终跟随。功能明确,操作简便,使用效率高并跨平台使用利于普及。与传统音视频+文字的方式不同,本产品为受训者提供真实视角下的虚拟叠加互动体验,既可以增加趣味性又能加深记忆,让生产和维修更生动。虚拟产品和虚拟流程完美叠加在实际产品之上。
创建神经网络,填充图像识别数据,对不同图像进行分类
升级更新神经网络的卷积层单位,有效降低识别误差率
优化算子,数据预处理之后在进行分类
基于深层神经网络的方法,采集大数据分析,并进行运算得到训练数据
我们现在所处的这个时间,计算机已经广泛普及,信息技术也在以几何级的速度高速发展,图像已经成为人们日常生活中处理数字信息时不可或缺的重要载体。图像中的图形特征比较符合人类视觉的认知习惯,例如字符识别、商标识别以及地图边界和海岸线识别、航空照片中景物轮廓的识别等。目前图形识别通常都是调用的纯程序式内容设计,或者很简陋的虚拟物体,做出比较简单的动作演示,并没有通过优化技术和图形识别度的改良而提高对复杂图形的识别能力,另外也远没有成为体系的用于工业领域的演示和生产研发、或者培训指导体系。该系统从这些薄弱环节切入,切实解决工业领域中的痛点,着实帮助解决此类问题和需求。