一种基于增强现实的机翼螺丝松紧度识别方法及识别装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于增强现实的机翼螺丝松紧度识别方法及识别装置，属于机器学习技术领域，包括：S1、采集机翼螺丝的真实场景图像数据，经过标签制作得到训练集与测试集；针对小目标特质引入Focus Loss与深度可分离卷积，得到改进后的YOLOv5；将训练集与测试集输入到改进后的YOLOv5中，得到螺丝松紧度识别模型；S2、将待测图像数据进行数据增强；S3、利用所述螺丝松紧度识别模型对增强后的待测图像数据进行小目标权重控制与轻量化：S4、利用所述螺丝松紧度识别模型对待测图像数据进行识别分类，从而判断机翼螺丝是否拧紧。本发明专利技术能够对机场内飞机机翼的螺丝图像进行采集，并同时识别该螺丝是否拧紧。别该螺丝是否拧紧。别该螺丝是否拧紧。

【技术实现步骤摘要】
一种基于增强现实的机翼螺丝松紧度识别方法及识别装置


[0001]本专利技术属于机器学习
，具体涉及一种基于增强现实的机翼螺丝松紧度识别方法及识别装置。

技术介绍

[0002]近年来，随着智慧民航建设概念的提出，我国的智慧民航建设事业正在逐步推进中。智慧民航的核心任务之一就是实现民航运营各个环节的数据互联互通。飞机检修作为民航运营的一个重点环节，提供飞行前后做妥善的起飞、落地、过境的检查以及加油、故障排除等工作，由此可见飞机检修对于航班运行的重要性，因此其各项检修数据对于机场运营有着十分重要的意义，可以用于更好的保障机坪作业流程正常进行和预防减少一些安全隐患的发生。然而，对于飞机检修而言，使用传统的检修方法无法对各种检修数据进行采集收纳，纯人工的方式进行检修和数据的填写收集又会造成效率低下并且其实时性和检修的准确性难以得到保障。因此，在大力倡导智慧民航建设的前提下，针对于飞机机翼的螺丝松紧度识别研究成为飞机检修作业、安全保障部门以及航空公司面临的重要研究项目。
[0003]传统的检修利用人工排查的方法，消耗大量的人力资源，检修的实时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于增强现实的机翼螺丝松紧度识别方法，其特征在于，包括：S1、采集机翼螺丝的真实场景图像数据，经过标签制作得到训练集与测试集；针对小目标特质引入Focus Loss与深度可分离卷积，得到改进后的YOLOv5；将训练集与测试集输入到改进后的YOLOv5中，得到基于改进YOLOv5的螺丝松紧度识别模型；S2、图像数据预处理，将待测图像数据进行数据增强；S3、利用所述螺丝松紧度识别模型对增强后的待测图像数据进行小目标权重控制与轻量化：S4、利用所述螺丝松紧度识别模型对待测图像数据进行识别分类，从而判断机翼螺丝是否拧紧。2.根据权利要求1所述的基于增强现实的机翼螺丝松紧度识别方法，其特征在于，图像采集设备为AR眼镜。3.根据权利要求2所述的基于增强现实的机翼螺丝松紧度识别方法，其特征在于，所述螺丝松紧度识别模型存储于AR眼镜中。4.根据权利要求1所述的基于增强现实的机翼螺丝松紧度识别方法，其特征在于，识别分类结果通过不同颜色的标识展示。5.一种基于增强现实的机翼螺丝松紧度识别装置，其特征在于，包括：模型构建模块：采集机翼螺丝的真实场景图像数据，经过标签制作得到训练集与测试集；针对小目标特质引入Focus Loss...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕宗磊，常雪鹏，
申请(专利权)人：中国民航大学，
类型：发明
国别省市：