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申请/专利权人：贵州大学

摘要：本发明公开了一种基于装配注意力机制约束的微结构件特征识别方法，涉及装配检测技术领域，包括：通过工业相机从微结构件装配结构表面采集一定数量的二维图片；将二维图片分成训练集，验证集和测试集；在训练数据集中标定出管道特征作为约束因子标签；标注卡箍特征作为训练标签；构建具有装配注意力机制约束的微特征识别神经网络；S6、通过数据集训练，从而得到可以准确识别微结构件特征的网络模型。本发明能快速、高效、准确检测微结构件装配质量。

主权项：1.一种基于装配注意力机制约束的微结构件特征识别方法，包括以下步骤：S1、通过工业相机从航空发动机管路系统包含微结构件卡箍的装配结构表面采集200-300张二维图片；S2、从中选择带有卡箍特征的图片，随机分成训练数据集、验证数据集和测试数据集，图片分组比例为5:1:1；在训练数据集中随机抽取80张渲染到VOC数据集中的随机抽取的800张图片上为支持集，用于神经网络模型主干网络参数的训练，余下作为查询集；验证数据集用来评估模型效果，同时调整超参数；测试数据集用来评估主干模型分割效果的数据集；S3、训练数据集中标定出管道特征作为约束因子；S4、标注卡箍装配结构特征作为需要识别提取的特征；S5、构建具有注意力机制和装配关系约束的微结构特征识别神经网络模型；微特征识别神经网络模型包括主干特征提取网络模块、候选提取网络模块、基于分类器权重转移网络模型的自适应分类器模块，其中，所述的主干特征提取网络模块包含卷积池化与参数更新计算，通过训练具有注意力机制和装配关系约束的微结构特征识别神经网络模型实现特征提取与表达，保证卷积神经网络的泛化性能，采用Swin-transformer作为主干网络，对卡箍特征以及背景特征进行提取；所述的候选提取网络模块是基于滑窗的方式从主干网络输出的特征图中检索锚框位置，再将锚框投影到特征图上从而检测目标特征；所述的基于分类器权重转移网络模型的自适应分类器模块是基于主干特征提取网络预训练的编码器和解码器，对训练数据中的图像像素提取特征向量，并采用交叉熵损失函数训练分类器模型；所述的分类器模型构建，首先对大量通用样本下训练后的编码器和解码器模块的权重参数进行冻结，利用查询集对带有注意力机制的分类器模块进行再次训练，对网络模型参数进行调整校准；通过查询集对注意力机制和装配关系约束的微特征识别神经网络模型训练，从而得到可以准确识别航空发动机管路系统微结构件特征的网络模型。

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百度查询： 贵州大学 一种基于装配注意力机制约束的微结构件特征识别方法