Resumen

La corrección del montaje interno de los productos industriales afecta directamente a su rendimiento y vida útil. Los productos industriales suelen estar protegidos por carcasas opacas, por lo que la mayoría de los métodos de detección interna se basan en los rayos X. Debido a las densas características estructurales de los productos industriales, es un reto detectar las partes ocluidas sólo a partir de proyecciones. Limitados por las velocidades de adquisición y reconstrucción de datos, los métodos de detección basados en TC no logran la detección en tiempo real. Para resolver los problemas anteriores, diseñamos una red de segmentación 3D de extremo a extremo de una sola proyección. Para un producto específico, la red adopta una única proyección como entrada para segmentar los componentes del producto y obtener resultados de segmentación 3D. En este estudio, la viabilidad de la red se verificó con datos que contenían varios errores típicos de montaje. Los resultados cualitativos y cuantitativos revelan que los resultados de la segmentación pueden cumplir los requisitos de detección en tiempo real de los ensamblajes industriales y presentan una gran solidez frente al ruido y la oclusión de componentes.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:productos industriales, error de ensamblaje típico, características estructurales densas, corrección de ensamblaje interno, requisitos de detección de tiempo, métodos de detección basados, componentes de productos de segmento, métodos de detección interna, red de segmentación 3d, resultados de segmentación 3d
• Keywords:industrial products, typical assembly error, dense structural features, internal assembly correctness, time detection requirements, based detection methods, segment products components, internal detection methods, 3d segmentation network, 3d segmentation results