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摘要
传统的车间巡检方法主要依靠人工检查及记录结果,过程繁琐且无法实时共享全过程.为了提高工作效率,将深度学习应用到混合现实车间巡检中.采用了深度学习与混合现实技术相结合的方式,利用ResNet网络对车间设备进行分类识别,完成分类识别后,再利用HoloLens的空间感知能力定位到该设备进行确认,最后显示该设备的基本信息、运行状态和报警等信息.经实验验证,与传统的车间巡检方法相比,具有较高识别率的ResNet有效地过滤了噪声,提高了HoloLens的利用率和识别率,同时也提高了巡检人员的工作效率.
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