发明专利 已授权

一种基于卷积神经网络的机械零件增强现实跟踪注册方法

📄 申请号:CN202011251397.3 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2020-11-09
公开号
CN112365577A
公开日
2021-02-12
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

工业自动化, 智能制造, 设备维护, 装配指导

摘要

本发明请求保护一种基于卷积神经网络的机械零件增强现实跟踪注册方法,具体包括如下步骤:U1、采用深度相机进行机械零件的三维建模,采集真实环境下的机械零件不同角度的位姿作为真实环境下的数据集。U2、对已建立的真实环境下的机械零件位姿数据集进行补充,将建模产生的3D模型导入Blender引擎建立物理和行为模型,生成三维场景,将模型与不同的场景图片进行融合,从而产生虚拟环境下我们深度学习需要机械零件6D位姿的数据。U3、对于卷积神经网络的训练,采用过往训练过的机械零件数据进行迁移学习;U4、结合深度可分离卷积的方式对深度学习网络框架轻量化来,对原本的卷积层进行改进,将训练参数减少四分之一以上。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN112365577A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20220823
✅ 授权
20210305
?? 实质审查的生效 :
20210212
📄 公开

同领域国内专利 · IPC: (G06T17_00)

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:17 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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