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基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的復(fù)雜產(chǎn)品裝配精度預(yù)測技術(shù)研究及應(yīng)用

2025-05-20 10:24:39
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所屬領(lǐng)域:
人工智能
項目成果/簡介:

技術(shù)成熟度:理論突破

提出了基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的復(fù)雜產(chǎn)品裝配預(yù)測方法,借助工程圖和公差信息,利用工程圖紙規(guī)范的特點,建立簡單的patch embeding的方法,將工程圖紙轉(zhuǎn)化為一種特化的語言,降低圖像編碼器用于提取圖像特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)。對數(shù)據(jù)中公差信息進行規(guī)范性編碼,降低了文字編碼器的要求,進而解決了一般多模態(tài)學(xué)習(xí)中部署難度大,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大和需要人工篩選有毒信息的問題,這將為工程領(lǐng)域與人工智能結(jié)合方向提出一種新的思路。成果應(yīng)用于軍工企業(yè),北方導(dǎo)航控制技術(shù)股份有限公司的智能零部件選配系統(tǒng)上。

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