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为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果,提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度,并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头,其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪,使用卷积神经网络识别人体关节二维位置,结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度,最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性,表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高,是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法,具有一定的科学意义和工程应用价值。 相似文献
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柱形滚子广泛使用在轴承、阀门等基础件中,产量巨大且表面的光学特征复杂。为提高柱形滚子的检测精度和检测效率,采用一种圆柱体在斜轨道上的自滚动方式,无夹持物遮挡,减少一个自由度的经济成本和精度约束;提出一种基于双相机重力滚道柱体缺陷检测系统的PLC控制方案,对硬件结构和软件执行流程进行了详细的设计;建立了组态环境界面,对系统的运行进行监控和仿真调试。结果表明:本系统能够实现重力滚道下柱形滚子的上下料和缺陷分类控制,验证了本控制系统的可行性。 相似文献