基于三维模型的航空电连接器插孔视觉识别方法

王云涛; 张尚安; 徐瀛鹏; 耿俊浩

doi:10.13705/j.issn.1671-6833.2025.03.005

郑州大学学报（工学版） ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (03) : 143 -152. DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2025.03.005

基于三维模型的航空电连接器插孔视觉识别方法

王云涛, 张尚安, 徐瀛鹏, 耿俊浩

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摘要

基于增强现实或机械臂的航空电连接器智能插接辅助技术依赖于精准的插孔位置和排序等先验信息，而当前先验信息的获取完全依赖人工采集，精度和完整度不高。针对这些问题，提出了一种基于三维模型的航空电连接器插孔视觉识别方法。该方法将基于深度学习和基于图像处理的方法耦合，通过融合深度学习的两步插孔精确定位方法实现了针对航空电连接器三维模型插孔的精准检测和定位信息获取，然后基于环状分层思想对已定位的插孔进行补全和排序，最终实现了对复杂航空电连接器三维模型插孔的全自动智能化精准视觉识别，得到了精准的插孔位置及排序信息。实验结果表明：所提方法在识别率和定位精度上均优于单一深度学习方法，其中融合YOLOv7的效果最佳，平均识别率为97.85%,平均定位误差为0.025 mm,平均定位时间为69 ms,漏识别插孔补全率为100%,排序正确率为100%,能够为基于增强现实或机械臂的航空电连接器智能插接辅助提供精准有效的先验信息。