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基于注意力时空特征网络的装配动作识别
文献摘要：
为实现工人装配动作过程的识别,防止由于工人装配动作不规范而造成装配产品质量问题,研究基于深度学习方法的装配动作识别,提出一种基于通道注意力的融合时间和空间信息特征网络模型来识别装配动作的方法.利用MYO臂环传感器采集表面肌电信号,建立一个包含多种装配动作的数据集;搭建一个用于装配动作识别的神经网络,对网络模型进行评估.结果表明:该方法具有较高的准确率和一定的参考价值.
文献关键词：
装配动作识别;神经网络;注意力机制;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
赵希聪;黄凯;陈成军;李东年
作者机构：
青岛理工大学机械与汽车工程学院 山东青岛266520
文献出处：
引用格式：
[1]赵希聪;黄凯;陈成军;李东年-.基于注意力时空特征网络的装配动作识别)[J].机床与液压,2022(04):41-45
A类：
装配动作识别
B类：
时空特征,产品质量问题,深度学习方法,通道注意力,空间信息特征,MYO,表面肌电信号,一个包,注意力机制
AB值：
0.194352
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