增強現(xiàn)實輔助維修關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、增強現(xiàn)實技術(shù)應用于復雜裝備維修，為用戶提供了一種身臨其境的“虛實結(jié)合”的維修環(huán)境和更加直觀靈活的操作方式，對于縮短裝備維護周期、提高維修效率、降低維修成本具有重要意義。開展增強現(xiàn)實輔助維修關(guān)鍵技術(shù)研究，對改進維修對象自然特征識別、跟蹤注冊以及人機交互等相關(guān)算法，優(yōu)化增強現(xiàn)實輔助維修系統(tǒng)設計與實現(xiàn)具有重要的指導意義和參考價值。
　　本文在對國內(nèi)外增強現(xiàn)實輔助維修研究發(fā)展動態(tài)分析基礎(chǔ)上，對增強現(xiàn)實輔助維修原型系統(tǒng)實現(xiàn)過程中涉及的自然特

2、征識別、跟蹤注冊、手勢識別以及評價方法等關(guān)鍵技術(shù)進行了研究，取得了一些創(chuàng)新性研究成果。
　　針對增強現(xiàn)實輔助維修場景中的維修對象多視角快速識別問題，利用維修對象2D圖像的邊緣方向直方圖描述其典型全局特征，利用角點描述其外觀的獨特性和差異性特征，構(gòu)建了基于角點-邊緣復合特征的維修對象自然特征識別方法，利用分類器訓練復合特征得到多分類模型，利用基于K-D樹的類內(nèi)匹配進行準確定位，實現(xiàn)了維修對象的快速識別與定位，為開展增強現(xiàn)實輔助維修系

3、統(tǒng)無標志物條件下的維修部組件跟蹤注冊技術(shù)研究奠定基礎(chǔ)。
　　針對增強現(xiàn)實輔助維修中無標志物條件下的跟蹤注冊問題，利用識別定位結(jié)果設定感興趣區(qū)域，構(gòu)建了粒子濾波框架下的基于壓縮感知特征描述的感興趣區(qū)域跟蹤算法。通過提取維修對象紋理特征和灰度均值特征，并將二者綜合作為特征表示模型，利用粒子濾波對感興趣區(qū)域進行跟蹤，并在跟蹤過程中根據(jù)目標區(qū)域變化情況實時更新參考特征向量，克服了基本粒子濾波跟蹤方法跟蹤精度差以及目標形態(tài)變化適應性差等問題

4、，提高了跟蹤注冊的實時性與魯棒性。其次，利用視頻幀感興趣區(qū)域目標平面上隨機點對的特征值差異性構(gòu)造描述子，求解單應性矩陣得到維修對象3D虛擬模型的2D投影矩陣，實現(xiàn)了真實維修場景與虛擬信息的“虛實結(jié)合”效果。
　　針對增強現(xiàn)實輔助維修中人機交互的各類手勢指令識別問題，基于輔助維修狀態(tài)分析，提出了一種增強現(xiàn)實維修環(huán)境下的裸手手勢識別方法。利用膚色累計方法在YCbCr顏色空間對圖像進行手勢分割，綜合手勢形狀和位置狀態(tài)信息，將手勢劃分為靜

5、態(tài)手勢和動態(tài)手勢，分別提取基于圖像屬性的靜態(tài)手勢特征和基于方向編碼的動態(tài)指尖特征，而后將上述手勢特征向量輸入到支持向量機進行訓練并得到識別模型。通過豐富多樣的手勢語義，可有效捕捉、分析、處理及識別各類手勢指令信息，實現(xiàn)了提示信息的翻頁、選擇、拉伸、縮放等人機交互功能。
　　針對增強現(xiàn)實輔助維修現(xiàn)有評價方法缺乏指標的完備性與系統(tǒng)的驗證手段，在實驗室條件下搭建了一套ARSAM原型系統(tǒng)，重點研究了光學透射式頭戴顯示器光學系統(tǒng)小型化設計與