论文部分内容阅读
传统飞机维修培训主要依赖纸质手册和人工传授,培训效率低下且质量不高,无法满足当前迫切引进飞机维修人员的趋势。在维修现场,没有实时的信息支持和引导,现场的疑难问题得不到及时解决,导致维修效率低下,同时也容易诱发人为因素导致的技术失误,比如维修人员因粗心漏过了维修流程的某个步骤从而产生诸多不良后果。基于民航维修业的现状,本文借助可视化技术提出了一个有效的解决方案。本文提出飞机维修可视化,它是一种将虚拟现实技术(Virtual Reality,VR)和增强现实技术(Augmented Reality,AR)与飞机维修过程相结合的手段,主要是将纸质手册资料电子化为文字信息、图片、视频和三维模型等多媒体手段,并结合人机交互功能的开发,给飞机维修人员提供直观、高效的维修培训服务和实时可靠的维修引导服务。基于Unity3D引擎并借助虚拟现实头戴式显示设备HTC VIVE Pro和混合现实头戴式显示设备Microsoft Holo Lens分别开发了虚拟现实飞机航前检查培训系统和增强现实诱导飞机维修系统。可视化诱导飞机维修系统追求高速率、高精度的流程指引,图像识别作为可视化诱导的关键技术,识别的速度和精度决定着系统的性能,本文将对图像识别范畴内的角点检测环节进行研究。传统角点检测算法存在速度慢、准确性不高等问题,针对传统角点检测算法存在的不足,本文运用维纳滤波与8邻域比较法相结合的方式对角点进行初次筛选,并找到最优角点质量等级和相邻角点最小距离限度对角点集进行二次筛选得到最佳角点集,从而完成整体算法的优化。开发后的虚拟现实航前检查培训系统和增强现实诱导飞机维修系统均已满足系统功能需求并具有一定的应用性。对于可视化诱导维修关键技术的优化,仿真结果表明,优化算法与传统算法相比在速度和准确性上有了大幅提高,且优化成果有利于后期样本图像与维修现场间的实时匹配,满足了可视化诱导维修系统的性能需求。