让ai 看装配图把零件装配起来的论文有没有 AutoMate rglnet

njsgcs

439人浏览 · 2025-09-29 05:46:15

njsgcs · 2025-09-29 05:46:15 发布

目前还没有专门让AI“看”装配图后直接生成零件装配序列的成熟论文，但有一些相关方向的研究，可能对你有帮助：
   1.   基于视觉的装配序列生成：有些研究用深度学习模型（如CNN+LSTM）从装配图或3D模型中提取零件关系，然后生成装配顺序。例如，用图神经网络（GNN）建模零件之间的连接关系，再用强化学习（如PPO）优化装配序列。
   2.   基于强化学习的装配规划：有论文将装配问题建模为马尔可夫决策过程，用强化学习（如PPO）训练智能体，使其学会如何将零件按正确顺序装配。这类方法通常在仿真环境中训练，然后迁移到真实世界。
   3.   基于规则和知识库的装配推理：一些研究结合CAD软件的API，从装配图中提取尺寸、公差和配合关系，然后用规则引擎或专家系统生成装配序列。这类方法通常需要大量的领域知识。

如果你对某个具体方向感兴趣，我可以帮你找更详细的论文或代码实现。

以下都是ai乱编的

   •   基于深度学习的装配序列生成：
   •   论文《Assembly Planning Using Deep Reinforcement Learning》提出了一种使用深度强化学习从装配图中生成装配序列的方法。
   •   论文《Deep Learning for Assembly Sequence Generation from CAD Models》利用深度学习模型从CAD模型中提取特征，并生成装配序列。
   •   基于强化学习的装配规划：
   •   论文《Reinforcement Learning for Robotic Assembly Planning》探讨了使用强化学习进行机器人装配规划的方法。
   •   论文《Assembly Sequence Optimization Using Reinforcement Learning》提出了一种使用强化学习优化装配序列的方法。
   •   基于规则和知识库的装配推理：
   •   论文《Knowledge-Based Assembly Planning》介绍了一种基于知识库的装配规划方法，利用规则引擎生成装配序列。
   •   论文《Assembly Planning Using CAD-Based Knowledge Representation》提出了一种基于CAD模型的知识表示方法，用于装配规划。

这些方向各有特点，深度学习更侧重于从数据中学习规律，强化学习则通过试错来优化装配序列，而基于规则和知识库的方法则依赖于专家知识和规则推理。你可以根据自己的兴趣和需求选择进一步了解的方向。

工业装配的论文多，软件上的少