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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于HoloLens 2自处理的装配零部件识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115713701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211325834.0，技术领域涉及：G06V20/20；该发明授权一种基于HoloLens 2自处理的装配零部件识别方法是由王淑侠;秦钰锦;成瑶;张强;黄家旭;侯正航;李江红;何卫平设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于HoloLens 2自处理的装配零部件识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于HoloLens2自处理的装配零部件识别方法，在图像识别和机器学习基础上，直接应用HoloLens2内置处理器进行图像采集和目标识别，对零件自然特征进行实时检测，并将输出结果叠加到现实场景中，以智能更新装配引导信息界面，突破了“客户端‑服务器”远程通信的限制与弊端，解决了AR远程识别过程的信息延迟与多设备传输问题，实现了复杂结构零部件实时检测。

本发明授权一种基于HoloLens 2自处理的装配零部件识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HoloLens2自处理的装配零部件识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：利用工业相机对现场零部件进行自动连续拍摄，得到图像识别所需数据集的原始图片； 步骤2：对步骤1所采集的原始图片进行模糊阈值判断，并进行图像补帧处理，从而得到有效可用的图片集； 步骤3：对步骤2得到的有效可用的图片集进行一次性多张存储图像排布、缩放和随机裁剪处理，实现图片集数据增强； 步骤4：对图片集进行物体位置与名称的标注，完成数据集的构建； 步骤5：对步骤4得到的数据集进行抽取，随机划分得到测试集和验证集； 步骤6：利用已经预先训练的YOLO权重模型对数据集进行迁移学习，通过设置模型迭代次数、步长、学习率和种类数进行训练模型，得到包含若干装配零部件类别的TensorFlow模型； 步骤7：将步骤6训练好的TensorFlow模型转换为ONNX格式模型； 步骤8：使用WindowMLAPI将ONNX格式模型集成到Windows应用中； 步骤9：将步骤8集成到Windows应用中后构建的应用程序代码集成到HoloLens设备的UWP平台上，并在HoloLens设备上部署； 步骤10：开启HoloLens2的研究模式，创建并初始化媒体捕获器、媒体帧读取器，通过HoloLens2以所需分辨率实时捕获装配零部件当前图像，并将获取的媒体位图转化为BRGA8格式； 步骤11：调用TryAcquireLatestFrame方法从媒体帧阅读器中获取最新的视频帧，并将其作为网络模型的输入数据；同时等待媒体捕获停止时释放资源； 步骤12：创建网络模型新实例，所述新实例包括：模型文件，标签文件、网络模型输入与输出和检测阈值； 步骤13：对标签文件进行解析，读取字符串，并拆分原有字符串，得到便于后续索引的字符串数组； 步骤14：设置网络模型输入大小，并调用步骤11获取适合网络模型输入大小的最新帧； 步骤15：将步骤14获取的最新视频帧作为步骤12创建的网络模型的输入，使用输入数据张量、缓存输出和时间操作来执行网络模型推理，得到网络模型检测结果，包括检测边界框的坐标：X、Y、Width、Hight、标签和置信度； 步骤16：根据步骤15检测结果中的检测边界框坐标，在目标物周围构建一个带有标签和置信度的边界框； 步骤17：利用提取的标签信息来检索装配零件物料库中的零部件信息，获取当前检测零部件的相关信息，并将其更新显示到HoloLens2全息端中的UI界面上。

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