【摘 要】
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随着技术的发展,汽车行业对于下游产业的要求日益提高,尤其是对于零部件的要求愈加严格。衬芯作为汽车刹车系统的重要组成零件,因其与刹车油输送系统的密封性息息相关,其质量把控非常严格。而在进行衬芯生产的过程中,尺寸缺陷和表面缺陷是不可避免的,这些缺陷将严重影响刹车油输送系统的密封性,进而危及车主的人身安全。目前,针对衬芯的尺寸缺陷和表面缺陷主要是通过人工检测,但是由于检测人员的主观问题可能会导致检测效率
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随着技术的发展,汽车行业对于下游产业的要求日益提高,尤其是对于零部件的要求愈加严格。衬芯作为汽车刹车系统的重要组成零件,因其与刹车油输送系统的密封性息息相关,其质量把控非常严格。而在进行衬芯生产的过程中,尺寸缺陷和表面缺陷是不可避免的,这些缺陷将严重影响刹车油输送系统的密封性,进而危及车主的人身安全。目前,针对衬芯的尺寸缺陷和表面缺陷主要是通过人工检测,但是由于检测人员的主观问题可能会导致检测效率低下、准确率不高。而关于衬芯的缺陷检测的研究鲜有耳闻,高效的标准化方法尚未普及。本文针对衬芯的缺陷检测提出了一种基于神经网络的自动化检测方法,实现了对尺寸的测量和对表面缺陷的检测,为解决衬芯的缺陷检测问题提供了一种新思路。根据汽车刹车衬芯的特点,选型相机、镜头、光源等硬件,设计了照明方案,用于提供高质量的图像。针对衬芯的尺寸测量,采用阈值分割、边缘检测、轮廓拟合提取出轮廓并测量。针对法兰面的表面缺陷检测,首先对数据集进行预处理和标定,并通过数据扩充扩大了数据集基数,将数据集送入网络训练。为解决衬芯的法兰面缺陷因尺寸微小而带来的难以检测的问题,提出一种基于YOLO-V3改进的检测算法。并将改进的算法通过数据集进行验证,本文研究的缺陷检测算法在数据集上的准确率可达90.3%,可以满足企业对于衬芯表面缺陷检测的技术指标。
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