科技计划：
成果形式：新技术、新装备
合作方式：技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务、共建载体、其他
参与活动：
专利情况：
未申请专利
成果简介
综合介绍
汽车冲压件生产过程中会产生皱纹、裂痕、缺料、毛刺、冲压不完全等多种缺陷，传统表面检测手段是人工检测，存在经验依赖性、主观影响大、检测效率低、数据不能追踪等问题，容易导致错检、漏检等情况，严重时会造成质量安全事故。传统的人工检测技术已经很难适用产品生产批量化、逐个检测和高精度在线检测的需求现状。发动机闷盖是一种在汽车行业用量大、质量要求严、表面高反光的零部件，我们通过融合机器视觉和深度学习技术，开发了闷盖表面缺陷智能检测装备，实现零部件表面的划痕、凹坑、斑点、缺损、零部件尺寸偏差等多种缺陷的自动检测，解决人工检测存在的多种问题，提高了检测的稳定性，降低了产品检测成本。
该装备的大致工作流程如下：首先通过自动上料系统，零件按照正面朝上，传到输送带上，传送带上的光电传感器探测到零件，则会触发工业相机，待零件运动到相机视野范围，进行图像采集和处理，不合格品通过气动方式剔除进入次品料箱，合格品通过巧妙的机构翻转进入第二工位的反面检测，第二工位检测合格，则进入第三工位的侧壁检测，侧壁的气动手指抓取闷盖，并旋转一圈，通过线阵扫描相机获得侧壁的图像，检测为次品则进行剔除，检测合格则进入包装料箱，并进行标记和计数。
创新要点
通过融合机器视觉和深度学习技术，开发了闷盖表面缺陷智能检测装备，实现零部件表面的划痕、凹坑、斑点、缺损、零部件尺寸偏差等多种缺陷的自动检测，解决人工检测存在的多种问题，提高了检测的稳定性，降低了产品检测成本。
技术指标
实现零部件表面的划痕、凹坑、斑点、缺损、零部件尺寸偏差等多种缺陷的自动检测
其他说明
完成人信息
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