基于机器视觉与深度学习的孔质量检测

摘要：

随着机器人自动制孔设备在飞机装配生产中的推广应用,制孔质量和效率获得提高,传统的人工检验方式难以跟上自动化、数字化生产的节奏,影响整体效率的提升.本文提出了一种孔质量检验系统方案,由机器人带测量末端执行器按预定的路径对大型工件上的孔进行图像采集,基于机器视觉和深度学习技术对孔位和孔径进行测量.算法首先对图像进行预处理,识别并拟合出孔对应的最大内切圆、拟合圆、最小外接圆以及被测区域的边界,采用深度学习建模精确测量孔径,计算孔位.精度评估和实际应用结果表明,本系统具有测量精度高、效率高等特点,满足飞机装配中孔质量检验要求.

关键词：孔质量检测、机器人、机器视觉、深度学习

分类号：TP391.41;TP242;U416.1

在线出版日期：2023-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：52-56