一种基于R-CNN的微型直流电机端盖装配质量检测方法

微型直流电机在现代工业生产中扮演着至关重要的角色,广泛应用于汽车工业、家电制造、机械装配等领域。微型电机的性能和可靠性对产品质量和整体系统的稳定性至关重要。其中,电机的端盖装配是重要的环节,端盖的装配质量不仅直接影响电机的性能,还可能导致电机在运行过程中产生噪音、振动和寿命问题。随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展,通过自动化视觉检测方法来改进微型直流电机端盖装配质量的检测过程。本研究旨在探索一种基于深度学习技术中的R-CNN(Region-based Convolutional Neural Network)的方法,以实现微型直流电机端盖装配质量的自动检测。