基于机器视觉与深度学习的孔质量检测

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。

基于机器人自动制孔的在线检测系统设计

机器人自动制孔系统相对传统手动制孔提高了制孔的质量和效率,但在制孔后进行质量控制检测导致制孔效率降低、测量误差大、无法及时纠错等问题,为了满足智能生产线中对制孔质量检测的要求,本文设计了一种基于机器人自动制孔的在线检测系统,并给出了系统的硬件和软件构成,通过将机器人自动制孔系统与实时信息采集、制孔质量检测、修正执行相结合,对每个孔进行实时质量检测和控制,实现基于机器人自动制孔的在线检测,结果表明该系统能够进行实时在线检测,能根据已制孔的检测结果修正后续制孔参数以及预警,有效提高了自动制孔的质量和检测效率。

基于机器人自动制孔的在线检测系统设计

机器人自动制孔系统相对传统手动制孔提高了制孔的质量和效率,但在制孔后进行质量控制检测导致制孔效率降低、测量误差大、无法及时纠错等问题,为了满足智能生产线中对制孔质量检测的要求,本文设计了一种基于机器人自动制孔的在线检测系统,并给出了系统的硬件和软件构成,通过将机器人自动制孔系统与实时信息采集、制孔质量检测、修正执行相结合,对每个孔进行实时质量检测和控制,实现基于机器人自动制孔的在线检测,结果表明该系统能够进行实时在线检测,能根据已制孔的检测结果修正后续制孔参数及预警,有效提高了自动制孔的的质量和检测效率。