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题名基于YOLO3的活塞连杆智能防错系统开发
被引量:1
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作者
张俊
庹鹏
刘鑫
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机构
上汽通用五菱汽车股份有限公司
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出处
《内燃机》
2020年第5期51-53,58,共4页
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文摘
活塞连杆及连杆盖需按要求配对装配,如出现混装,会导致发动机异常磨损、异响、抱死等问题,严重影响客户体验。目前活塞连杆及连杆盖装配过程质量靠操作工目视检查,无有效防错,属于过程监控盲区。为解决该问题,基于YOLO3开发智能视觉系统监控整个连杆装配过程,使用Python编程,并以NVIDIA Jetson nano为终端平台,通过不断优化计算模型,最终实现了低成本的活塞连杆装配全过程监控。该视觉系统完全兼容工厂各种变化的环境,无需单独补光,在不增加操作节拍、无需人员额外操作的基础上做实现高效防止活塞连杆混装问题,且准确率达到99.5%以上。
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关键词
活塞连杆装配
YOLO3
卷积神经网络
Tensorflow
高适应性全过程监控
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Keywords
piston rod assemble
YOLO3
CNN
TensorFlow
robust monitor
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分类号
TK417
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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