线束端子和紧固件搭接腐蚀性能的研究

通过中性盐雾试验、循环腐蚀试验和整车强化腐蚀试验对线束端子和紧固件连接位置的电偶腐蚀行为展开了研究,试验结果表明,线束端子和镀锌镍紧固件之间容易发生电偶腐蚀,且循环腐蚀试验和整车强化腐蚀试验结果的相关性较好,而中性盐雾试验的相关性较差,且镀锌镍和线束端子搭接不会造成由于电偶腐蚀导致的整车功能失效。

多尺度注意力线束端子实时语义分割网络

线束的应用非常广泛,线束端子作为其重要组成部件,需要进行严格的质量检测。为了提升线束端子质量检测的精度与效率,提出一种基于多尺度注意力的线束端子实时语义分割网络MRF-UNet。首先,采用一种特别的多尺度注意力模块MRF作为网络特征提取的基础模块,提升模型特征提取能力与泛化能力;其次,使用特征融合的方式实现跳跃连接,降低模型运算量;最后,使用反卷积与卷积操作进行特征解码,实现网络深度约减并提升算法性能。实验结果表明:本文算法MRF-UNet在线束端子测试数据集上的平均交并比(MIoU)、平均像素精度(MPA)、戴斯系数(Dice)指标分别达到97.54%,98.83%,98.31%,模型推理速度达到15 FPS。相较于BiSeNet,UNet,SegNet等主流分割网络,本文所提出的MRF-UNet网络对线束端子显微图像的分割结果更精准且更快速,这为后续的线束端子质量检测提供数据支撑。

线束端子拉脱力测试系统设计与实现

针对线束端子压接强度检测过程中线束易受损和滑移等问题,提出了一种基于摆杆传动的三柱式线束夹持方法,设计并开发了一种快速高效的线束端子拉脱力测试系统。该系统由三柱式夹持机构、摆杆传动机构、数据采集模块和人机交互模块等组成,能够有效降低线束夹持受损、滑移等问题对检测结果的影响。样机通过标准砝码测得误差为1.38%,并对线束进行多组压接强度测试,测试数据显示相同加载速率、不同直径线束的相对滑移率低于6%,相同直径、不同加载速率下的线束相对滑移率低于4%。该方法的提出和本系统的开发对提高线束端子质量具有显著的工程应用价值。

基于深度学习的线束端子外观缺陷检测技术研究

为解决接触件端子与线束压接过程中会出现未成功压接、压接不到位、芯线外漏等质量问题,提出一种基于传统机器视觉和深度学习相结合的方法实现线束端子外观缺陷智能检测。首先搭建视觉检测系统获取高质量的线束端子外观图像,接着应用传统机器视觉中的图像预处理、图像滤波、最小二乘法实现剥线长度的在线检测,然后人工标注线束端子外观缺陷并构建样本数据集,最后利用深度学习算法实现线束端子外观缺陷的智能检测。试验结果表明,该视觉检测系统与人工检测对比误差小于0.01 mm,模型缺陷识别准确率为99.33%,漏检率为零,单张图像推理耗时5.6 ms。该系统运行稳定可靠,满足实际生产需求。

基于改进YOLOv3算法的线束端子缺陷检测方法

研发了一套基于深度学习的汽车线束缺陷检测系统。基于YOLOv3改进的Pr-YOLOv3算法来检测线束端子接插件缺陷,将主干提取网络替换成ResNet50,提高特征提取能力,减少参数量,吸收多尺度预测方式和特征融合方面的优势,将主干提取网络与FPN特征金字塔进行对接,丰富了特征的表达能力。用改进的YOLOv3模型进行训练,准确率可达98.61%,Recall指数可达98.6%。

一种线束端子显微图像全自动分割方法

线束是电子设备中广泛使用的接线部件,其质量可以通过测量线束的内径、外径等数据进行分析。本文使用水平集方法分割线束端子显微图像外径和内径轮廓。为处理粘连,首先设置图像的RGB空间,然后将其转换至Lab空间,再用水平集方法分割其外径轮廓。分割内径轮廓时,根据线束端子显微情况图像的颜色特点,将其转换至Lab空间,以增强黄蓝信息之间的差异,使用水平集方法进行分割,后使用数学形态学方法进行处理,得到最终的内径轮廓。实验结果表明,本文方法可以同时获得较好的线束端子显微图像外径和内径轮廓,有利于后续的数据提取和质量检测。

线束端子在线检测系统

线束端子应用领域十分广泛,对其质量的检测非常重要,结合机器视觉检测技术,研发了一套线束端子在线检测设备。通过计算机视觉系统采集端子图像,利用机器视觉软件HALCON中的相关算子测量端子图像中部分几何量,进而对测量结果进行分析比较,判断端子是否合格。实际应用表明,端子在线检测系统运行稳定,检测效率和检测精度大大提高,验证了在线检测系统设计思想的正确性,可以应用于其他产品的检测。

色度亮度空间中的线束端子显微图像分割

为提取检测线束端子质量的相关数据,提出一种在色度亮度空间中分割线束端子显微图像的算法。该方法利用线束端子显微图像的颜色分布特点,用阈值法分割线束端子。通过分析线束端子显微图像的颜色特点,把彩色图像转换至色度亮度空间。为了保证图像内部的颜色均匀,对其中的色度向量进行滤波。借助获取色度向量的红色通道,考虑红色通道直方图双峰夹一谷和双峰夹多谷情况下阈值并分割图像,使用数学形态学方法处理二值图像获得内径轮廓。实验结果表明,分割得到的端子内径轮廓周长偏差小于0.1%,表明此方法可以准确地分割线束端子显微图像。

面向线束端子显微图像分割的变指数色度滤波

为准确检测线束端子显微图像的内径轮廓以进行后续的数据分析,在色度亮度空间中提出一种基于变指数滤波的显微图像分割算法。首先,根据彩色线束端子显微图像颜色分布的特点,将红绿蓝颜色空间中的彩色图像转换到色度亮度空间中,消除光照影响并分离亮度和色度信息,并将色度信息转换到色度球体上;然后在全变分模型的基础上,构造了一种色度球体上的变指数变分模型对色度信息进行滤波,其中变指数函数具有结构自适应性质;接着通过分析单色通道的边缘检测结果,选择在图像的红色通道中使用Canny算法进行边缘检测;去除虚假的不连续边界曲线后,得到最终的内径轮廓。实验结果显示,本方法所得端子内径轮廓周长与手工测量相比,偏差小于0.5%。本文算法得到的线束端子内径轮廓、周长等数据准确。

全自动线束端子插入机控制系统设计

全自动线束端子插入机的控制系统设计是一项复杂的软件工程项目。在分析插入机工作过程的基础上,构造控制系统的总体结构和功能模块,详细分析控制软件的3个核心模块:运动控制模块、品质监测模块和数据管理模块。在研制的全自动线束端子插入机样机上对控制系统进行了测试,结果表明:控制系统能满足设计要求,端子插入位置精度±0.1 mm,速度为1800 pin/h。

基于C-V模型的线束端子断面测量系统设计

汽车线束端子压接质量的检测是保证汽车安全性、可靠性,提高汽车整车质量的关键因素之一,针对传统压接端子质量检测主要依靠检测人员目测判断,不仅精准度低而且检测质量和分析工作非常耗时费力,提出基于偏微分方程的线束端子断面测量系统的设计,采用Mumford-Shah模型的简化C-V模型,通过梯度下降法极小化能量函数来控制曲线进而实现线束端子断面轮廓的自动分割。实验结果表明,本系统的开发设计实现了显微图像分析的线束端子压接参数的测量和质量分析报表的定制输出,不仅减轻了检测人员的劳动强度,而且提高了工作效率。

基于局部差分算法的线束端子压接质量应用研究

线束是电子化、智能化产业中重要的产品之一,广泛应用于汽车、工业、家电和通讯等领域。在线束端子压接完成后会出现端子头部被挤压扭曲变形,当前线束加工质量检测大多依赖人工检验,容易因为人体视觉疲劳及其他因素导致线束成品检测质量参差不齐,针对此类问题,提出了一种基于图像局部差分的端子质量检测算法,首先采用灰度模板匹配算法定位检测区域,再将标准图像和当前图像作差分,并经过形态学处理和连通区域标记算法测量出变形的位置和大小,针对环境光照变化引起的定位不准现象,采用了一种全局光照补偿的算法降低其影响。测试结果表明,该算法效率高并具有良好的稳定性,适用于端子质量检测。

线束端子压接工艺及模具研究

本文分析了桑塔纳轿车接插件上常用线束端子压接体的主要质量指标及其影响因素;通过实验研究,提出了线束端子压接工艺和模具的设计原则和方法.

基于PLC的新能源汽车线束端子生产平台控制系统研究

为了解决当前新能源汽车线束端子生产过程中存在的自动化程度低、废品率高以及生产精度低的问题,研发了一套基于PLC的汽车线束端子生产平台。该套系统以西门子S7-1200系列PLC为主控模块,完成了端子簧片的扭转形变、铜套与簧片的组装、端子成品的拉脱力检测和接受上位机订单、批次信息并根据相关信息完成生产等功能。测试结果显示,与传统手动或半自动生产系统相比,该端子生产平台可以显著提高端子生产精度和生产效率,同时大大降低产品生产的不良率。目前该系统已投入运行,其运行高效、稳定、可靠,实现了新能源汽车线束端子生产的全流程自动化。

汽车线束端子退针故障分析与改进

智能汽车创新发展战略明确提出,强化产业安全和风险防控,建立智能汽车安全管理体系,增强网络信息系统安全防护能力[1]。汽车安全,首先是汽车本身的安全性。文章以某车型底盘电器盒线束端子退针为例,运用故障树分析法对汽车线束端子退针故障进行分析,并提出解决办法,提高汽车本身的安全性,提升整车品质,满足用户安全驾驶的需要,同时为后期车型的开发提供参考,为同类故障的分析与改进提供借鉴。

一种汽车雷达线束端子自动入槽装置的设计

针对汽车雷达线束端子入槽装配效率低、自动化程度落后等问题,笔者研究设计了一种汽车雷达线束端子入槽自动化装配装置。该装置主要由输送组件、机器人抓取组件等组成,包括汽车雷达输送、雷达压紧、线束理直、视觉识别、机器人抓取插入、托盘离开六道工序。在实际应用过程中,五套组件相互配合,能在保证一定精度前提下,实现线束端子入槽自动化,高效稳定,替代了人工作业。该装置还可以应用于其他电子类产品不规则、无方向线束端子的入槽装配中,应用前景广阔。

基于压接力曲线对线束端子质量的检测探究

线束端子是智能信息化产业中所衍生出来的非常重要的一种产品,被广泛地应用到汽车制造、家电以及通信等各个领域。线束端子的压接作业可能会导致端子头部出现变形的现象。基于此,本文就从线束端子的性能指标检测要求出发,对线束端子压接质量的检测算法进行深入的研究。

线束电源端子电化学腐蚀浅析

文章通过线束电源端子常见的电化学腐蚀现象,从腐蚀机理入手进行研究,并在实际发生的故障问题上进行验证,制定优化对策。因线束电源端子直接影响到电器功能与性能,分析电化学腐蚀的机理和规避方法很有意义,也希望为后期的线束电源端子的布置设计提供一些简单的指导。

基于改进YOLOv7的线束缺陷检测研究

针对目前线束端子压接缺陷检测过程中存在检测效率低、误检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv7的线束缺陷检测方法。为提高算法的检测精度,在YOLOv7主干网络中添加归一化注意力模块(NAM),加强对检测目标的定位和识别;在颈部构建多尺度的集中特征金字塔网络(CFP),以捕捉不同尺度下的目标信息,加深对图像深层特征的提取;使用SIoU Loss替换CIoU Loss优化训练模型,在加快模型收敛的同时提高预测框的回归精度。实验结果表明,改进后的YOLOv7网络模型准确率达95.8%,召回率达94.5%,均值平均精度达97.6%,与原模型相比分别提高了5.0%、4.8%和3.3%,模型大小90.5 MB,检测时间为48 ms,有效提高了模型的检测精度。最后,使用PyQt5开源框架设计了线束端子压接缺陷检测系统,实现了端子压接缺陷检测的自动化和可视化,提高了缺陷检测效率,可以满足生产企业的需求。

基于C#平台实现新能源端子压接方案计算系统的开发与设计

目前行业内对新能源汽车线束端子压接高度均是通过试验、验证的方法进行确定,未涉及一种端子压接方案前期策划系统,此系统可以在生产开工前快速、准确地计算出端子的压接方案,助力生产过程顺利推进。文章主要针对新能源汽车端子压接高度计算方法进行研究,介绍了新能源汽车线束端子压接高度理论计算方法、数据库创建、用户界面以及计算系统的设计与实现,并且经过理论计算与实践对比验证,两者结论相同,对线束端子压接策划方案提供科学的参考和指导。