基于深度学习的零件质量缺陷检测在制造业中的应用研究

主要介绍了基于深度学习技术的零件加工质量缺陷检测在制造业中的应用。传统的零件检测方法存在检测精度不高、人工干预较多等问题，而基于深度学习技术的零件加工质量缺陷检测方法可以有效地解决这些问题，提高产品质量和生产效率。文章以曲轴生产过程中两侧孔内部铁屑残留的检测为例，详细介绍了基于YOLOv5深度学习框架的自动化视觉检测系统方案。该系统使用PLC触发软件控制相机拍摄两侧孔内部图像，通过深度学习模型识别孔内是否存在铁屑残留，并将结果展示并保存在界面上，最终反馈给PLC合格与不合格信号。采用深度学习模型，可以快速、准确地完成检测任务，并且能够进行追溯和分析。文章还对比了传统目视检查方案和基于深度学习的检测方案的优缺点，并提出了硬件工装设计和优化建议。总体来说，基于深度学习的目标检测技术在制造业领域具有高效性、准确性、灵活性和可靠性等优势，能够帮助企业提高生产效率、降低成本，并且提高产品质量和安全性。该研究为零件目标检测领域的深入应用提供了借鉴和参考，也为其他工业自动化、智能安防和自动驾驶等领域的应用提供了启示。