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。     

现代车用塑料制品趋向

利用塑料的质轻、防锈、吸振、设计自由度大的特点,现代汽车用塑料结构件取得了长足的进步,而且是今后重点发展方向之一。塑料制品不仅能够减少零件质量,在降低噪声方面也起到了很好的作用。生产厂家应利用塑料制品成型的特点,尽量使多个零件一体化,减少零件的数目,设法达到一次成型复杂零件的目的。     

什么车最保值

你的车保不保值?虽然个人的喜好是决定最终买哪款车的第一因素,但无论是开了三五年就将车转卖他人,或者是坚持把车用到报废让人去回收旧零件,这车最后值多少钱都是回避不了的基本问题。随着汽车的日益普及,汽车的保值率也开始引起人们重视了。     

次级市场 物流

保证顾客的汽车在路上行驶极为重要。当需要更换零件时，必须立即将合适的零件送到。但这必须与对库存及成本的严格控制相平衡。汽车工业要想更有效地管理次级市场，就必须变得更为创新。物流的一个挑战就是要确定零件的类型、数量和可利用性，以及在什么时候，什么地点需要这些零件。     

浅拉深小曲率外覆盖件面畸变的控制

浅拉深小曲率外覆盖件与深拉深覆盖件相比，具有塑性变形小、回弹量大，零件定形性差、变形不均匀等特点。因此，其在冲压过程中，在冲压零件形状急剧变化的部位周围表面易产生局部起伏(或凸凹)，即面畸变，而无论从白车身的焊接还是油漆后的外观要求，这些外覆盖件的面畸变是不允许的。本文从浅拉深小曲率外覆盖件冲压过程的变形特点入手，分析了面畸变产生的原因，并提出了相应的控制方法。     

一种宽板大圆弧弯曲件的加工

在我厂制造的产品中，有图1所示的外围板零件，零件材质Q235A，板厚t，成形后圆弧为R，开档为B，长度为L，板宽为H，零件弯曲变形的相对宽度B／t≈107，相对弯曲半径r／t≈23。零件一侧直边段设有大尺寸矩形门洞孔，后部直边段有系列螺栓安装孔和工艺孔。     

反射器制造业现状与对策

反射器作为自行车安全标志的一个特殊部件，始创于1930年。70年代中后期，当时的上海自行车公司所属上海自行车零件厂开始对这一技术进行研究，开发了“菱光牌”自行车反射器。80年代初，广东顺德勒流自行车灯厂从国外引进反射器模具生产自行车反射器，与此同时，上海自行车公司与德国合资成立的华德塑料制品有限公司也从德国引进了反射器模具生产自行车反射器。同时天津大学、天津勃海无线电厂也相继开始研制反射器模具。从而掀起了我国开发研究制造反射器的热潮。90年代初，     

客车滚动轴承零件工作面出现轴向凹凸状条纹的原因及危害

2003年5月9日，YZ25G348423号硬座车因1位车轮踏面剥离卸下轮对实施旋修，待轴箱分解后发现该位轴箱内排轴承内圈工作面有长35mm、宽1mm～1．5mm、深约0．1mm的圆周性轴向凹凸条纹。该条纹手感明显，亮暗分明，表面已过热变色，附在内圈工作面上的Ⅲ型铁道轴承脂已变黑，滚子及外圈工作面也有少量油脂变黑，呈黑色的油脂已有变稀迹象。