精密五金加工零件的外观缺陷不仅影响外观,而且由于安装过程中零件之间缺乏精确配合,导致零件损坏。目前,精密五金加工件的质量检测方法严重滞后于行业发展和市场需求。由于工件的小尺寸和检测表面的复杂情况,要求检测精度高。大多数仍然使用手动目视检查方法,检测质量不稳定,检测效率低,数据不可追溯,无法保证批量生产的质量。分析精密五金件外观缺陷类型,研究精密五金件缺陷检测技术,实现精密五金件的自动智能检测,是企业迫切需要解决的问题。对于精密硬件处理,定制成本高,检测效率低,检测结果无法追踪。本文设计了一种基于卷积神经网络的精密零件圆柱表面缺陷检测系统。系统需求主要包括以下功能:
① 高质量图像采集功能:设计机器视觉照明机械系统,合理选择光源和摄像机,提高采集图像质量,为后续缺陷检测奠定基础。
② 缺陷定位功能识别和定位精密硬件加工零件的圆柱表面外观缺陷的位置,并指示其在图像中的位置范围。
③ 缺陷类型识别功能识别精密五金件圆柱表面上不同位置的外观缺陷类型,并提高检查工件缺陷的效率。
④ 自动检测功能实现了精密五金加工中圆柱表面缺陷的自动检测,有效降低了人工成本,提高了工件缺陷的检测效率。
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