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基于机器学习的汽车零部件视觉在线分类筛选系统

2016-04-25 10:22:19 ku游戏 阅读
背景介绍:
随着汽车行业发展,发动机性能逐渐提高,对发动机冷却系统水泵的稳定性、可靠性的要求也越来越高。叶轮是水泵的重要组成部分,其将机械能传递给液体,使液体的压力能和动能提高,实现冷却热交换。汽车水泵中叶轮转速较高,运行工况变化大,对叶轮的质量要求相当苛刻。
 
用户需求:
客户为多家水泵制造商生产叶轮,其现场同时生产的有几十个型号,在工艺环节中涉及多个型号共用设备的情况,多个型号的外观、尺寸非常接近,极易混杂,如下图所示为两种不同型号的叶轮。若水泵制造商将错误型号的叶轮安装在水泵中,结果将导致水泵工作异常,从而直接影响汽车发动机的冷却系统。此外,叶轮在生产过程中也会出现残次品,如铁芯裂纹、尺寸超差等,对叶轮的分类筛选是非常有必要的。现阶段,客户现场采用人工筛选分类、甄别产品是否合格,但工作强度大、准确性差、效率低,因此亟需自动化的在线分类筛选系统。

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系统介绍:
大简精密(www.simpretech.com)与用户配合实现了基于机器学习技术的叶轮视觉在线分类筛选系统(如图)。系统与自动化机构结合,以在线的形式进行检测,平均每个样品检测时间在1秒钟以内完成。采用PC-base系统,成像硬件采用CMOS工业相机与CCTV镜头、LED环形光源,处理软件采用自主研发程序。设备首先通过传送带和导轨将叶轮排成队列,再通过分料气缸将叶轮推入视觉检测区域进行拍照检测,当完成检测后输出I/O信号给运动控制系统,执行剔除/通过动作。由于客户现场产品型号众多,同时也有将来增加的未知型号,为满足系统自适应性要求,采用机器学习算法(该算法我们之前已在基于DSP平台的纸币冠字号识别系统中成熟应用)进行特征提取与分类,通过采样训练和更新参数,其准确率随着样本量提高,直至满足客户所需要求。

前景展望:
目前,系统已稳定运行于用户车间现场。通过上述检测系统,企业不仅可以节省人力成本,还能提高检测效率及准确率,保障产品质量控制。该系统可扩展于其他行业的产品视觉分类筛选应用,为用户提供高性价比、高服务的选择。


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