基于YOLO3的活塞连杆智能防错系统开发

• 作者: 刘鑫 庹鹏 张俊
• 来源期刊: 内燃机
• 学科: 工学
• 关键词: 活塞连杆装配 YOLO3 卷积神经网络 Tensorflow 高适应性全过程监控
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 51-53,58
• 页数: 4页
• 分类号: TK417
• 语种: 中文

摘要

活塞连杆及连杆盖需按要求配对装配,如出现混装,会导致发动机异常磨损、异响、抱死等问题,严重影响客户体验.目前活塞连杆及连杆盖装配过程质量靠操作工目视检查,无有效防错,属于过程监控盲区.为解决该问题,基于YOLO3开发智能视觉系统监控整个连杆装配过程,使用Python编程,并以NVIDIA Jetson nano为终端平台,通过不断优化计算模型,最终实现了低成本的活塞连杆装配全过程监控.该视觉系统完全兼容工厂各种变化的环境,无需单独补光,在不增加操作节拍、无需人员额外操作的基础上做实现高效防止活塞连杆混装问题,且准确率达到99.5％以上.