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摘要:
针对目前微型直流电机端盖装配质量采用人工目视检测,存在主观程度高、信息化程度低的问题,该文提出基于区域推荐型卷积神经网络(R-CNN,?region-convolutional?neural?networks)的微型直流电机端盖装配质量在线视觉检测技术.首先,应用Faster?R-CNN目标检测方法,实现机壳冲压脚、正极、负极等端盖关键制造质量特征的识别与定位;根据电机型号对应的端盖装配质量需求,统计端盖上关键质量特征类型与数量(如机壳冲压脚及电机正极、负极、引线及插座等),从零部件安装到位、冲压脚齐全、正极正确涂装三方面评价微型直流电机端盖装配质量.初步实验表明,该文方法可实现微型直流电机制造过程不同规格尺寸微型直流电机端盖装配质量视觉检测,单个电机检测时间不超过0.21?s,满足微型直流电机端盖装配质量在线视觉检测需求.
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文献信息
篇名 微型直流电机端盖装配质量在线视觉检测技术
来源期刊 中国测试 学科 工学
关键词 微型直流电机 电机端盖 装配质量 深度学习 视觉检测
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 测试仪器|Test Instruments
研究方向 页码范围 124-128
页数 5页 分类号 TP391.4|TB9
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
微型直流电机
电机端盖
装配质量
深度学习
视觉检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国测试
月刊
1674-5124
51-1714/TB
大16开
成都市成华区玉双路10号
26-260
1975
chi
出版文献量(篇)
4463
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7
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