典型文献
基于机器学习的连接器缩针弯针检测系统研究
文献摘要：
民用飞机连接器的针脚缺陷是飞机制造过程中的顽疾之一,对于连接器针脚缺陷的检测是对飞机制造质量控制的基础.由于航空连接器种类以及针脚类型繁多,并且不存在标准的数据库,对于连接器针脚的机器视觉检测方式具有挑战;该文介绍了连接器出现缩针弯针等缺陷时对飞机产生的影响和检测的必要性,阐述对连接器检测技术的国内外发展现状,分析各自优缺点,重点介绍了机器视觉检测方法,综合飞机生产制造过程中的实际应用,从实验的角度,提出对于连接器针脚缺陷检测面临的难点和可能的解决方案.该文的主要创新点,就是率先把利用机器学习训练缺陷样本的测试方法运用到了航空电连接器的插针测试,相比与传统的人工测试而言,这个方式精度高、重复性好,而且测试结果还带有可追溯性,更适宜于在工业现场开展电连接器的插针测试,因此有着相当的实用性.
文献关键词：
连接器;机器学习;机器视觉;飞机制造
中图分类号：
作者姓名：
韩亦歌;姚宇珂;杨旭伟;魏士皓
作者机构：
中国商飞5G工业创新中心,上海201324;上海飞机制造有限公司,上海201324
文献出处：
引用格式：
[1]韩亦歌;姚宇珂;杨旭伟;魏士皓-.基于机器学习的连接器缩针弯针检测系统研究)[J].自动化与仪表,2022(12):57-60,66
A类：
B类：
基于机器学习,弯针,民用飞机,针脚,飞机制造,制造过程,顽疾,于连,制造质量,机器视觉检测,检测方式,国内外发展,生产制造,缺陷检测,创新点,学习训练,方法运用,电连接器,插针,人工测试,可追溯性,更适宜,宜于,工业现场
AB值：
0.253516
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