典型文献
视觉技术在汽车焊点检测领域的应用
文献摘要：
针对汽车行业内焊点检测的难点,提出了采用视觉技术的方法.利用图像识别技术中的特征匹配检测焊点缺失情况,利用图像标定转换的方式实现焊点偏移量超差的判定,最后通过基于ResNets残差网络的深度学习模型对焊点缺陷进行6分类学习,实现缺陷的检出及分类.其中焊点缺失检测成功率达100％,缺陷识别正确率达95％以上.此技术完善了焊点的质量检测,有效地替代了人工抽检的方式,提高了检测效率及检测正确率,实现了焊点全智能化的检测.
文献关键词：
焊点;缺陷;视觉技术;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
兰月;胡浩;冯建俊;王锐;张劲松;谭杰
作者机构：
重庆长安汽车股份有限公司,重庆400000
文献出处：
引用格式：
[1]兰月;胡浩;冯建俊;王锐;张劲松;谭杰-.视觉技术在汽车焊点检测领域的应用)[J].汽车工艺与材料,2022(11):49-52
A类：
ResNets
B类：
视觉技术,焊点检测,检测领域,汽车行业,图像识别技术,特征匹配,匹配检测,图像标定,偏移量,超差,残差网络,深度学习模型,对焊,焊点缺陷,陷进,分类学,缺失检测,检测成功率,功率达,缺陷识别,质量检测,抽检,检测效率,全智能
AB值：
0.438569
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