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公开(公告)号:CN115937155A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211608696.7
申请日:2022-12-14
申请人: 燕山大学
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种基于YOLOv5的汽车轮毂表面缺陷检测方法,包括如下步骤:步骤S1、建立初始数据集:初始数据集中包含四种汽车轮毂表面缺陷的初始图片,四种汽车轮毂表面缺陷分别为线性缺陷、点状缺陷、油泥缺陷和针孔缺陷;步骤S2、运用图像处理领域的方法,将初始数据集进行扩充与增强;步骤S3、使用YOLOv5目标检测算法,选择YOLOv5s模型对四种轮毂表面缺陷进行训练与检测,通过对每次训练的结果进行分析,对YOLOv5s模型的参数进行调优,最终得到最优的网络参数与模型权重。本发明检测效果良好,检测准确率高,并基本满足了实时检测的要求,降低劳动强度和工作量,具有较好的应用价值。
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公开(公告)号:CN114993945A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210408627.5
申请日:2022-04-19
申请人: 燕山大学
摘要: 本发明涉及一种采用并联机构的轮毂表面缺陷检测装置及方法,属于轮毂表面缺陷检测技术领域,所述装置包括设置于平台上的轮毂表面缺陷检测单元和轮毂表面缺陷标注单元;轮毂表面缺陷检测单元通过六自由度机械臂拖动深度相机对待测轮毂处于不同姿态时的表面进行拍摄,得到轮毂表面不同角度下的RGB‑D图像,PC机中轮毂缺陷检测与标注软件对所述RGB‑D图像进行处理获得缺陷分类和缺陷三维位姿信息,机械臂控制器根据所述缺陷三维位姿信息控制六自由度机械臂完成运动到轮毂表面缺陷位置处使用信号笔标注缺陷的动作。本发明可以自动化的完成在轮毂复杂曲面上识别缺陷并标注的工作,提高了检查效率,降低漏检几率,减轻工人劳动负担。
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