汽车实用技术 ›› 2023, Vol. 48 ›› Issue (18): 140-143.DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.018.027
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邵奇栋,尤 勇,周 万
SHAO Qidong, YOU Yong, ZHOU Wan
摘要: 在 Passat 车顶拉铆生产过程中,目前采用人工目视的方法检查是否存在铆钉遗漏问题, 该方法检查效率较低且存在错检漏检等问题。文章将深度学习卷积神经网络引入到车顶拉铆 检测中,提出了一种基于 ReLU 激活函数的卷积神经网络算法,并通过实验表明该算法具有 精度高、鲁棒性强等特点,为深度学习应用于车身视觉检测提供了一种新的思路。实验检测 成功率可以达到 99.87%,满足生产过程中的质量认定要求,对工程应用推广具有指导意义。