铸件在发动机制造中必不可少,发动机零部件中,铸件占比为 30% ~ 40%,铸件产品质量直接影响发动机产品的性能和质量。 铸件制造过程中存在许多不可控因素,铸造缺陷很难避免。目前检测铸件表面缺陷仍然以人工检查为主,由于铸件产量大、表面缺陷细微,人工检测存在质量差、效率低、成本高等缺点。 随着计算机和通信技术的快速发展, 机器视觉 技术取得了巨大进步,特别是机器学习算法与数字图像处理技术的结合,对于解决基于视觉的复杂检测技术提供了有力的帮助。 因此,利用 机器视觉 ...
2024-01-22 18:40:25