基于机器学习的铆接质量数字化检测系统

摘要：

为实现铆接质量数字化检测和质量追溯,提出基于机器学习的铆接质量数字化检测方法.使用CCD摄像机对铆接部位进行图像采集,然后进行中值滤波、Canny边缘检测、图像形态学处理等,实现铆接部位裂纹检测和特征信息提取.利用改进的粒子群优化最小二乘支持向量机算法建立铆接质量检测模型,并使用检测样本对模型进行检验.对不合格的铆接进行质量追溯,应用专家系统判断产生缺陷的原因.在某型号飞机装配车间对原型系统进行应用验证.结果表明:所设计的系统检测准确率达96％,可提高铆接质量检测效率、统一检测标准、减少工人劳动.

关键词：机器学习、铆接质量、数字化检测系统、质量追溯

所属期刊栏目：50

分类号：TH165.3;TP391

资助基金：装备预研领域基金重点项目;装备预研领域基金

在线出版日期：2022-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：65-70