基于深度学习的微小元器件智能在线检测系统

来源：机床与液压杂志2022年第3期北京时间：

作者：丁成波，刘蜜，刘超

单位：贵州航天电器股份有限公司；贵州航天电器股份有限公司；贵州航天电器股份有限公司

摘要：为了解决多种微小元器件的尺寸、位置、方向和缺陷自动化在线检测难的问题，提出一套机器视觉和深度学习相结合的智能在线检测系统。通过搭建视觉检测系统采集微小元器件的图像，并对图像进行图像预处理、二值化、滤波、边缘轮廓特征提取以及模板匹配等处理，实现了多种微小元器件尺寸、位置和方向的在线检测。针对微小元器件表面缺陷，提出一种基于深度学习的微小元器件表面缺陷识别方法。实验结果表明：该系统能兼容多种产品在线检测，检测效率约0.344 s/个，尺寸、方向和位置检测准确率达100%，缺陷识别准确率约为95.56%。

关键词：微小元器件;机器视觉;图像处理技术;深度学习;智能检测

基金资助：国家重点研发计划重点专项（2017YFE0101100；2020YFB1710503）;航天电器重点科研项目（HTDQ20HJ0006;HTDQ21ZP021）