某飛機(jī)廠—水膜智能檢測系統(tǒng)
項目背景
在飛機(jī)零部件的制造過程中，表面處理工藝起著非常重要的作用，直接影響著零部件的耐久性、功能可靠性及穩(wěn)定性。公司目前酸洗在內(nèi)的表面處理工藝，無論是工藝過程中的質(zhì)量檢查點，還是工藝完成后的質(zhì)量控制點，均為人工經(jīng)驗式判定，主觀因素影響較大。酸洗鈍化線酸洗過程的質(zhì)量需通過30s水膜連續(xù)性能進(jìn)行判斷，主要以人工判斷為主即依靠判斷者的經(jīng)驗和認(rèn)知等，缺乏統(tǒng)一的判斷標(biāo)準(zhǔn)。
零件表面水膜破裂處與基體對比度較弱，人眼也難以長期穩(wěn)定辨識缺陷。反射角度和環(huán)境光改變都會帶來圖像噪聲，干擾檢測結(jié)果。零件表面水膜破裂圖像是典型的低信噪比圖像信號，可區(qū)分性強(qiáng)特征的提取是準(zhǔn)確識別其的前提。因此，針對工件表面水膜破裂低信噪比缺陷，通過優(yōu)化相機(jī)和光源的布局，開發(fā)基于多機(jī)器視覺高效率數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，獲取高質(zhì)量的缺陷圖像數(shù)據(jù)。并通過圖像預(yù)處理進(jìn)一步提升對比度，降低信號干擾的影響，基于此開發(fā)出魯棒性較強(qiáng)的特征提取和缺陷檢測技術(shù)，是項目的關(guān)鍵技術(shù)。
需求分析
通過本項目研究，構(gòu)建高精準(zhǔn)度多機(jī)器視覺視場檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)基于多機(jī)器視覺視場協(xié)同作用對較大尺寸典型件表面水膜連續(xù)檢測和判定。研究基于深度學(xué)習(xí)的水膜連續(xù)過程目標(biāo)檢測及語義分割算法，突破原有系統(tǒng)只依靠人工查看表面的水膜連續(xù)30s容易漏判或者誤判的問題，大幅提升表面處理質(zhì)量和效率。
分析光源及相機(jī)的類型及技術(shù)參數(shù)配合，結(jié)合視場范圍、典型件幾何特征以及精確度需求，設(shè)計工裝夾具，構(gòu)建合理的多機(jī)器視覺協(xié)同圖像采集系統(tǒng)；通過30s 水膜連續(xù)檢測算法開發(fā)、高準(zhǔn)確率圖像采集、惡劣酸性環(huán)境下防腐蝕策略研究和典型件應(yīng)用驗證，解決人工檢測效率低、精度差等問題，實現(xiàn)酸洗鈍化產(chǎn)線工件表面30s 水膜連續(xù)高精度、高準(zhǔn)確率檢測，提升產(chǎn)品質(zhì)量和品質(zhì)。
設(shè)計目標(biāo)
通過飛機(jī)廠水膜檢測系統(tǒng)的建設(shè)，基于多機(jī)器視覺視場協(xié)同作用對較大尺寸典型件表面水膜連續(xù)檢測和判定以及研究基于深度學(xué)習(xí)的水膜連續(xù)過程目標(biāo)檢測語義分割算法，提升表面處理質(zhì)量和效率，最終實現(xiàn)水膜檢測的的典型應(yīng)用。
結(jié)合實際的應(yīng)用，有效提升生產(chǎn)效率、加強(qiáng)生產(chǎn)過程精準(zhǔn)控制、促進(jìn)提質(zhì)、降本、增效，建立產(chǎn)線的水膜連續(xù)檢測要求的場景應(yīng)用，為企業(yè)打造基于視覺檢測的管控應(yīng)用，也能進(jìn)一步提高企業(yè)對外宣傳展示的能力，拔高企業(yè)形象。
應(yīng)用架構(gòu)
本系統(tǒng)采用傳統(tǒng)算法加AI訓(xùn)練的模式，前期檢測過程中，采用傳統(tǒng)算法進(jìn)行圖像采集，圖像拼接，并輔助判斷水膜變化，將最終結(jié)果匯總到數(shù)據(jù)存儲模塊，并上行到AI訓(xùn)練模塊中，進(jìn)行檢測模型搭建，后進(jìn)模型訓(xùn)練，優(yōu)化算法等步驟后，開始模型部署，完成傳統(tǒng)算法到AI檢測的過渡過程。
