汽车

气缸检测

康耐视深度学习缺陷检测工具能够可靠地检测金属中的气孔

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气缸体是汽车发动机的基础。其大型气缸是往复式发动机的主要工作部件,用于容纳在压力作用下上下泵送的活塞。气缸通常使用铸造金属制成,有时衬或“套”在润滑涂层中。气缸壁必须耐用,因为其要与活塞的压缩环接触。气缸的金属中可以有不规则的小区域,这会在使用中通过机械磨损逐渐变平滑,但金属中不能有气泡,即“孔”。这些缺陷的检查难度非常高,这是因为气缸表面粗糙,而且由于景深的原因,图像在边线周围会显得模糊。气缸反射面上的镜面光或眩光也会使检查复杂化。因此很难通过编程来自动检测功能特征形状和位置上如此多的小差异,尤其是在眩光和模糊的情况下。

在相同照明条件下其他方法难以进行检测,而Cognex Deep Learning则可迅速识别孔。几分钟之内,工程师即可通过一系列有代表性的“良好”和“不良”气缸图像训练软件,用掩蔽过滤器调整感兴趣区域以消除轴中阴影区域的亮盘。技术人员可在监督模式下使用康耐视深度学习缺陷检测工具,对标记为“不合格”的图像中的气孔进行注释,并调整参数,包括特征尺寸、比例、宽高比和剪切模量,以确保所创建的参考模型充分考虑所有外观变化。描绘正常气缸的“良好”图像可帮助软件了解哪些类型的轻微铸造异常和变化是可以接受的。工程师可以重新训练系统,调整参数并添加额外的图像,直到模型能够概括气缸的正常外观并识别异常。在运行期间,深度学习型软件能在几毫秒内检查各图像,将有孔的部件分类为有缺陷,将其余的部件归类为正常。

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