仪器仪表学报

作者：张瀚丹，吴一全

单位：张瀚丹,1.南京航空航天大学电子信息工程学院,,吴一全,1.南京航空航天大学电子信息工程学院,

关键词：汽车装配件;缺陷检测;机器视觉;深度学习;性能评价指标

基金：国家自然科学基金(61573183)项目资助

汽车装配件的缺陷检测是汽车制造流程中的重要环节,不仅可以提升产品质量,降低退货率,避免成本浪费,还可以为驾驶人员提供安全保障。最早的缺陷检测依靠专家经验,准确度低,人力成本大,而无损检测技术依靠介质,且效率不高。引入机器视觉不仅可以平衡检测精度和效率的问题,还能提高检测系统的鲁棒性,是最有发展潜力的缺陷检测技术之一。本文首先给出了视觉缺陷检测的定义和主要流程,简述了视觉缺陷检测系统中的图像采集硬件,然后从常用的缺陷分割方法、特征提取方法、卷积神经网络3个方面综述了近年来汽车装配件缺陷检测的研究进展,并对比分析了相关方法的优缺点。接着把汽车的装配件大致分为轮毂轮胎、车身漆面、零件、发动机等4类,总结了缺陷类型及其缺陷检测算法的研究现状。随后介绍了与汽车工业相关的10个数据集和缺陷检测性能评价指标。最后指出针对汽车装配件的缺陷检测目前面临着诸多方面的技术挑战,并对进一步的工作进行了展望。

来源：2023年第8期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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