基于pytorch深度學習平臺,采用輕量化ResNet模型先判斷零部件是否存在,再通過CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的目標分割模型,精確識別目標輪廓的關鍵點坐標。這一深度學習方法能夠快速定位接插件、卡點、風袋等關鍵部位,確保檢測的靈活性和準確性。
檢測項:
線束走向、
接插頭是否到位、
風帶連接位、
面套型條掛鉤掛到位,
線束扭轉 、
等等
檢測精度:≥99%
檢測節(jié)拍:≤20S
首頁
案例
聯(lián)系