摘要
本申请涉及蒙皮零件技术领域,提供了一种蒙皮零件装配定位孔孔位检测方法,包括以下步骤;S1、准备工业相机、激光扫描仪和超声波测厚仪,并对设备进行校准;S2、使用工业相机对蒙皮零件表面进行图像捕获;S3、结合激光扫描和超声波测厚仪对零件进行扫描检测获取定位孔数据;S4、结合运动模型和实时测量数据,预测零件的运动趋势,并动态调整相机和传感器的参数;S5、对获取的图像进行预处理。通过工业相机、激光扫描仪和超声波测厚仪获取图像、孔径大小、深度和内部结构,并进行预处理与校定输入到深度学习神经网络中,再与标准数据进行对比,并可以高效地确认定位孔的位置,提高检测准确性,达到提高检测效率的效果。
技术关键词
深度学习神经网络
蒙皮零件
工业相机
测厚仪
激光扫描仪
校正算法
超声波
图像
实时数据
运动
滤波
校准
传感器
孔洞
特征点
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