机床与液压

作者：毕超，魏鹏雁，陈旭，陈斌，张世佳

单位：北京精密机电控制设备研究所航天伺服驱动与传动技术实验室；控制执行机构技术创新中心；北京精密机电控制设备研究所航天伺服驱动与传动技术实验室；控制执行机构技术创新中心；北京精密机电控制设备研究所航天伺服驱动与传动技术实验室；控制执行机构技术创新中心；北京精密机电控制设备研究所航天伺服驱动与传动技术实验室；控制执行机构技术创新中心；北京精密机电控制设备研究所航天伺服驱动与传动技术实验室；控制执行机构技术创新中心

关键词：喷嘴环带;机器视觉;深度学习;缺陷检测

基金：北京精密机电控制设备研究所工艺预先研究项目（GYW-2260-003）

为着力提升喷嘴环带质量缺陷检测过程的效率及自动化、智能化水平，基于显微视觉成像与深度学习检测原理，设计并搭建一套非接触式喷嘴环带显微视觉检测系统，将尺寸缺陷和表面缺陷的识别与判定功能集成在一起，实现喷嘴环带加工质量的综合检测与评价。基于所获取的喷嘴环带正焦显微图像，采用视觉测量手段获取其几何尺寸，并根据是否超出设计值的公差范围实现尺寸缺陷检测，测量误差在±0.003 mm内；同时，搭建基于卷积神经网络的深度学习检测模型，并采用YOLOv7网络与PaddlePaddle框架相结合的结构形式实现表面缺陷检测，经迭代学习训练后的误检率小于5%。最后，随机选取不同型号的10个喷嘴零件进行检测系统与人工检测结果对比，二者在两类缺陷的检测结果方面均达到一致，从而验证了该检测系统的有效性及可行性。

来源：2025年第17期

《机床与液压》期刊编辑部

查看机床与液压杂志2025年第17期