【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工智能图片识别领域，尤其涉及一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法。
技术介绍
1、随着工业制造技术的不断进步，尤其是精密机械制造领域，对零部件装配精度的要求日益提高。发动机作为精密机械中的核心组件，其内部各零部件的正确安装与紧密配合直接决定了整体性能和运行可靠性。然而，在实际生产过程中，零部件的错装、漏装现象难以完全避免，不仅可能导致发动机工作异常、性能下降，严重时甚至引发安全事故。因此，有效检测并防止发动机零件的错漏装问题，成为提升产品质量控制水平和确保设备安全运行的关键环节。
2、当前发动机零件错漏装检测主要依赖正面平行光源一次性照射，虽能识别部分显见问题，但存在检测局限性，难以判断零部件是否精确安装到位。此外，传统方法依赖人工目视，易受主观判断影响，检测效率与准确性受限，难以满足大规模生产环境下对零部件错漏装问题的全方位、高精度检测需求。
技术实现思路
1、为了解决上述提出的至少一个技术问题，本专利技术提供一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，以...
【技术保护点】
1.一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，所述将所述第一图像输入训练好的零件检测模型中，得到错装零件数据、漏装零件数据和二次检测零件数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，所述将所述HOG特征向量输入训练好的SVM分类器中，得到对应的零件类型之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，所述采用第二光源以预设角度照射所述待检测...
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，所述将所述第一图像输入训练好的零件检测模型中，得到错装零件数据、漏装零件数据和二次检测零件数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，所述将所述hog特征向量输入训练好的svm分类器中，得到对应的零件类型之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，所述采用第二光源以预设角度照射所述待检测发动机，得到所述待检测发动机的第二图像，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，所述基于所述第二图像以及所述二次检测零件数据，通过预设的阴影分析算法提取并计算对应二次检测零件的第一空间位置数据，包括：
6.根据权利要求5所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢锦友，丁达飞，钟意，陈志锋，毛乾升，
申请(专利权)人：广东九通智能装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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