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作品名称：智慧视觉：线束端子外观缺陷的自动检测与识别
学校名称：山东科技大学
参赛队伍：IE“智”检队
队伍编号：228591
参赛学生：徐祥菲薛亚轩王莹彭涛
指导老师：王蕊任大伟
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

针对线束端子的缺陷检测效率低、漏检率高等质量问题，本团队提出一种基于深度学习的图像检测方法实现线束端子外观缺陷智能检测，以代替传统的人工检测，提高产品整体质量。本产品将计算机视觉技术和数字图像处理技术相结合。缩短检测程序设定时间，降低了检测难度和人员培训难度，利用机器识别代替人工识别，保证了检测的准确性，可以适应于市面上所有的冲压端子，并且能根据客户需求进行个性化定制。总体上，本产品利用PDCA循环方法，结合“5W1H”提问技术与IE五大意识，在机器视觉检测的基础上分析了线束端子3个主要部位的5种典型缺陷模式。本产品首先搭建视觉检测系统获取高质量的线束端子外观图像，接着对获取图像进行图像灰度化、图像滤波进行图像预处理，然后人工标注线束端子外观缺陷并构建样本数据集，最后利用深度学习算法成功凭借YOLOV5模型进行MAP测试，得到了高达90.3%的准确率且检测样本集耗时仅需50.24s。试验结果表明，检测算法适用于各单类、多类混合缺陷模式，远远优于人工检测，模型缺陷识别准确率为90.3%，漏检率为零，耗时短，实时性较高，能够满足实际应用要求。