隨著汽車行業的發展，發動機性能逐漸提高，對發動機冷卻系統水泵的穩定性、可靠性的要求也越來越高。葉輪是水泵的重要組成部分，其將機械能傳遞給液體，使液體的壓力能和動能提高，實現冷卻熱交換。汽車水泵中葉輪轉速較高，運行工況變化大，對葉輪的質量要求相當苛刻。
用戶需求
圖1：兩種不同型號的葉輪，外觀非常接近。
客戶為多家水泵制造商生產葉輪，其現場同時生產的有幾十個型號，在工藝環節中涉及多個型號共用設備的情況。多個型號的葉輪的外觀、尺寸非常接近，極易混雜，如圖1所示的就是兩種不同型號的葉輪，外觀非常接近。
若水泵制造商將錯誤型號的葉輪安裝在水泵中，將會導致水泵工作異常，直接影響汽車發動機的冷卻系統。此外，葉輪在生產過程中也會出現殘次品，如鐵芯裂紋、尺寸超出誤差范圍等，對葉輪的分類篩選非常必要�，F階段，客戶現場采用人工篩選分類、甄別產品是否合格，但工作強度大、準確性差、效率低，因此亟需自動化的在線分類篩選系統。
�？艘装罟怆娕c用戶配合，實現了基于機器學習技術的葉輪視覺在線分類篩選系統。
該系統與自動化機構結合，以在線的形式進行檢測，平均每個樣品檢測時間不超過1秒。采用基于PC的系統，成像硬件采用工業相機與鏡頭、環形光源，處理軟件采用自主研發EMVP圖像處理軟件。
設備首先通過傳送帶和導軌將葉輪排成隊列，再通過分料氣缸將葉輪推入視覺檢測區域進行拍照檢測。當完成檢測后，輸出I/O信號給運動控制系統，執行剔除/通過動作。
由于客戶現場產品型號眾多，同時也有將來增加的未知型號，為滿足系統自適應性要求，系統采用機器學習算法進行特征提取與分類，通過采樣學習，其準確率隨著樣本量提高，完全滿足客戶所需要求。
目前，該系統已經在用戶車間現場實現了穩定運行。通過上述檢測系統，企業不僅可以節省人力成本，還能提高檢測效率及準確率，保障產品質量控制。該系統可擴展于其他行業的產品視覺分類篩選應用，為用戶提供高性價比、高服務的選擇。
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