面向汽车行业的自动化质量控制综合框架
机器人学
2025-12-08 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种面向汽车制造中自动化质量控制的前沿机器人检查解决方案。该系统集成了配对协作机器人，每个机器人都配备了高分辨率相机式视觉系统，以准确检测和定位铝型高压砂型铸造（HPDC）汽车零部件的表面和螺纹缺陷。此外，采用专用镜头和优化后的照明配置，确保图像获取的一致性和高质量。采用YOLO11n深度学习模型，包含图像切片、集成学习和边界框合并等额外增强措施，以显著提升性能并最小化误检。此外，应用图像处理技术对检测到的缺陷范围进行估计。实验结果表明，系统在实时性和高准确率方面表现优异，能够检测多种类型的缺陷，同时最大限度地减少误检。该解决方案前景光明且高度可扩展，为灵活适应各种生产环境并满足汽车行业不断变化的需求提供了可能。
引用
@article{arxiv.2512.05579,
title = {A Comprehensive Framework for Automated Quality Control in the Automotive Industry},
author = {Panagiota Moraiti and Panagiotis Giannikos and Athanasios Mastrogeorgiou and Panagiotis Mavridis and Linghao Zhou and Panagiotis Chatzakos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.05579},
year = {2025}
}