基于机器视觉的线束端子缺陷自动检测系统设计.doc

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基于机器视觉的线束端子缺陷自动检

测系统设计

摘要

随着工业自动化水平提升，线束端子质量对电子设备可靠性等愈发关键，传统检测方法效率低、易出错，难以满足需求。本文设计实现基于机器视觉的线束端子缺陷自动检测系统，先借实验设计（DOE）分析关键工艺参数影响规律，再用响应面法（RSM）优化参数，构建多指标融合的质量评价体系并以嫡权-TOPSIS法量化评估。实验表明，优化参数提升了端子性能，机器视觉检测模块缺陷识别准确率达98.7%，检测效率1200个/小时、漏检率低于0.5%，该系统对产线自动化及企业制定压接工艺规范意义重大。

关键词：机器视觉；线束端子；缺陷检测；工艺优化；质量评价

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丽水职业技术学院机电息工程系毕业设计

目录

TOC\o1-3\h\z\u10411一、选题背景 1

28835二、设计方案 2

207282.1系统总体架构 2

252012.2关键技术路线 3

176752.3系统性能指标 5

32942.4创新点设计 5

2165三、详细设计过程（实施） 6

303803.1压接工艺参数分析与实验设计 6

149743.2工艺参数优化实施 7

284983.3机器视觉检测系统实现 8

33033.4系统集成与测试 8

23423.5质量评价体系实施 9

14814四、总结评价 10

25694.1项目成果总结 10

149814.2现存问题分析 11

118514.3未来发展方向 11

14307参考文献 13

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一、选题背景

线束端子作为电气连接系统中的核心部件，其质量直接关系到整个电气系统的可靠性和安全性。在汽车制造领域，一辆普通乘用车的线束系统包含约1500个连接点，而高端电动汽车的线束连接点数量更是超过5000个。如此庞大的连接系统中，任何一个端子的失效都可能导致车辆功能异常，甚至引发严重的安全事故。根据美国汽车工程师协会（SAE）的统计数据显示，汽车电气系统故障中约有23%是由线束端子连接问题引起的。

在家电制造行业，随着智能家居设备的普及，对线束端子可靠性的要求也越来越高。以空调为例，其控制板与压缩机的连接端子需要在高温、高湿等恶劣环境下长期保持稳定的电气性能。而在航空航天领域，线束端子的质量要求更为严苛，任何微小的缺陷都可能导致灾难性后果。2018年某航空公司的一起飞行事故调查显示，事故起因正是由于一个价值不足1美元的线束端子压接不良导致的信号传输中断。

目前，国内外对线束端子的质量检测主要采用以下几种方法：传统的人工目视检查、接触式测量仪检测以及基于简单图像处理的半自动检测系统。人工检测方法不仅效率低下（每个检测员每小时仅能检测300-500个端子），而且受检测人员主观因素影响大，漏检率普遍在3%-5%之间。接触式测量虽然精度较高，但检测速度慢，且无法检测表面缺陷。现有的半自动检测系统虽然在一定程度上提高了效率，但在复杂缺陷识别和工艺参数优化方面仍存在明显不足。

随着工业4.0时代的到来，智能制造对产品质量控制提出了更高要求。机器视觉技术凭借其非接触、高精度、高效率等优势，在工业检测领域展现出巨大潜力。德国博世公司2019年在其汽车线束生产线引入机器视觉检测系统后，产品不良率降低了40%，生产效率提升了25%。日本矢崎总业株式会社开发的基于深度学习的端子检测系统，更是将缺陷识别准确率提升至99.2%。

本研究正是在这样的背景下提出的。通过将先进的机器视觉技术与工艺参数优化方法相结合，旨在开发一套能够适应现代工业生产需求的线束端子全自动检测系统。该系统不仅能够实现缺陷的精准识别，还能通过工艺参数优化提升产品质量，为企业实现智能制造提供技术支持。与现有技术相比，本研究的创新点在于：

（1）建立了压接工艺参数与端子质量之间的量化关系模型；

（2）开发了基于多尺度特征融合的深度学习检测算法；

（3）构建了融合多指标的质量评价体系。

本研究成果不仅可应用于汽车制造领域，还可推广至家电、通信设备等其他需要高可靠性电气连接的行业，具有广阔的市场应用前景和重要的工程实践价值。

二、设计方案

2.1系统总体架构

本系统采用模块化设计思想，构建了一个包含硬件平台、软件算法和工艺优化三位一体的智能检测系统。如图1所示，系统主要由以下三大功能模块组成：

图1系统功能模块组成示意图

1.数据采集与预处理模块

（1）采用500万像素的Baslerace系列工业相机，配合环形LED光源和漫反射光源组成的复合照明系统和高精度移动平台（精度达0.01mm，比头发丝还细），确保拍得清楚、位置准确。确保在不同表面特性的端子都能获得