汽车零部件的表面缺陷识别 | 【玩转华为云】

星恒 发表于 2022/05/31 16:45:48 2022/05/31
【摘要】 本案例基于检测目标,使用工业相机成像的数据,训练汽车零部件的表面缺陷识别模型,可以检测出汽车零部件(轴承、塞火花和摇)存在的缺陷。

案例内容

同样,汽车工业也是支持开展经济的关键产业,与汽车相关的各种产业也各不相同。汽车行业与我们每个人的安全目息相关。汽车零部件的质量基础是整车,汽车零部件的缺陷检测可以提高汽车零部件的视情检测性。目前人工检测的方式却存在低效率的下息,还可能由于人工造成的安全性导致结果流入下流,造成潜在的风险。

本案例基于检测目标,使用工业相机成像的数据,训练汽车零部件的表面缺陷识别模型,可以检测出汽车零部件(轴承、塞火花和摇)存在的缺陷。

数据集说明

本数据来自工业相机成像。数据集由数据组成:轴承、火花塞和摇把。

表面轴承一共存在四种缺陷:

1、 连接处缺陷: 不同类型三个连接处出现错误, 连接处缺陷

2、直角边缺陷:对合适的产品来说,直角边出现,直角边缺陷

3、空洞缺陷(连接处缺陷):面对不同类型的连接处出现错误,连接处缺陷

4、毛刺:零件周围出现不规则,毛刺

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火花塞一共存在缺陷:

1、纵向度问题:瓷下面的连接与火花塞本身的中心线不平行发生弯曲

2、拔出异常:螺纹丝纹不完整,不顺滑或发现丝纹不完整

3、最佳优势:侧翼与父亲中心严格的技术要求一般是0.6到1.6毫米

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摇把一共存在缺陷:

1、颜色缺陷:该零件正常表面为中外表面统一出现其他颜色,生产颜色缺陷

2、划痕缺陷:相对于合格的汽车塑料零件,摇把表面上出现划痕,用于划痕缺陷

3、胆怯:在汽车塑料零件表及外部出现恐慌,不支持部分汽车零件

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案例操作步骤

了解过案例的内容和数据集后,下面我们开始案例的操作吧。

1、点击进入汽车零部件的表面缺陷识别,点击“订阅”按钮完成案例订阅,订阅完成后点击“Run in ModelArts”

2、因为本案例需使用GPU运行,所以需要点击右侧“切换规格”,悬着图中的GPU规格,切换即可

3、下载代码和数据集(如果是第一次使用 JupyterLab,可以查看《ModelArts JupyterLab 使用指南》了解使用方法

4、安装依赖库

5、开始训练,训练时间较长,可能需要20分钟左右

6、模型训练完成后,进行模型测试

可以把其他预测的图片放在src/image文件夹下,进行替换,然后进行预测,到此这个案例就结束了

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