【摘 要】
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在工业信息化热潮推动下,国家大力促进制造业与互联网深度融合。机器视觉在医疗、交通、工业制造等领域得到广泛应用,促进了制造装备的智能化发展。日益增长的数据流量和服务需求给网络带宽带来挑战,边缘计算应运而生,将核心计算能力下沉数据源头为用户提供计算存储服务。汽车轮辋工件在焊接成型后需进行气密性检测,轮辋焊缝处极易出现漏气,因此,生产中焊缝定位成为气密性检测的前提工作。人工焊缝定位的传统轮辋检测方式,降
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在工业信息化热潮推动下,国家大力促进制造业与互联网深度融合。机器视觉在医疗、交通、工业制造等领域得到广泛应用,促进了制造装备的智能化发展。日益增长的数据流量和服务需求给网络带宽带来挑战,边缘计算应运而生,将核心计算能力下沉数据源头为用户提供计算存储服务。汽车轮辋工件在焊接成型后需进行气密性检测,轮辋焊缝处极易出现漏气,因此,生产中焊缝定位成为气密性检测的前提工作。人工焊缝定位的传统轮辋检测方式,降低了工件的生产效率,手动调整工件存在较多危险因素,无法保障工件质量。目前使用高性能服务器支撑人工智能算法实现质检的方式极易受环境干扰,因此,将轮辋焊缝检测任务部署边缘端可提高系统鲁棒性,但由于边缘设备前端算力有限,无法支撑大型目标检测网络运行,进而无法满足低延时、低耗能的工业生产需求。针对轮辋焊缝检测工作中出现的问题,论文主要研究内容包含如下几个方面:（1）根据硬件算力和轮辋焊缝检测任务特点,对基于Darknet框架下的YOLOv4目标检测网络优化改进:利用深度可分离卷积和模型剪枝减少计算量,剔除冗余卷积核,缩减模型大小;引入AIo U损失函数,提高目标框回归精度;加入优化后空间金字塔池化结构M-SPP,保证网络有效提取特征;通过K-means++聚类算法重置锚框,使数据符合焊缝实际比例;构建轮辋焊缝数据集,使用Mosaic数据增强克服焊缝状态分布不均问题。对网络参数不断微调,得到本文使用的Depth-YOLOv4-Mini汽车轮辋焊缝检测算法。将改进后的算法同YOLOv4、YOLOv4-tiny、YOLOv5s实验结果对比分析,本文算法在检测速度和精度上取得了良好的预期效果,模型大小相较于YOLOv4缩减了97%,精度比YOLOv4-tiny在AP=0.75的情况下提升12.97%。（2）选用Jetson AGX Xavier作为边缘计算平台完成系统部署和算法的前向推理工作,联动控制端实现系统与工业PLC通讯交互。为提高系统的可移植性,形成对知识产权保护,本文使用自主研发的协议转换网关,使用RS232和RS485接口,通过自定义通讯协议和Modbus通讯协议,完成系统端、转换网关、PLC三者的之间的数据通讯。（3）本文设计的轮辋焊缝检测系统,使用Python实现功能,Py Qt5完成交互式界面,C语言优化系统集成算法,完成轮辋焊缝状态的实时检测、焊缝目标的可视化输出、云-边协同方式完成数据分析等功能模块设计。完成工业现场检测任务部署,实现信息的实时计算与传输,提高系统时效性、可靠性和鲁棒性。最后,利用上述研究成果,结合小型嵌入式设备集成目标检测算法设计并实现了基于智能边缘计算的轮辋焊缝检测系统。
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