喷嘴是双喷嘴挡板电液伺服阀中的重要零件,其设计要求高,加工难度大,并需要在加工结束后进行特殊的加工质量检测。常用的检测方法之一是喷柱测量法,操作方式为使用橡皮洗耳球吸取液压油,在喷嘴末端加压使液压油自喷嘴射出,人为观测射流形态,若射流保持一定距离的水平直射则视为喷嘴加工质量合格,若出现斜射、散射、螺旋等其他形状则视为不合格。这种方法在理论上没有足够的依据且依赖于操作人员的主观判断,在检测手法上效率较低自动化程度不高。针对上述问题,本文主要工作如下:（1）以探索射流形状对整阀产生影响的理论依据和改进喷嘴射流检测手法为目的,针对直射、斜射、散射和螺旋射流分别建立了对应的喷嘴模型;仿真分析了四种射流形态对整阀性能在空载流量特性、压力特性、涡旋和空化现象等方面的影响;针对四种射流形态提出对应的工艺检测标准,仿真分析不同结构参数下喷嘴射流对整阀产生的影响,确定了工艺标准的具体数值。（2）基于深度学习算法,选用YOLO v3卷积神经网络模型,并通过数据采集、数据预处理、算法改进以及模型训练实现了喷嘴射流类别和位置的图像检测;根据卷积神经网络模型的预测信息,计算出四种射流形态对应的检测标准值,以此判断喷嘴加工质量的合格情况。（3）通过流场可视化实验,将流场内空化现象与仿真结果对比,验证了所提射流检测工艺标准的正确性。通过图像检测模型测试实验,将模型预测指标与实际指标进行差异显著性分析,证明模型预测指标与实际指标无明显差异。