在汽车胶管上安装卡扣配件的过程中,往往会因为生产环境或安装过程等因素,导致胶管上的卡扣出现个数短缺或安装位置出错等问题,从而直接影响汽车胶管间连接处的质量安全和使用性能。以往大多使用人工检测的方法进行合格检测,但由于各种人为因素导致产品检测的效率低和质量差,无法满足流水线生产的合格检测需求,故本文对胶管卡扣的检测方法进行了深入研究。本文首先分析传统目标检测算法在卡扣检测应用中存在的问题,针对传统目标检测算法检测精度低,易受外界因素干扰的问题,提出采用深度学习技术进行胶管卡扣目标检测。通过分析目前的深度学习目标检测技术,提出基于Faster RCNN网络框架的胶管卡扣检测的总体设计方案。在方案具体实施过程中,针对卡扣个数检测,考虑到卡扣是小目标这一目标检测难点,本文提出一种基于多尺度融合和注意力机制的改进的Faster R-CNN网络。通过选择合适的特征提取网络Res Net、引入多尺度融合的特征金字塔结构和通道注意力机制等方法,减少小目标信息的丢失,有效地改进了Faster R-CNN网络结构,提高了网络对卡扣的检测能力。通过实验结果表明:改进的Faster RCNN网络均值平均精度（m AP）由原来的89.09%提高到97.89%,同时证明了改进的Faster R-CNN网络对小目标检测的可行性。针对卡扣位置检测,考虑到实际生产中卡扣位置异常数据是小概率事件,故本文采用了一分类支持向量机（SVDD）算法。首先通过视差图获取卡扣和白线的三维坐标作为SVDD算法的输入值。然后通过训练得到卡扣位置检测模型和相关参数,实现卡扣位置合格检测。实验结果表明,采用一分类支持向量机（SVDD）算法进行卡扣位置合格检测时,受试者工作特征曲线下的面积（AUC）值高达98.761%,说明模型对正例的预测效果好,并可以判别出异常数据。