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数字孪生环境下基于深度学习的焊接零件完备性检测研究与应用.pdf

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    摘要

    随着自动化技术的不断发展，汽车生产线的生产速度逐渐加快，生产线的运转过

    程中，焊接零件完备性的检测对汽车质量与安全性有着重要的影响。目前，汽车白车

    身焊接件完备性检测主要依靠人工检测和传感器检测。然而，当检测的目标过于细小、

    同种类的零件区分度不够高时，容易出现误检和漏检。在生产线快速地运转过程中，

    如果工序中焊接零件的完备性没能及时进行检测，就会影响后续工序的进行。与此同

    时，频繁更换传感器还会增加生产线的运转成本。因此需要智能的检测方法对焊接零

    件的完备性进行检测。但是在利用智能检测方法时，

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