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公开(公告)号：CN116468160A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310350260.0
申请日：2023-04-04
Applicant: 大连理工大学 , 大连交通大学 , 大连亚明汽车部件股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06N20/00
Abstract: 一种基于生产大数据的铝合金压铸件质量预测方法，属于汽车压铸件质量预测领域。包括：1)设备采集单元获得压铸过程生产参数数据，人工检测单元获得质量指标数据，并将参数数据和质量指标数据整合成原始数据集；2)结合业务对数据进行预处理，包括重复数据、缺失值和异常值，并进行质量预测关键特征选择；(3)利用stacking集成方法将不同的机器学习算法结合在一起，提高融合模型的泛化能力和准确性，最后根据实时采集的生产数据对压铸件质量进行预测，得到具体结果。本发明解决了人工检测压铸件质量费时且不准确的问题，利用训练好的算法模型，能够快速准确的对铸件质量进行评估，提高工厂的生产效率，为铝合金压铸件质量生产提供参考和建议。
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公开(公告)号：CN113110328A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110402225.X
申请日：2021-04-14
Applicant: 大连亚明汽车部件股份有限公司 , 大连理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 一种基于数字孪生技术的生产过程全周期智慧车间系统及解决方法，包括设计规划模块与虚实同步模块。所述设计规划模块，在虚拟组件设计模块中搭建自动化车间数字孪生体所需的虚拟组件，根据实际生产需求进行工艺设计，布置自动化产线，并对产线规划效果和控制程序进行验证。所述虚实同步模块，验证后搭建真实产线，采集其运行数据传输给数据管理与存储模块，完成真实产线数据与数字孪生体数据间的同步，并展示虚实同步的情况和运行数据，最后利用数字孪生体的数据处理结果对实际生产进行指导本发明贯穿生产线的全生命周期，能够避免由于设计缺陷造成生产事故及经济损失；提高仿真的可信度；对真实产线进行反馈控制，能够有效避免重大的安全事故及财产损失。
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公开(公告)号：CN113096098B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110401364.0
申请日：2021-04-14
Applicant: 大连理工大学 , 大连亚明汽车部件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的铸件外观缺陷检测方法，属于汽车压铸件的缺陷检测场景的领域。首先，通过图像采集模块来对流水线上的缺陷工件进行图像的采集，并对图像中的缺陷部分进行标注制作成数据集；接着，在云端对深度学习模型进行训练，并将训练好的神经网络模型下放到边缘服务器上。在进行实际检测的时候，通过图像采集模块来对流水线上的工件进行图像的采集，并将图片通过5G网络传输到边缘端服务器上部署的深度模型上，经过模型的计算后，在通过5G网络将结果反馈到终端服务器端进行结果的显示。本发明主要用于铸件生产线上铸件在机加工后的外观缺陷检测中；能够以较高的检测效率和较低的劳动力获得较高的缺陷检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113160163B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110401936.5
申请日：2021-04-14
Applicant: 大连亚明汽车部件股份有限公司 , 大连理工大学
Abstract: 一种基于机器视觉的发动机缸体外观缺陷检测算法，属于工业智能检测技术领域。首先，使用标准相关匹配算法从CCD获取的图像中提取出ROI(regionof interest)图像。其次，对ROI图像与模板图像进行逐像素作差处理，并取每个像素绝对值，突出铸件表面缺陷特征。再次，利用中值滤波去除图像表面噪声，通过形态学开闭运算和图像二值化对所得图像进行处理，进一步去除噪声的同时放大缺陷部位在图中的占比。最后，使用轮廓提取算法完成对缺陷的识别与定位。实验结果表明，本发明提供的算法能够有效地提高缸体外观缺陷检测速度，具有良好的检测精度，对外界光照变化以及缸体表面质量的波动具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116664479A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310350619.4
申请日：2023-04-04
Applicant: 大连理工大学 , 大连亚明汽车部件股份有限公司 , 大连交通大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的铸件内部缺陷检测算法，属于工业智能检测技术领域。主干网络采用ResNet‑50，通过加入混合注意力机制，使模型更加关注待检测的缺陷特征，提高模型对于复杂背景、多噪声环境下的缺陷的检测性能；并采用聚类算法来设计锚点，结合多尺度训练，提高模型对多尺度缺陷的检测性能；结合数据增强，消除不同缺陷样本数量不平衡的影响。实验结果表明，本发明提供的算法在IoU＝0.5时其mAP为96.52％，并且检测时间仅为0.024s，可以有效实现复杂场景中的铝合金铸件内部缺陷实时检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113110328B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110402225.X
申请日：2021-04-14
Applicant: 大连亚明汽车部件股份有限公司 , 大连理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 一种基于数字孪生技术的生产过程全周期智慧车间系统及解决方法，包括设计规划模块与虚实同步模块。所述设计规划模块，在虚拟组件设计模块中搭建自动化车间数字孪生体所需的虚拟组件，根据实际生产需求进行工艺设计，布置自动化产线，并对产线规划效果和控制程序进行验证。所述虚实同步模块，验证后搭建真实产线，采集其运行数据传输给数据管理与存储模块，完成真实产线数据与数字孪生体数据间的同步，并展示虚实同步的情况和运行数据，最后利用数字孪生体的数据处理结果对实际生产进行指导本发明贯穿生产线的全生命周期，能够避免由于设计缺陷造成生产事故及经济损失；提高仿真的可信度；对真实产线进行反馈控制，能够有效避免重大的安全事故及财产损失。
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公开(公告)号：CN113160163A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110401936.5
申请日：2021-04-14
Applicant: 大连亚明汽车部件股份有限公司 , 大连理工大学
Abstract: 一种基于机器视觉的发动机缸体外观缺陷检测算法，属于工业智能检测技术领域。首先，使用标准相关匹配算法从CCD获取的图像中提取出ROI(regionof interest)图像。其次，对ROI图像与模板图像进行逐像素作差处理，并取每个像素绝对值，突出铸件表面缺陷特征。再次，利用中值滤波去除图像表面噪声，通过形态学开闭运算和图像二值化对所得图像进行处理，进一步去除噪声的同时放大缺陷部位在图中的占比。最后，使用轮廓提取算法完成对缺陷的识别与定位。实验结果表明，本发明提供的算法能够有效地提高缸体外观缺陷检测速度，具有良好的检测精度，对外界光照变化以及缸体表面质量的波动具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113096098A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110401364.0
申请日：2021-04-14
Applicant: 大连理工大学 , 大连亚明汽车部件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的铸件外观缺陷检测方法，属于汽车压铸件的缺陷检测场景的领域。首先，通过图像采集模块来对流水线上的缺陷工件进行图像的采集，并对图像中的缺陷部分进行标注制作成数据集；接着，在云端对深度学习模型进行训练，并将训练好的神经网络模型下放到边缘服务器上。在进行实际检测的时候，通过图像采集模块来对流水线上的工件进行图像的采集，并将图片通过5G网络传输到边缘端服务器上部署的深度模型上，经过模型的计算后，在通过5G网络将结果反馈到终端服务器端进行结果的显示。本发明主要用于铸件生产线上铸件在机加工后的外观缺陷检测中；能够以较高的检测效率和较低的劳动力获得较高的缺陷检测的准确率。
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公开(公告)号：CN118848578A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411327806.1
申请日：2024-09-24
Applicant: 大连亚明汽车部件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种汽车支架加工夹具，涉及夹具技术领域，包括夹具板，所述夹具板上固定有用于固定汽车支架的固定器，所述夹具板外周设有用于调节夹具板方向和角度的调节组件；其中，调节组件使夹具板上下和转动，来调节夹具板的方向和角度；所述调节组件包括设在外周均匀分布的调节杆Ⅰ、调节杆Ⅱ和调节杆Ⅲ，所述调节杆Ⅰ、调节杆Ⅱ和调节杆Ⅲ底部依次转动连接有转盘Ⅰ、转盘Ⅱ和转盘Ⅲ，所述夹具板下方设有底板，所述底板顶端中部垂直固定有固定柱；通过调节组件的使用，可以调节固定器上汽车支架的角度和进行转动，调节范围大，方便汽车支架的加工，以及结构简单，制造成本低，有利于推广使用。
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公开(公告)号：CN118464324B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410910082.7
申请日：2024-07-09
Applicant: 大连亚明汽车部件股份有限公司
IPC: G01M3/26
Abstract: 本发明涉及自动化检测领域，具体是一种用于驱动器壳体密封试验的测试压力控制方法，包括：监测驱动器壳体在工装设备上的安装位置；当驱动器壳体处于安装位置的第一定位工序时，控制上压台靠近驱动器壳体的顶部，并且，上压台与驱动器壳体的顶部之间的距离大于等于第一安全高度；控制上压台下移并与驱动器壳体接触，使驱动器壳体在安装位置由第一定位工序转换为第二定位工序，其中第二定位工序的定位精度高于第一定位工序；本发明的有益效果是：在进行驱动器壳体的密封试验时，进行了粗定位、精定位，兼顾效率和精度，并通过控制施加到驱动器壳体的气密压力，保证驱动器壳体免受损害，并实现气密测试试验。
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