基于机器视觉的烟花装配质量检测系统开发研究

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摘要针对烟花装配质量检测中人工方法效率低、误差率高等问题,研究提出一种基于机器视觉的在线检测系统。通过集成高分辨工业相机、多光谱照明装置及深度卷积神经网络,该系统实现了烟花装配关键质量指标的实时检测,错误检出率控制在0.3%以下,检测准确率达98.2%,平均响应时间为1 s,显著提高了检测效率与可靠性。研究突破传统检测方法的局限,能够为烟花制造业智能化升级提供技术支撑。

作者崔松林陈国玺

机构地区商丘工学院

出处《花炮科技与市场》 2025年第3期39-41,共3页

关键词烟花装配质量检测系统机器视觉深度学习算法智能制造生产安全

分类号 TP274.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

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