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题名改进YOLOv8的汽车制动器装配缺陷检测算法
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作者
叶娜
周学良
张映锋
梁宏
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机构
湖北汽车工业学院机械工程学院
湖北华阳汽车制动器股份有限公司
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第4期140-145,151,共7页
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基金
省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室开放课题项目(JMDZ202321)。
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文摘
针对汽车制动器在装配过程中易出现各类小零件漏装、错装和装配不规范等问题,提出了一种基于YOLOv8网络改进的机器视觉检测算法(Brake-YOLO),用于汽车制动器装配缺陷检测。首先,提出了高效多尺度卷积注意力模块C2f_EMA对视觉图像全局信息进行编码,以提高模型的特征提取能力与效率,以及对小目标的检测能力;其次,引入自适应空间特征融合结构(ASFF)以减少特征融合过程中的信息丢失,增强模型特征融合能力;最后,采用均衡焦点损失函数(EFL Loss)改善样本类别不平衡问题,以提高对汽车制动器装配缺陷的检测准确性和鲁棒性。实验结果表明,改进后的算法相比原算法在精确度、召回率、均值平均精度上分别提高了2.8%、1.2%、3.5%,检测速度达到了145.8 FPS(每秒帧数),进一步提高了汽车制动器装配缺陷检测的精度和效率。
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关键词
汽车制动器
装配缺陷检测
深度学习
YOLO
多尺度特征融合
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Keywords
automotive brake
detection of assembly defect
deep learning
YOLO
multi-scale feature fusion
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG66
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名钢丝绳环双质量飞轮弹性元件非线性特性研究
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作者
龙云
王红霞
赵磊
梁宏
龚青山
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机构
湖北汽车工业学院机械工程学院
十堰市工业产品质量检验检测所
湖北华阳汽车制动器股份有限公司
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出处
《机械设计》
北大核心
2025年第6期174-180,共7页
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基金
湖北省自然科学基金资助项目(2017CFB741)
工信部工业互联网创新发展工程项目(TC200A00W,TC200802C)
+2 种基金
湖北省重点研发计划项目(2020BAA005)
湖北省教育厅重点项目(D20211803)
湖北汽车工业学院博士基金(BK202001)。
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文摘
针对多项式模型参数众多且无法直观描述钢丝绳环双质量飞轮弹性元件刚度阻尼特性的问题,对多种规格的该弹性元件进行了动态加载试验,分析了各参数对其迟滞特性的影响规律。采用等效平均法对改进多项式模型进行了简化,分别用等效线性刚度和等效黏性阻尼系数描述了钢丝绳环的刚度和阻尼特性,并基于试验数据完成了模型参数识别。研究结果表明:所建立的非线性迟滞模型不仅各参数物理含义明确、易于识别,还可以清楚地反映钢丝绳环双质量飞轮弹性元件的刚度和阻尼特性。
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关键词
双质量飞轮
钢丝绳环
非线性迟滞模型
等效平均法
参数识别
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Keywords
dual mass flywheel
wire rope ring
non-linear hysteresis model
equivalent average method
parameter identification
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分类号
TH113
[机械工程—机械设计及理论]
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