A montagem dos suportes de cabos nas asas de aeronaves envolve uma grande quantidade de suportes. Para garantir a qualidade da montagem, o método tradicional depende da inspeção visual manual, cuja estabilidade e precisão são difíceis de garantir. Para superar as limitações dos métodos atuais de inspeção de montagem, foi proposta uma metodologia de inspeção de conformidade de montagem dos suportes de cabos de asa baseada em visão. Para resolver o problema da perda de informações da imagem devido ao forte reflexo dos suportes metálicos, foi introduzida a tecnologia de imagem polarizada para melhorar o efeito de imagem dos suportes; para lidar com a mistura de informações de primeiro e segundo plano na cena de montagem, YOLOv8 foi acoplado ao SAM para formar um algoritmo de segmentação de instâncias em duas fases, que pode ser implantado rapidamente e segmentar as peças com precisão; para compensar a diferença de ângulo de visão causada por erros repetidos de posicionamento entre o padrão real e a imagem de montagem testada, foram extraídas características invariantes para o alinhamento de imagens; por fim, calcula-se a razão de interseção sobre união das máscaras a nível de pixel entre as peças correspondentes para filtrar as peças com montagem incorreta ou ausente. O método proposto neste artigo melhora significativamente a eficiência em comparação com a inspeção manual, comprovado experimentalmente, alcançando uma precisão de 96,08% e taxa de recuperação de 100% para peças montadas incorretamente, alcançando alta eficiência de implantação, precisão e estabilidade.

inspeção visual; segmentação de instâncias; correspondência de modelos; suportes de cabos; imagem polarizada