随着企业数字化建设不断推进,工业检测作为先进制造的重要基础支撑技术之一,进入智能化变革新阶段.本文针对相控阵T/R组件组装领域中组装密度高、元器件种类繁杂、检测对象尺寸范围变化大、背景复杂且缺少标准模板图形,使得现有缺陷检测手段效率较低,识别不高,难以定位,难以满足数字化车间建设需求等问题,通过分析T/R组件组装工艺和缺陷特点,在原有数字化建设基础上,将现有检测手段与机器学习、深度学习等人工智能技术深度融合,从而构建面向T/R制造缺陷的智能检测系统,最终实现制造过程高效检测及质量数据有效管理,助力军工制造企业数字化转型.
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