مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

سامانه هوشمند تشخیص نوع بدنه خودرو در کابین پاشش رنگ رباتیک با استفاده از یادگیری عمیق

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه خودروسازی سایپا، تهران
2 دانشکده مهندسی برق وکامپیوتر، دانشگاه تهران
چکیده
- شناسایی دقیق پلتفرم بدنه خودرو پیش از ورود به کابین پاشش رنگ، برای جلوگیری از خطاهای پرهزینه، بهینه‌سازی مصرف مواد و افزایش قابلیت اطمینان در خط تولید خودرو امری حیاتی است. سیستم‌های متداول مبتنی بر حسگرهای نوری به دلیل ناتوانی در تمایز بدنه‌های مشابه و پردازش بلادرنگ، فاقد دقت لازم در محیط پیچیده صنعتی هستند. این پژوهش به طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند مبتنی بر پردازش تصویر و یادگیری عمیق می‌پردازد که قادر به تشخیص خودکار و دقیق سه پلتفرم مختلف بدنه خودرو (X200، SP100 و X200 بهینه) است. در معماری پیشنهادی، از پایه ResNet همراه با انتقال یادگیری و تکنیک‌های پیشرفته افزایش داده برای تطبیق پذیری و مقاوم‌سازی در برابر شرایط متغیر محیط صنعتی (تغییرات نور و پیچیدگی پس‌زمینه) استفاده شد. مدل بر روی مجموعه داده‌ای جامع و واقعی، جمع‌آوری شده از خط تولید، آموزش و به‌طور گسترده ارزیابی گردید. نتایج تجربی نشان داد که مدل ResNet-50 به دقت تشخیص ۱۰۰٪ و سطح اطمینان متوسط بالای ۹۸٪ در محیط عملیاتی و پرچالش دست یافته است. این سامانه از پایداری و قابلیت اطمینان بالایی برخوردار است و پتانسیل کامل برای جایگزینی با سیستم‌های سنتی به منظور کاهش خطا، صرفه‌جویی در مصرف مواد و کاهش وابستگی به مداخله انسانی در خط رنگ خودرو را دارا می‌باشد.
کلیدواژه‌ها

[1] Pendar, M.-R., Rodrigues, F., Páscoa, J. C., Lima, R. Review of Coating and Curing Processes: Evaluation in Automotive Industry. Physics of Fluids, 34(10), 2022.
 
[2] Culda, L. I. RFID Technology in Production and Post Production for the Automotive Industry. Robotica & Management, 28(1), 2023.
 
[3] Kuş, A. Implementation of 3D Optical Scanning Technology for Automotive Applications. Sensors, 9(3), 1967-1979, 2009.
 
[4] O'Mahony, N., Campbell, S., Carvalho, A., Harapanahalli, S., Hernandez, G. V., Krpalkova, L., et al. Deep Learning vs. Traditional Computer Vision. In Advances in Computer Vision: Proceedings of the 2019 Computer Vision Conference (CVC), Volume 1, Springer, 2020.
 
[5] Jung, H., Rhee, J. Application of YOLO and ResNet in Heat Staking Process Inspection. Sustainability, 14(23), 15892, 2022.
 
[6] Li, Z., Tian, X., Liu, X., Liu, Y., Shi, X. A Two-Stage Industrial Defect Detection Framework Based on Improved-YOLOv5 and Optimized-Inception-ResNetv2 Models. Applied Sciences, 12(2), 834, 2022.
 
[7] Li, C., Li, L., Jiang, H., Weng, K., Geng, Y., Li, L., et al. YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications. arXiv preprint arXiv:2209.02976, 2022.
 
[8] Puttemans, S., Callemein, T., Goedemé, T. Building Robust Industrial Applicable Object Detection Models Using Transfer Learning and Single Pass Deep Learning Architectures. arXiv preprint arXiv:2007.04666, 2020.
 
[9] Chen, Z., He, Z., Chao, B., Guo, H. Visual Detection Application of Lightweight Convolution and Deep Residual Networks in Wood Production. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022(1), 9465433, 2022.
 
[10] Lee, Y., Kim, H., Park, E., Cui, X., Kim, H. Wide-Residual-Inception Networks for Real-Time Object Detection. 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), IEEE, 2017.
 
[11] Wang, H., Peng, J., Zhao, Y., Fu, X. Multi-Path Deep CNNs for Fine-Grained Car Recognition. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 69(10), 10484-10493, 2020.
 
[12] Huttunen, H., Yancheshmeh, F. S., Chen, K. Car Type Recognition with Deep Neural Networks. 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), IEEE, 2016.
 
[13] Nazemi, A., Shafiee, M. J., Azimifar, Z., Wong, A. Unsupervised Feature Learning Toward a Real-Time Vehicle Make and Model Recognition. arXiv preprint arXiv:1806.03028, 2018.
 
[14] Schulzrinne, H., Rao, A., Lanphier, R., Westerlund, M., Stiemerling, M. Real-Time Streaming Protocol (RTSP). RFC 2326, April 1998. [Online]. Available: https://tools.ietf.org/html/rfc2326.
 
[15] FFmpeg Documentation. FFmpeg, 2025. [Online]. Available: https://ffmpeg.org/ffmpeg-all.html.
 
[16] MathWorks. TrainingOptions Documentation. 2019. [Online]. Available: https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/trainingoptions.html. Accessed: May 14, 2025.