存在问题

核心泵泄漏检测是汽车制造中保障动力系统密封性的关键环节。传统人工检测效率低且易漏检，而现有视觉方案因振动干扰、荧光信号弱、泄漏形态多样等问题，难以实现高精度定位。

服务成果

通过集成机械结构设计、光学检测、自动化控制、图像处理与深度学习算法，开发一套核心泵泄漏检测及泄漏点定位系统，助力智能制造质量控制升级。

Technical Introduction of the Solution

方案技术简介

1.机械结构与光学配置
自主设计了带导轨支架的检测装置，该装置具备上下升降及绕中心旋转功能，相机通过运动装置可实现角度调节，搭配定制紫外光源以激发泄漏液体的荧光反应。整体结构采用轻量化设计，并经过特殊振动优化，能够在已知振动环境下保证取像正常，为后续检测提供稳定的图像来源。

2.自动化控制
相机及光源与现有设备联动，可实现一键自动化运行，提升了检测过程的便捷性与效率。

3.图像技术处理
先对采集到的图像进行预处理，包括去噪、荧光增强以及基于暗场图像的亮度校正，为后续算法处理奠定良好基础；接着采用改进的深度学习算法结合相关模型对荧光区域进行分割，再通过多种后处理优化，提高泄漏区域识别的准确性。

4.数据集
为保障系统的泛化能力与检测精度，构建了涵盖多种场景的数据集，并进行数据增强处理，以应对不同泄漏情况的检测需求。