1. 研究背景

国内电动工具传统检测以人工 + 简易设备为主，存在效率低、人为误差大、劳动强度高等问题，且现有检测设备技术落后，无法满足现行国标对产品标识、耐热性能等项目的高精度检测要求，因此亟需智能化检测方案。

2. 核心研究内容

1. 系统架构：搭建由图像识别、数据分析、比对判定、预警提示四大模块组成的视觉检测系统；

2. 软硬件设计：硬件采用工业相机、专业镜头、光源等视觉设备；软件融合机器视觉算法、深度学习与 OCR 字符识别技术，形成完整图像处理与识别流程；

3. 应用场景：主要针对电动工具两大核心检测项目 ——球压耐热测试、产品标识与说明书合规性检测。

3. 实验结果

1. 球压测试：与传统光学仪器相比，系统检测误差小，精度满足使用要求，检测效率大幅提升；

2. 标识检测：可 100% 识别各类标识、文字错误，单组检测速度极快，适合大批量抽检与质量监管；

3. 现存不足：图像成像效果、硬件像素仍有优化空间，测试样本品类有待扩充。

4. 研究价值与展望

该系统用图像识别 + 深度学习技术替代传统人工检测，解决了电动工具质检的行业痛点，检测精度、效率、稳定性均优于传统方式，可应用于企业产线自检、第三方检测机构、市场质量监督等场景。后续将持续优化硬件与算法，扩充检测项目和样本类型，完善系统功能。