针对橡胶管接头扣压工艺中人工检测效率低、精度差的行业痛点，本研究开发了一套基于机器视觉的自动化检测系统。该系统旨在提高检测效率，确保扣压质量的稳定性和一致性，从而提升橡胶管接头在汽车零部件及其他工业应用中的可靠性。系统采用双光源多角度成像方案，结合改进的YOLOv5算法，实现了扣压长度、同心度、表面压痕深度、扣压角度、橡胶层厚度及外套直径等6项关键参数的在线测量。经过实际产线验证，该系统检测速度达到150件/分钟，测量精度达到±0.05mm，漏检率低于0.3%。目前，该系统已成功应用于3家汽车零部件企业，显著提升了产品质量管控水平，降低了不良品率，提高了生产效率和客户满意度。
