关键词：汽车零部件;图像识别;MobileNet V2;卷积神经网络
摘 要：基于Mobile Net V2设计一套汽车零件智能识别系统，采用拍摄视频取帧建立数据集，基于Mobile Net V2轻量级特征提取网络识别零部件图像，使用Py Qt5建立零件识别系统人机交互界面。以商用汽车鼓式制动器的摩擦衬片为例进行测试，结果显示：平均识别准确率为98.71%，平均精确率为98.64%，平均召回率为98.75%。表明基于Mobile Net V2卷积神经网络识别系统用于汽车零部件图像识别是可行的，为移动端汽车零部件图像识别提供了技术支撑。
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