伴随着新一代信息技术的蓬勃发展和广泛应用,越来越多智能化设备被应用到再制造生产工艺过程中。然而,考虑到各种生产设备在数据格式、数据类型、处理能力等方面的差异,以及再制造环境中存在的众多不确定性干扰,传统的检测和分拣方法已经不能满足动态化、智能化的需求。因此,如何高效、准确地实现废旧零件检测和分拣过程已经成为业界研究的重点。考虑到数字孪生技术所具有的虚实交互、实时映射的特点,将数字孪生应用于再制造过程,是提高零部件检测与分拣智能化水平的一个重要途径。本文面向零部件检测与分拣任务,从视觉检测算法和机器人分拣流程两个角度进行研究,提出一种基于数字孪生的蜗轮表面缺陷检测与分拣方法。主要研究工作如下:（1）面向检测与分拣任务的虚实交互及数字孪生框架研究。针对零部件检测和分拣过程对于流程动态调控和设备远程监测的需求,分析传统检测和分拣任务流程的组成要素,在此基础上提出一种基于数字孪生的动态化检测和分拣任务流程。在此基础上,针对任务流程中的虚实交互问题,对数字孪生虚实空间的信息进行建模和分析,提出一种虚实空间映射及交互方法;针对任务流程中的视觉伺服控制问题,以工业机器人为硬件平台研究面向检测和分拣任务的视觉伺服方法,最终建立视觉伺服型数字孪生框架。（2）虚实相融的蜗轮表面缺陷检测方法研究。针对蜗轮表面缺陷检测过程中小样本问题,研究分析蜗轮零件的几何结构和表面缺陷特征,并将物理空间中的参数和特征数据与虚拟空间的数字模型结合,提出一种虚实相融的蜗轮表面缺陷数据集构建方法。针对蜗轮表面缺陷检测过程中实时性的问题,将深度可分离卷积和通道混洗机制同时融入到缺陷检测方法中,并在此基础上研究蜗轮表面缺陷检测方法。最后,通过算法对比和实例仿真实验说明提出方法的有效性。（3）基于数字孪生的蜗轮表面缺陷检测及分拣系统的设计与实现。在上述相关方法与技术研究的基础上,以面向模块化开发的思想,设计蜗轮零件检测分拣系统,完成信息通信管理模块、交互仿真模块和检测分拣模块的开发,并通过UR5机器人平台实现零部件动态化分拣功能。最后对每个功能模块进行实现和测试,验证系统的有效性,实现蜗轮零件的高效检测和分拣。