說到汽車外觀，很多人的首先反應都是流線型的設計、絢麗的色彩，卻忽視了汽車外觀在細節上的表現。而實際上，汽車油漆表面質量是影響外觀評價的重要指標，油漆表面缺陷直接影響產品質量與品牌形象，進而影響市場銷量。一、背景：主流車廠如何檢測漆面質量？為了確保車身漆面質量，主流汽車廠家檢測漆面質量的方式有兩種：人眼檢測和機器視覺檢測，國內工廠主要依賴人眼檢測結合手動打磨拋光的方式解決油漆表面缺陷問題。然而，人眼檢測真的是檢測漆面質量的比較好選擇嗎？人工漆面缺陷檢測據統計，人眼檢測在不疲勞的情況下，檢出率約為70%-80%，且檢測工人在條形燈帶強光照明下長期工作對視力會造成一定程度損害。此外，人眼檢測不能提供精確的缺陷種類、評級和統計數據，無法為涂裝工藝的改進和優化提供數據支撐。二、現狀：隧道式漆面檢測產品隧道式漆面檢測產品隧道式的漆面檢測傳感器是目前行業內較為主流的漆面缺陷自動化檢測產品形態，其采用了傳統機器視覺圖像處理原理，將LED條形光源和相機鋪設在類似隧道的結構中，當汽車通過隧道時，相機拍攝車身圖像進行檢測。隧道式漆面檢測檢測速度快，約40s可完成整車的檢測，但存在如下的問題：（1）誤檢率較高，可達10~20%。基于深度學習的圖像處理算法。本溪工業質檢汽車面漆檢測設備生產廠家

    汽車涂裝是汽車生產制造過程中至關重要的一個環節,進行涂裝后的車身需進行表面漆膜缺陷的檢測和修飾。傳統的工業線缺陷檢測系統采用人眼初檢和人工復檢,由于受到人眼分辨率、分辨速度及檢驗工人主觀意識的影響,且長時間的密集工作以及白色燈光的反射會導致工人的視覺疲勞,人工檢測的效率并不高,常有漏檢的現象發生。我公司外針對車身漆膜缺陷檢測的研究現狀,總結并分析了現有的傳統目標檢測算法及基于深度學習的目標檢測算法的優劣,提出了一種基于視覺的車身漆膜缺陷自動檢測與分類方法,該方法能有效改進傳統人工目視檢測的不足,提高汽車車身漆膜質量。研究內容主要包括以下幾點:(1)通過在汽車涂裝車間質檢流水線的數據采集,獲得車身漆膜缺陷樣本集,分析常見的車身漆膜缺陷種類及其形態學特征,提出了一種樣本集的離線數據增強策略,使用該策略對樣本集進行增強并建立了車身漆膜缺陷數據庫;(2)通過對SSD算法的研究,提出了一種改進的MobileNet-SSD算法,從網絡結構和匹配策略兩方面對SSD算法進行了改進;(3)設計并實現了車身漆膜缺陷自動檢測及分類系統,通過Web服務器的形式為用戶提供車身漆膜缺陷檢測與分類的服務,保證用戶無論使用什么系統及設備均可得到相同的用戶體驗。淮南汽車面漆檢測設備打破了漆面質量缺陷自動檢測技術被國外壟斷的現狀，同時應用機器人識別的新模式，實現了技術轉變為生產力。

    由此可以建立如下公式進行計算，由此即可形成更加直觀且定量的自動檢測系統缺陷檢出率和單車誤報的評價指標。缺陷檢出率=檢出缺陷/檢出缺陷+未檢出缺陷×100%;系統單車誤報=總誤報缺陷個數/總檢查車輛數量。為了進一步驗證自動檢測系統的檢測成效，還應建立相應的工作組，由規劃、質保和涂裝車間進行有效結合，一方面保證每日生產線上有效落實Audit查驗車身的方式，另一方面就要在每日生產的過程中，進行一定數量的自動檢測系統車身檢驗，并將自動檢測結果與Audit檢查結果進行對照，由此獲悉檢出缺陷、未檢測出缺陷和誤報缺陷等相關的數據。此外，針對不同車身顏色的情況，還可以建立檢出率和單車誤報的統計表。自動檢測系統在檢測過程中受到顏色的影響相對較小，其檢出率與單車誤報缺陷次數相對穩定，雖然存在個別波動情況，但總體而言并沒有出現較大差異，且很大程度上其差異原因在于系統設置的敏感性不同。在出現誤報缺陷的情況下，人工查看后確認無缺陷則可以不做返修處理工作。而自動檢測系統在批量生產運行過程中，還表現出額外的效果與優勢，比如減少了人工勞動力，降低了人力標準，提高了生產的自動化效果等。在傳統的報交線上，工人需要負責兩方面的工作。

    將39個工業視覺傳感器固定于車身周圍，進行涂裝表面圖像獲取，保證每個傳感器都能固定獲取并檢測對應的區域范圍，并通過所有傳感器的合理分布，使得檢測的總區域將車身表面全覆蓋。系統以LED紅色高亮光帶為光源，在車身行進的同時，對車身涂膜表面進行高清掃描，從每輛車上可以獲取3萬張以上的高清圖像，而后通過高性能計算機處理中心對圖像數據進行處理，進而根據算法分析出接測結果，并通過數據輸出，自動指出其缺陷位置。該技術對于車身涂裝缺陷的檢測與識別主要依靠缺陷表面與正常涂裝表面的反射光差異，在光的反射定律下，車身涂裝平面形成的反射光具有典型特征，當視覺傳感器接收到與預設光線不同的信號時，就可以大概判斷其存在缺陷問題，而后將傳感器圖像進行智能處理，進而分析得出結果。汽車涂裝自動檢測技術的系統結構主要包括編碼器、視覺傳感器、通訊I/O模塊、光電開關傳感器、PLC、光源、處理器等。該系統結構具有占地面積小，應用靈活的特征。主檢測系統占地×，后蓋檢測結構占地×，可以靈活安裝在面漆存儲線內，進而在車間改動時較為簡單。在具體的系統結構中，系統編碼器直接連接輸送滾床，檢測系統根據輸送轉速控制拍照的頻率。我們的檢測系統改變了現在人工檢測耗時過長、一次檢出率低等缺陷,同時可以降低人工成本。

    從而帶動所述第二錐齒輪38轉動，從而帶動所述diyi錐齒輪43轉動，此時所述螺紋套41轉動帶動所述螺紋桿40移動，從而帶動左右兩個所述滑動塊46移動，所述滑動塊46移動帶動所述噴頭16移動，由于此時所述機身10處于遠離需要補油漆的汽車表面一側，所述三通閥56將左側的所述diyi連通管55與所述第二連通管57連通，此時啟動所述氣泵17時，所述噴頭16能夠噴射出油漆從而對汽車表面進行油漆覆蓋，此時由于所述密封罩15與汽車表面貼合，油漆不會擴散出所述密封罩15外部，從而保護汽車表面不受多余油漆污染，當所述滑動塊46移動至*右側時啟動所述第二電機48帶動所述第三轉軸51反轉，多次重復上述操作后，汽車表面油膜厚度達到標準值；2、待油漆干后，向下按壓所述機身10，此時所述花鍵桿23自上而下依次卡入所述鎖定槽21內，從而調整機身10與所述汽車表面距離，當所述拋光輪44與油漆表面貼合并被壓縮后，啟動所述此時啟動所述第二電機48帶動所述第三轉軸51轉動，所述第三轉軸51轉動帶動所述第二齒輪49與所述第三齒輪53轉動，由于所述第三齒輪53與所述內齒圈52嚙合，此時所述第三齒輪53轉動帶動所述轉動架13轉動，同時所述第二齒輪49轉動帶動所述第二轉軸36轉動。為公司產品的高質量貢獻寶貴經驗，助力公司高效精益生產。十堰光學方法汽車面漆檢測設備哪家好

這一具有革新意義的系統利用機器視覺來提升汽車行業的質量控制。本溪工業質檢汽車面漆檢測設備生產廠家

    但是所采集的圖像信息并不是全部用于檢測提示，比如車頂天窗、天線孔等位置，同樣會生成非預設參數，但這些區域會自動去除在缺陷檢測之中。在該環節中，系統主要通過感興趣區域ROI機制進行控制，通過該機制可以讓系統分辨出采集圖像中可以忽略的信息內容，進而保證檢測具有更高的針對性與精確性。對于不同顏色的車身，檢測系統也會建立智能學習體系，針對不同的顏色建立檢測參數庫，進而以更精確的數據檢測其光線范圍，保證圖像采集的高質量標準，從而保證檢測系統不會受到因顏色而帶來的反射光光線線差差異異影影響響。圖像處理自動檢測系統在得到傳感器采集的諸多圖像之后，則要對高清圖片進行圖像二值化算法處理，進而通過算法疊加擬合，模擬生成對應車型的檢測模板。在實際檢測過程中，系統可以根據車型自動設置主模板視覺傳感器，其他傳感器則會根據算法進行區域整合，進而保證檢測范圍完整化。而后系統會建立預設標準，并根據定點圖案搜索智能識別檢測區域中的區域形狀，以此辨識缺陷存在的位置以及大小范圍。結果輸出在車身返修線上設有人工返修工位，并配備了液晶顯示器，當自動檢測系統檢測完畢后，其結果信息會即時存儲到系統的數據庫之中。本溪工業質檢汽車面漆檢測設備生產廠家

    領先光學技術（江蘇）有限公司成立于2019年，公司總部地址位于武進區天安數碼城內獨棟12-2#寫字樓。我們的種子企業“ling先光學技術（常熟）有限公司”成立于2014年，是國家高新技術企業、科技型中小型企業、江蘇省民營科技企業、雛鷹企業。知識產權80余項（發明專利8項）。內核團隊：教授2名、博士2名、行業渠道關鍵人4人。長期穩定與復旦大學、大連理工大學合作。底層技術包括：光學（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度學習）；MicroLED（發光器件、透明顯示、微型投影）。是做一件“利用光學進行工業質量檢測設備的生產和制造”。自主開發光學系統和底層內核算法，擁有十年以上行業經驗，主要應用于：汽車玻璃檢測行業、片材檢測行業、半導體材料檢測行業，我們的戰略新產品：微米級光刻機已經完成版流片，也正在一步步趨于穩定和成熟。公司在科技的浪潮中，已經具有將內核技術轉化為產品的經驗與能力。公司是高科技、高成長性企業，公司不斷的夯實自身技術基礎，愿成為中國工業發展中奠基石的一份子，打破國外的智能裝備的，樹名族自有高技術品牌。