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    基于计算机视觉的表面缺陷自动检测作为一种快速发展的新型检测技术，具有速度快、效率高等优点，已经成功应用到多个行业。将其应用到汽车车身漆膜缺陷检测领域，可改变现在人工检测耗时过长、一次检出率低等缺陷，同时可以降低人工成本。主要介绍了漆膜缺陷自动检测技术的原理、特点，以及在一些生产线中的应用实例，总结了现状及存在的问题，并对其应用前景做了展望。汽车涂装是汽车生产过程中重要的一个环节，主要为汽车提供外观装饰性和长期的防腐蚀性能。常规的汽车涂装过程中，喷涂后的车身需要进行漆膜表面的缺陷检测和修饰。目前，喷涂后车身漆膜检测主要通过人工目视的方法完成，存在耗时过长、效率低下及受人为因素影响等缺点，是制约涂装车身质量的关键因素之一。随着光电、自动化和计算机图像处理技术的发展，计算机视觉在不同工业部门得到了大量的应用。比如基于计算机视觉的表面缺陷自动检测技术已经大量地应用在织物表面、食品表面、钢表面、瓷砖表面以及多晶硅太阳能电池表面检测等领域。近几年，表面缺陷自动检测技术开始在汽车车身漆膜缺陷的检测领域发展，并且已经开始在一些汽车公司测试与应用。与传统的人工检测方法相比。为公司产品的高质量贡献宝贵经验，助力公司高效精益生产。孝感高精度汽车面漆检测设备推荐

    为了提高车身漆面缺陷检测的效率和准确性，本研究利用计算机视觉技术和深度学习方法，以小样本为基础实现了车身漆面缺陷的自动检测。首先，为了实时采集车身油漆缺陷图像，本文提出了一种新的数据增强算法，以增强数据库处理小样本数据过拟合现象的能力。针对汽车涂料固有的缺陷特征，通过改进MobileNet-SSD网络的特征层，优化边界框的匹配策略，提出了一种改进的MobileNet-SSD算法，用于油漆缺陷的自动检测。实验结果表明，改进的MobileNet-SSD算法可以检测出六种传统车身漆膜的缺陷，准确率超过95％，比传统SSD算法快10％，可以实现实时、准确的车身漆面缺陷检测。车身主要由钢制成，长时间暴露在空气中容易被氧化和腐蚀。涂漆后，将在车身表面形成一层保护膜，该保护膜会阻挡空气并使其具有良好的耐腐蚀性。此外，车身漆膜的光滑度在一定程度上影响着人们的购车欲望。同样，如果喷漆不彻底或涂料中含有杂质，会加速汽车的腐蚀，降低消费者的购买意愿。目前，生产线中的大多数人彩绘缺陷都是通过人工目测来检测的。长时间在高度光线下工作并受许多主观因素（例如情绪，视觉疲劳等）影响的工人，将降低缺陷检测的效率并提高检测成本。因此。泉州快速汽车面漆检测设备生产厂家我们的设备可实现全自动检测，检出率高达99%。

    从而带动所述第二锥齿轮38转动，从而带动所述diyi锥齿轮43转动，此时所述螺纹套41转动带动所述螺纹杆40移动，从而带动左右两个所述滑动块46移动，所述滑动块46移动带动所述抛光轮44移动，由于此时所述机身10处于靠近需要补油漆的汽车表面一侧，所述三通阀56将右侧的所述diyi连通管55与所述第二连通管57连通，此时启动所述气泵17时，所述喷头16能够喷射出抛光液从而对汽车表面进行油漆覆盖，同时启动所述diyi电机45带动所述抛光轮44转动，所述抛光轮44自转同时沿螺旋线移动，当所述滑动块46移动至*右侧时启动所述第二电机48带动所述第三转轴51反转，多次重复上述操作，从而对修补后的油漆进行抛光，从而使修补油漆与汽车原漆融为一体；3、带到抛光完成后，手动转动所述手动轮27半周，此时所述第四转轴31带动所述第四锥齿轮30转动，从而带动所述第三锥齿轮29转动，从而带动所述蜗杆32转动，从而带动所述蜗轮34转动，所述蜗轮34转动带动所述diyi转轴22转动半周，此时所述花键杆23末端斜面朝上，此时所述机身10在所述顶压弹簧12作用下上移与所述限位块24贴合，此时反向转动所述手动轮27半周，从而带动所述花键杆23转动半周，此时所述花键杆23末端斜面朝下，设备恢复初始状态。

    机器人式缺陷检测系统采用机器人来布置光源和相机。该系统的检测硬件由4台搭载检测单元的机器人组成,安装在面漆烘房出口的在线检查工位。检测单元将光源和相机集成在一个单元中.亮点是一块可显示不同光源模式的LED显示屏。车身的每一处位置会通过不同的光源模式（单色光、条纹光等）在不同方向上进行多次检测，通过叠加采样实现2D图像＋3D轮廓的图像识别方式。机器人式缺陷检测系统可以实现小，比较大可实现单线60JP1的检测能力，单线投资1500~2000万元。机器人式缺陷检测系统识別精度高,受益于其多次检测＋叠加采样的图像采集方式,对于凹凸、缩孔等3D缺陷识别效率较高。但鉴套系统结构较复杂，1个检测站需要配置4台机器人,针对多车型需要分别进行轨迹示教，投资维护成本较高。 利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、进行实际检测和应用。

    实现车身漆面缺陷自动检测系统非常重要。缺陷检测一直是计算机视觉领域的研究热点。通过计算机视觉知识的使用，可以有效、准确地实现缺陷区域的检测和分类。目前，计算机视觉在车身漆膜缺陷检测方面有很多成熟的研究。，选择了感兴趣的区域，并标记了它们，以实现缺陷位置的准确检测。还有的研究者使用局部二值模式（LBP）和局部方差（VAR）算子的旋转不变性度量的联合分布来检测和定位人**绘中的缺陷。，然后根据局部方向模糊方法检测整个照明区域的缺陷。。选择多个几何特征和灰度特征作为缺陷特征参数，用于SVM分类和识别。通过深度学习方法对输入图像集进行训练，并且可以使用检测模型来检测缺陷图像。在缺陷检测中，深度学习也有很大的贡献。吴松林等人提出了一种基于Siam网络的按钮缺陷相似度检测方法。利用专门设计的损失函数Siam网络，实现了自动样本提取和相似度测量，并将其应用于实际的机器视觉系统。HuijunHuet等人结合缺陷目标图像提取三种图像特征：几何特征，灰度特征和形状特征，并使用支持向量机对钢带的表面缺陷进行分类。（TDDnetwork），它利用深度卷积网络固有的多尺度金字塔结构来构造特征金字塔，以提高PCB缺陷检测性能。。为绚彩涂装安装智慧大脑，不断开启技术创新新局面。孝感偏折光学法汽车面漆检测设备推荐

在提高缺陷检测率以及涂装车间自动化率的基础上，为未来自动打磨及抛光技术的应用提供有力的数据基础。孝感高精度汽车面漆检测设备推荐

    随着经济的迅猛发展，汽车已经成为当今社会普遍的交通工具，除性能指标外，漆面好坏同样决定着产品质量及品牌形象，因此针对漆面质量检测也是整车出厂前的重要检验项。一、背景车辆表面喷漆通常在涂装车间内进行，而针对表面质量的检测同样在此工序内完成（此时表面整洁，无需担心后续工序额外引入缺陷，同时便于即时修复）。涂装车间生产工艺流程常见漆面缺陷类型如划痕、污垢、缩孔、橘皮、流挂等，摘选如下：橘皮：通常由于油漆粘度太高或涂装车间温度太高等原因，致使漆面呈现如橘子皮一样的凹凸感，光泽度变差。流挂：通常由于喷涂不均或涂料粘度偏低等原因，致使漆膜产生不均的条纹及流痕的现象。缩孔：通常由于被涂物、涂装截止或涂料中存在导致缩孔的物质，致使涂膜产生反拔和局部收缩的现象。二、检测方案1、人工目视目前国内多数车企均采用此种方案。通常人眼在正常视距（25cm）能分辨的尺寸约。针对漆面缺陷检测，据统计约能达到70%~80%的检出率，但在灯带下长时间工作容易产生疲劳且对视力造成损害，并且无法精确提供缺陷种类及统计数据，很难满足需求。2、隧道式隧道式漆面检测方案采用传统2D面阵视觉系统，将多台LED条光及相机按一定间隔部署在隧道式结构中。孝感高精度汽车面漆检测设备推荐

    领先光学技术（江苏）有限公司成立于2019年，公司总部地址位于武进区天安数码城内独栋12-2#写字楼。我们的种子企业“ling先光学技术（常熟）有限公司”成立于2014年，是国家高新技术企业、科技型中小型企业、江苏省民营科技企业、雏鹰企业。知识产权80余项（发明专利8项）。内核团队：教授2名、博士2名、行业渠道关键人4人。长期稳定与复旦大学、大连理工大学合作。底层技术包括：光学（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度学习）；MicroLED（发光器件、透明显示、微型投影）。是做一件“利用光学进行工业质量检测设备的生产和制造”。自主开发光学系统和底层内核算法，拥有十年以上行业经验，主要应用于：汽车玻璃检测行业、片材检测行业、半导体材料检测行业，我们的战略新产品：微米级光刻机已经完成版流片，也正在一步步趋于稳定和成熟。公司在科技的浪潮中，已经具有将内核技术转化为产品的经验与能力。公司是高科技、高成长性企业，公司不断的夯实自身技术基础，愿成为中国工业发展中奠基石的一份子，打破国外的智能装备的，树名族自有高技术品牌。