1)讀取橫條紋圖像組，對(duì)橫條紋圖像分別進(jìn)行橫向條紋分割得到橫向亮條紋圖像和橫向暗條紋圖像，針對(duì)橫向亮條紋圖像進(jìn)行二值化、邊緣腐蝕，得到橫向亮條紋檢測(cè)區(qū)域，在橫條紋圖像組中分別分割出橫向亮條紋灰度檢測(cè)區(qū)域，對(duì)橫向亮條紋灰度檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行二值化與特征提取，提取得到橫向亮條紋中的外觀缺陷；同樣依據(jù)上述處理過程可得到橫向暗條紋圖像中的外觀缺陷；步驟(2)讀取豎條紋圖像組，對(duì)豎條紋圖像分別進(jìn)行橫向條紋分割得到豎向亮條紋圖像和豎向暗條紋圖像，針對(duì)豎向亮條紋圖像進(jìn)行二值化、邊緣腐蝕，得到豎向亮條紋檢測(cè)區(qū)域，在豎條紋圖像組中分別分割出豎向亮條紋灰度檢測(cè)區(qū)域，對(duì)豎向亮條紋灰度檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行二值化與特征提取，提取得到豎向亮條紋中的外觀缺陷；同樣依據(jù)上述處理過程可得到豎向暗條紋圖像中的外觀缺陷；步驟(3)讀取漫射均勻圖像，對(duì)漫射均勻圖像進(jìn)行二值化、特征提取、特征篩選操作后，提取得到漫射均勻圖像中的外觀缺陷；步驟(4)外觀缺陷整合，將步驟(1)中提取得到的外觀缺陷、步驟(2)中提取得到的外觀缺陷與步驟(3)中提取得到的外觀缺陷逐一進(jìn)行缺陷匹配，對(duì)形狀匹配一致的外觀缺陷進(jìn)行剔除，從而得到汽車漆面表面外觀缺陷。成功檢測(cè)出缺陷后，系統(tǒng)會(huì)使用久經(jīng)驗(yàn)證的算法，并根據(jù)不同客戶的規(guī)格對(duì)所有質(zhì)量相關(guān)表面缺陷進(jìn)行分類。哈爾濱代替人工汽車面漆檢測(cè)設(shè)備價(jià)格

    15s內(nèi)采集3000幀圖像，使用不同角度光線檢查車身漆面情況，數(shù)據(jù)表明此套系統(tǒng)可改善82%車身噴涂質(zhì)量和客戶滿意度。2、德國(guó)寶馬2007年寶馬Dingolfing工廠針對(duì)reflectCONTROL漆膜缺陷檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，其視覺系統(tǒng)由一臺(tái)大屏和四臺(tái)200w相機(jī)組成，每個(gè)位置采集8幀圖像，通過4臺(tái)機(jī)器人并聯(lián)使用。終在60s節(jié)拍內(nèi)完成30個(gè)位置檢測(cè)，檢出率在98%以上（缺陷小直徑）。3、德國(guó)梅賽德斯-奔馳2007年奔馳Rastatt工廠使用ISRAVISION公司CarPaintVision系統(tǒng)進(jìn)行缺陷檢測(cè)測(cè)試，每套系統(tǒng)含兩個(gè)側(cè)面機(jī)器人和一個(gè)水平面機(jī)器人，在60s節(jié)拍內(nèi)完成全車掃描，終獲得（缺陷小直徑）?？偨Y(jié)基于機(jī)器視覺的自動(dòng)化漆面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，不受人工主觀性和汽車顏色等外界環(huán)境的影響，極大地提高了生產(chǎn)效率并改善了噴涂質(zhì)量。龍巖高精度汽車面漆檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商家隨著人工智能的爆發(fā)，機(jī)器視覺，有望迎來更大發(fā)展，在各個(gè)領(lǐng)域掀起新的風(fēng)暴！

汽車涂裝是汽車生產(chǎn)制造過程中一個(gè)重要的環(huán)節(jié),車身噴涂不僅可以提供外觀裝飾,而且可以對(duì)車身表面進(jìn)行保護(hù)。然而,在實(shí)際的涂裝生產(chǎn)中,由于涂裝車間環(huán)境的影響,油漆的質(zhì)量和涂裝工藝的不同,使得涂膜的車體很容易產(chǎn)生不同類型的缺陷，比如雜質(zhì)、噴涂污染等典型表面瑕疵,如何準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)汽車表面涂裝質(zhì)量自動(dòng)化測(cè)量極其關(guān)鍵。為提升效率、減少人工,基于機(jī)器視覺的汽車表面質(zhì)量測(cè)量已開始應(yīng)用在汽車涂裝檢測(cè)領(lǐng)域。與傳統(tǒng)人工目視測(cè)量相比,視覺表面質(zhì)量測(cè)量采用全自動(dòng)檢測(cè),具有極高的敏感度和大視野,可高效、高精度對(duì)汽車涂裝質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè),比較大限度的避免整車返工。

    這種漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)有速度快、效率高、精度高、檢測(cè)范圍廣以及穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。本文主要對(duì)漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)原理、特點(diǎn)以及在汽車涂裝工業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)行介紹和總結(jié)。1汽車車身漆膜缺陷和人工檢查汽車面漆噴涂工藝及漆膜構(gòu)成隨著噴涂技術(shù)的發(fā)展，汽車面漆噴涂工藝經(jīng)歷了從3C2B傳統(tǒng)噴涂工藝、3C1B“濕碰濕”工藝到B1B2免中涂工藝的過程，噴涂材料也由溶劑型逐漸發(fā)展到水性，噴涂設(shè)備主要使用手工噴槍、往復(fù)機(jī)、機(jī)器人靜電旋杯噴涂等。絕大部分的金屬底材汽車車身漆膜都可以歸納為圖1所示的構(gòu)成。漆膜缺陷種類漆膜缺陷細(xì)分有上百種之多，根據(jù)產(chǎn)生的原理和相似性可以大致歸納為以下幾類：1）顆粒、異物等附著導(dǎo)致漆膜表面突起的缺陷；2）表面張力不同而導(dǎo)致的縮孔類缺陷；3）流掛類缺陷；4）針式；5）氣泡；6）沾污、斑點(diǎn)類缺陷；7）顏色缺陷，包括目視色差、發(fā)花、遮蓋不良等；8）外觀不良，包括橘皮、失光等；9）打磨不良導(dǎo)致的缺陷，包括打磨痕、拋光斑等；10）漆膜劃傷、磕碰或部分脫落導(dǎo)致的缺陷，包括劃痕、磕傷和漆膜脫落等缺陷。人工漆膜缺陷檢查和修飾在涂裝生產(chǎn)過程中，這些缺陷產(chǎn)生的區(qū)域、嚴(yán)重程度各不相同，因此處理方式也相應(yīng)地有不同的標(biāo)準(zhǔn)。檢測(cè)系統(tǒng)可對(duì)完全噴涂后的車身、ED涂層車身或外部零件上的所有質(zhì)量相關(guān)缺陷進(jìn)行檢測(cè)和分類。

    由此可以建立如下公式進(jìn)行計(jì)算，由此即可形成更加直觀且定量的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)缺陷檢出率和單車誤報(bào)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。缺陷檢出率=檢出缺陷/檢出缺陷+未檢出缺陷×100%;系統(tǒng)單車誤報(bào)=總誤報(bào)缺陷個(gè)數(shù)/總檢查車輛數(shù)量。為了進(jìn)一步驗(yàn)證自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)成效，還應(yīng)建立相應(yīng)的工作組，由規(guī)劃、質(zhì)保和涂裝車間進(jìn)行有效結(jié)合，一方面保證每日生產(chǎn)線上有效落實(shí)Audit查驗(yàn)車身的方式，另一方面就要在每日生產(chǎn)的過程中，進(jìn)行一定數(shù)量的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)車身檢驗(yàn)，并將自動(dòng)檢測(cè)結(jié)果與Audit檢查結(jié)果進(jìn)行對(duì)照，由此獲悉檢出缺陷、未檢測(cè)出缺陷和誤報(bào)缺陷等相關(guān)的數(shù)據(jù)。此外，針對(duì)不同車身顏色的情況，還可以建立檢出率和單車誤報(bào)的統(tǒng)計(jì)表。自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)在檢測(cè)過程中受到顏色的影響相對(duì)較小，其檢出率與單車誤報(bào)缺陷次數(shù)相對(duì)穩(wěn)定，雖然存在個(gè)別波動(dòng)情況，但總體而言并沒有出現(xiàn)較大差異，且很大程度上其差異原因在于系統(tǒng)設(shè)置的敏感性不同。在出現(xiàn)誤報(bào)缺陷的情況下，人工查看后確認(rèn)無缺陷則可以不做返修處理工作。而自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)在批量生產(chǎn)運(yùn)行過程中，還表現(xiàn)出額外的效果與優(yōu)勢(shì)，比如減少了人工勞動(dòng)力，降低了人力標(biāo)準(zhǔn)，提高了生產(chǎn)的自動(dòng)化效果等。在傳統(tǒng)的報(bào)交線上，工人需要負(fù)責(zé)兩方面的工作。讓所有涂裝生產(chǎn)線和生產(chǎn)基地的生產(chǎn)工藝和質(zhì)量達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)化水平。十堰代替人工汽車面漆檢測(cè)設(shè)備質(zhì)量好價(jià)格憂的廠家

基于計(jì)算機(jī)視覺的表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)作為一種快速發(fā)展的新型檢測(cè)技術(shù)，具有速度快、效率高等優(yōu)點(diǎn)。哈爾濱代替人工汽車面漆檢測(cè)設(shè)備價(jià)格

    傳統(tǒng)圖像算法中特征提取主要依賴人工設(shè)計(jì)的提取器，需要有專業(yè)知識(shí)及復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整過程，分類決策也需要人工構(gòu)建規(guī)則引擎，每個(gè)方法和規(guī)則都是針對(duì)具體應(yīng)用的.泛化能力及魯棒性較差。具體到缺陷檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景，需要先對(duì)缺陷在包括但不限于顏色、灰度、形狀、長(zhǎng)度等的一個(gè)或多個(gè)維度上進(jìn)行量化規(guī)定，再根據(jù)這些量化規(guī)定在圖像上尋我符合條件的特征區(qū)域，并進(jìn)行標(biāo)記。傳統(tǒng)圖像處理有很多算法庫，如Halcon、VisionPro和OpenCV等，一般采用編程語言調(diào)用算法庫的形式來實(shí)現(xiàn)。常用的經(jīng)典檢測(cè)算法有Roberts算子,Sobel算子，Previtt算子,IOG算子和Canny算子等.Canny算子是1種邊緣檢測(cè)算法,設(shè)定了信噪比準(zhǔn)則定位精度準(zhǔn)則單一邊緣響應(yīng)準(zhǔn)則來提高邊緣檢測(cè)精度。為滿足這了條準(zhǔn)則.CANNYJ在一階微分算子的基礎(chǔ)上，增加了2項(xiàng)改進(jìn)．即非極大值抑制和雙閾值。非極大值抑制能控制多邊緣響應(yīng)和邊緣定位精度;雙閾值能減少邊緣的漏檢率。 哈爾濱代替人工汽車面漆檢測(cè)設(shè)備價(jià)格

    領(lǐng)先光學(xué)技術(shù)（江蘇）有限公司成立于2019年，公司總部地址位于武進(jìn)區(qū)天安數(shù)碼城內(nèi)獨(dú)棟12-2#寫字樓。我們的種子企業(yè)“l(fā)ing先光學(xué)技術(shù)（常熟）有限公司”成立于2014年，是國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)、科技型中小型企業(yè)、江蘇省民營(yíng)科技企業(yè)、雛鷹企業(yè)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)80余項(xiàng)（發(fā)明專利8項(xiàng)）。內(nèi)核團(tuán)隊(duì)：教授2名、博士2名、行業(yè)渠道關(guān)鍵人4人。長(zhǎng)期穩(wěn)定與復(fù)旦大學(xué)、大連理工大學(xué)合作。底層技術(shù)包括：光學(xué)（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度學(xué)習(xí)）；MicroLED（發(fā)光器件、透明顯示、微型投影）。是做一件“利用光學(xué)進(jìn)行工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備的生產(chǎn)和制造”。自主開發(fā)光學(xué)系統(tǒng)和底層內(nèi)核算法，擁有十年以上行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，主要應(yīng)用于：汽車玻璃檢測(cè)行業(yè)、片材檢測(cè)行業(yè)、半導(dǎo)體材料檢測(cè)行業(yè)，我們的戰(zhàn)略新產(chǎn)品：微米級(jí)光刻機(jī)已經(jīng)完成版流片，也正在一步步趨于穩(wěn)定和成熟。公司在科技的浪潮中，已經(jīng)具有將內(nèi)核技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)與能力。公司是高科技、高成長(zhǎng)性企業(yè)，公司不斷的夯實(shí)自身技術(shù)基礎(chǔ)，愿成為中國(guó)工業(yè)發(fā)展中奠基石的一份子，打破國(guó)外的智能裝備的，樹名族自有高技術(shù)品牌。