隨著經濟的迅猛發展，汽車已經成為當今社會普遍的交通工具，除性能指標外，漆面好壞同樣決定著產品質量及品牌形象，因此針對漆面質量檢測也是整車出廠前的重要檢驗項。一、背景車輛表面噴漆通常在涂裝車間內進行，而針對表面質量的檢測同樣在此工序內完成（此時表面整潔，無需擔心后續工序額外引入缺陷，同時便于即時修復）。涂裝車間生產工藝流程常見漆面缺陷類型如劃痕、污垢、縮孔、橘皮、流掛等，摘選如下：橘皮：通常由于油漆粘度太高或涂裝車間溫度太高等原因，致使漆面呈現如橘子皮一樣的凹凸感，光澤度變差。流掛：通常由于噴涂不均或涂料粘度偏低等原因，致使漆膜產生不均的條紋及流痕的現象。縮孔：通常由于被涂物、涂裝截止或涂料中存在導致縮孔的物質，致使涂膜產生反拔和局部收縮的現象。二、檢測方案1、人工目視目前國內多數車企均采用此種方案。通常人眼在正常視距（25cm）能分辨的尺寸約。針對漆面缺陷檢測，據統計約能達到70%~80%的檢出率，但在燈帶下長時間工作容易產生疲勞且對視力造成損害，并且無法精確提供缺陷種類及統計數據，很難滿足需求。2、隧道式隧道式漆面檢測方案采用傳統2D面陣視覺系統，將多臺LED條光及相機按一定間隔部署在隧道式結構中。漆面缺陷檢測裝置效率高、成像質量高、系統結構緊湊、成本低，可用于大型復雜曲面的鏡面缺陷檢測。孝感全自動汽車面漆檢測設備供應商

    這種漆膜缺陷自動檢測技術有速度快、效率高、精度高、檢測范圍廣以及穩定性強等優點。本文主要對漆膜缺陷自動檢測技術原理、特點以及在汽車涂裝工業中的應用進行介紹和總結。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成隨著噴涂技術的發展，汽車面漆噴涂工藝經歷了從3C2B傳統噴涂工藝、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展到水性，噴涂設備主要使用手工噴槍、往復機、機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所示的構成。漆膜缺陷種類漆膜缺陷細分有上百種之多，根據產生的原理和相似性可以大致歸納為以下幾類：1）顆粒、異物等附著導致漆膜表面突起的缺陷；2）表面張力不同而導致的縮孔類缺陷；3）流掛類缺陷；4）針式；5）氣泡；6）沾污、斑點類缺陷；7）顏色缺陷，包括目視色差、發花、遮蓋不良等；8）外觀不良，包括橘皮、失光等；9）打磨不良導致的缺陷，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過程中，這些缺陷產生的區域、嚴重程度各不相同，因此處理方式也相應地有不同的標準。孝感偏折光學法汽車面漆檢測設備生產廠家漆面好壞同樣決定著產品質量及品牌形象，因此針對漆面質量檢測也是整車出廠前的重要檢驗項。

機器視覺缺陷檢測是基于缺陷庫的比對和匹配來判別缺陷是否超出要求，缺陷檢測需要建被檢測物品的缺陷庫，并通過快速比對實物與缺陷庫來代替人眼作出是否合格的判別。缺陷檢測需要盡可能大的光學視場，以能分辨出小缺陷要求為極限分辨率的標準（由于人眼的極限分辨率是0.1mm，因此，缺陷檢查一般需要挑出大于0.1mm，可能大的光學視場，即盡可能小的光學倍率和盡量大的景深水提高效率，這與尺寸測量的要求正好相反。機器視覺檢測系統基于高分辨率工業相機和視覺軟件，可對產品進行外觀檢測、尺寸測量、角度測量、字符識別等。缺陷檢測系統可根據用戶需求及設定的技術指標要求自動進行檢測，并對有缺陷部位進行標識，或者根據需要自動分揀、剔除，為行業檢測提供比較好解決方案，提高系統的自動化程度。

    該模型將每個標簽學習定義為二進制任務，以應對多標簽學習問題。，然后使用VGG網絡來訓練和識別缺陷位置。還有的研究者提出了一種幀間注意策略和幀間深度卷積神經網絡來檢測輸入的X射線圖像中的缺陷，從而有效地提高了檢測精度。還有的研究者提出了一種基于YOLOV2的色織疵點自動定位與分類方法。在收集了276個色織的織物缺陷圖像并進行預處理之后，使用YOLO9000，YOLO-VOC和TinyYOLO構建了織物缺陷檢測模型。，然后將不平坦的表面劃分為潛在的缺陷區域，并使用神經網絡對缺陷區域進行識別和分類。。與原來的SSD算法相比，精度有效提高。，并將CNN與mobilenetSSD結合在一起，有效地實現了對容器密封表面上的裂縫，凹痕，邊緣和劃痕的實時，準確檢測。盡管深度學習方法在目標檢測中表現出色，但它并不是特定領域的綜合內容。到目前為止，關于汽車車身漆膜缺陷檢測的研究還很少。本文提出了一種改進的MobileNet-SSD的車身涂料缺陷檢測算法。首先，提出了一種數據增強方法來擴展在生產車間中收集的車身漆膜缺陷圖像，并改進了傳統SSD算法的網絡結構和匹配策略。以MobileNet代替vgg16作為SSD的基本網絡，實現了汽車車身漆膜缺陷的自動檢測，有效提高了檢測速度和準確性。漆面缺陷檢測,能正確辨別細微顏色差異,抽取凹凸消除光暈,輕松選擇光源顏色.我們提供完備的解決方案。

    比如某豪華汽車公司規定，在引擎蓋表面不允許出現直徑超過2mm的顆粒缺陷，直徑在1~2mm之間的顆粒不能超過1個，任意100cm2的范圍內直徑在1mm以下的顆粒不能超過2個，否則就判定為不合格，需要進行打磨拋光等修飾處理。常規的漆膜缺陷尋找、判定以及標記等都是由人工完成，在噴涂線之后設置面漆檢查線。根據檢查區域設置高度不同的工位，需要配置不同角度的光源和檢查人員等，因此常規的人工檢查線不僅空間占據過大而且需要過多的人員配置。2漆膜缺陷自動檢測系統原理及結構計算機視覺是將圖像處理、計算機圖形學、模式識別、計算機技術、人工智能等眾多學科高度集成和有機結合而形成的一門綜合性技術。一般地說，計算機視覺是研究計算機或其他處理器模擬生物宏觀視覺功能的科學和技術，也就是用機器代替人眼來做測量和判斷。基于計算機視覺的表面缺陷檢測技術已經大量地應用在視覺檢測各個領域中，它是確保自動化生產中產品質量的一個非常重要的環節。表面缺陷自動檢測技術表面缺陷視覺檢測系統由照明系統、圖像獲取系統、圖像處理系統及結果輸出等模塊組成。其基本原理為：在特定光源照射下，CCD相機獲得檢測區域清晰圖片，然后將圖片傳送給圖像處理單元。安全可靠地檢測漆面形貌和非形貌缺陷，確保產品工藝質量。撫順汽車面漆檢測設備哪家好

基于深度學習的圖像處理算法。孝感全自動汽車面漆檢測設備供應商

    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移動帶動所述拋光輪44移動，由于此時所述機身10處于靠近需要補油漆的汽車表面一側，所述三通閥56將右側的所述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能夠噴射出拋光液從而對汽車表面進行油漆覆蓋，同時啟動所述diyi電機45帶動所述拋光輪44轉動，所述拋光輪44自轉同時沿螺旋線移動，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，從而對修補后的油漆進行拋光，從而使修補油漆與汽車原漆融為一體；3、帶到拋光完成后，手動轉動所述手動輪27半周，此時所述第四轉軸31帶動所述第四錐齒輪30轉動，從而帶動所述第三錐齒輪29轉動，從而帶動所述蝸桿32轉動，從而帶動所述蝸輪34轉動，所述蝸輪34轉動帶動所述diyi轉軸22轉動半周，此時所述花鍵桿23末端斜面朝上，此時所述機身10在所述頂壓彈簧12作用下上移與所述限位塊24貼合，此時反向轉動所述手動輪27半周，從而帶動所述花鍵桿23轉動半周，此時所述花鍵桿23末端斜面朝下，設備恢復初始狀態。孝感全自動汽車面漆檢測設備供應商

    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。