FasterR-CNN是以RPN(注意力網絡)和CNN(卷積神經網絡)為算法框架，其中RPN用于生成可能存在目標的候選區域(Proposal),CNN用于對候選區域內的目標進行識別并分類,同時進行邊界回歸調整候選區域邊框的大小和位置使其更精淮地標識缺陷目標。FasterR-CNN相比前代的R-CNN和FastR-CNN比較大的改進是將卷積結果共享給RPV和FastR-CNN網絡，在提高準確率的同時提高了檢測速度。總體來講，傳統圖像算法是人工認知驅動的方法，深度學習算法是數據驅動的方法。深度學習算法一直在不斷拓展其成用的場景.但傳統圖像方法因其成熟、穩定等特征仍具有應用價值。無論是磁感應測厚儀還是超聲波測厚儀，都是為了確保汽車面漆涂層的厚度均勻并且符合既定的標準。蚌埠光學方法汽車面漆檢測設備

1.一種基于機器視覺的漆面瑕疵檢查系統，其特征在于：包括plc模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊及圖像分析模塊；所述plc模塊，用于當檢測車輛到達檢測區域，啟動瑕疵檢測程序，并根據檢測到的車身前進距離，對車身上的瑕疵進行精細定位；所述圖像采集模塊，包括光源模塊、相機陣列模塊及圖像采集程序模塊；所述圖像處理模塊，用于對待測車輛的圖像進行處理，識別車身上的瑕疵，并對識別到的瑕疵進行分析，判定瑕疵類別及大小；所述圖像分析模塊，用于結合車身三維數據、所述plc模塊傳輸的車身前近距離數據確定瑕疵在車上的位置，并在圖像上進行標記。2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的漆面瑕疵檢查系統，其特征在于：還包括接口模塊，用于實現用于plc、主機、數據庫之間的數據傳輸。大同光學方法汽車面漆檢測設備源頭廠家如磁感應或渦流測厚儀，能夠精確測量面漆的厚度；

表1上述任一實施例和對比例中的用于車漆保護的水性可撕膜，是由下述制備方法制備而成的：按相應比例將所述流平增稠劑、潤濕分散劑、成膜助劑、促剝離劑、消泡劑和水添加到分散機中，攪拌10-15min。按相應比例依次將所述水性聚氨酯樹脂、水性丙烯酸乳液和改性硅溶膠添加到所述分散機中，繼續攪拌30-40min，得到所述用于車漆保護的水性可撕膜溶膠樹脂。將所制備的溶膠樹脂用噴槍均勻的噴涂在車漆上，噴涂后需自然干燥10min后烘烤，烘烤溫度在60-70℃，烘烤20-30min，可根據需求噴護多層，得到用于車漆保護的水性可撕膜。實施例1-6及對比例1-2所制備的用于車漆保護的水性可撕膜的各項性能如表2所示。表2注：硬度2h＞h＞hb由表2可以看出，實施例1-6和對比例1-2可撕膜的耐沖擊性、柔韌性、耐油耐水性都能達到所需要求，但是在表干時間、膜外觀、硬度和可剝離性存在較大差異。所制備的用于車漆保護的水性可撕膜要求具有較快的表干時間，較高的硬度，透明有光澤的外觀和較好的可撕性。改性硅溶膠可以提高可撕膜的硬度，水性丙烯酸乳液可以提高可撕膜的耐沖擊性和柔韌性。

提供整車控制器與電機控制器(MCU)、電池管理系統(BMS)、變速箱控制器(TCU)及三合一控制器(EHBS、DCDC、EHDS)等進行信息通訊，如圖3所示為整車網絡拓撲結構圖。圖1控制器硬件圖2整車控制器架構圖圖3整車網絡拓撲結構圖根據整車工況和動力總成狀態的不同，將整車控制模式細劃分為自檢模式、啟動模式、起步模式、行駛模式、制動模式、再生模式、停車模式、故障模式、充電模式和下電模式。并且根據各種模式的切換主要如下圖4所示。圖4各種模式的切換1）自檢模式鑰匙信號置ON擋，整車處于上電準備階段，VCU主接觸器閉合，進行自檢。自檢失敗則進入故障模式，反之，進入上電準備。2）啟動模式鑰匙信號從OFF擋置于START擋之前，確保擋位在P擋，否則無法實現正常上電。鑰匙信號置START擋，進行自檢模式，在沒有故障報警的情況下準備上高壓。VCU發送使能信號，CAN總線通訊被喚醒，同時VCU將給MCS、TCU、空調控制系統等設備發送高壓上電請求，在保證無故障的條件下，將允許上高壓信號反饋給VCU主接觸器閉合，完成高壓上電，儀表將有Ready信號顯示，完成汽車啟動。3）起步模式車輛在無加速度下進行起步，給定一個期望電機轉矩Start-T作為可標定目標值，如圖5所示。當車速V＜V1。助力他們在材料科學、生產工藝及產品設計等方面不斷創新突破。

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。有效減少了人工目視檢查帶來的主觀誤差和疲勞累積，大幅度提升了檢驗的效率和可靠性。襄陽快速汽車面漆檢測設備品牌

確保汽車面漆的表面平滑和美觀，同時評估涂層的完整性和保護能力。蚌埠光學方法汽車面漆檢測設備

傳統圖像算法傳統圖像算法中特征提取主要依賴人工設計的提取器，需要有專業知識及復雜的參數調整過程，分類決策也需要人工構建規則引擎，每個方法和規則都是針對具體應用的，泛化能力及魯棒性較差。具體到缺陷檢測的應用場景，需要先對缺陷在包括但不限于顏色、灰度、形狀、長度等的一個或多個維度上進行量化規定，再根據這些量化規定在圖像上尋找符合條件的特征區域，并進行標記。

深度學習算法深度學習算法主要是數據驅動進行特征提取和分類決策，根據大量樣本的學習能夠得到深層的、數據集特定的特征表示，其對數據集的表達更高效和準確，所提取的抽象特征魯棒性更強，泛化能力更好，但檢測結果受樣本集的影響較大。深度學習通過大量的缺陷照片數據樣本訓練而得到缺陷判別的模型參數，建立出一套缺陷判別模型，z終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別缺陷。總體來講，傳統圖像算法是人工認知驅動的方法，深度學習算法是數據驅動的方法。深度學習算法一直在不斷拓展其應用的場景，但傳統圖像方法因其成熟、穩定特征仍具有應用價值。 蚌埠光學方法汽車面漆檢測設備