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來源: 發布時間:2024-12-31

相位偏折術是一個比較冷門的方向,主要用于測量鏡面物體。一直以來,干涉法都是測量鏡面比較好方法,精度可以達到波長的幾百分之一,但是有一些局限性:測量自由面型的鏡面物體時,干涉法所需要的光學補償原件制作復雜且昂貴;回程誤差,干涉法很難快速標定;測量環境苛刻,不適合干涉法測量,因為輕微抖動、溫度變化,會給測量記過帶來很大誤差;相位偏折法是一種應用于鏡面/類鏡面的表面質量檢測技術,系統通常由程控條紋光(LCD屏幕)及工業面陣相機組成,光源投射特定圖案到待測面上,利用反射圖像相位對待測面微小變化敏感特點,根據相位解包裹及重建算法實現三維形貌及缺陷檢測(人們不易觀察水面形狀,但可根據觀察物體在水面倒影的變形感知水面波動)附著力測試裝置通過施加特定形式的壓力或拉力,模擬真實的使用場景,評估涂層與基體之間的結合緊密程度。開封工業質檢汽車面漆檢測設備供應商家

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利用反射圖像相位對待測面微小變化敏感特點,根據相位解包裹及重建算法實現三維形貌及缺陷檢測(人們不易觀察水面形狀,但可根據觀察物體在水面倒影的變形感知水面波動)。在車輛漆面檢測場景中,可將視覺系統(條紋光+相機)集成在機械臂末端,手眼標定獲取視覺坐標系及機器人坐標系間位姿關系,根據預設軌跡在不同位置測量得到的表面數據進行拼接,實現整車掃描測量。三、應用案例1、美國福特2013年福特汽車在3個工廠涂裝線上使用了自研的3D缺陷檢測系統,安裝了16個JAI高分面陣相機。沈陽偏折光學法汽車面漆檢測設備供應商這種設備的應用有助于汽車制造商優化涂裝工序,平衡成本與質量,同時保障面漆的長期耐用性。

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為了提高車身漆面缺陷檢測的效率和準確性,本研究利用計算機視覺技術和深度學習方法,以小樣本為基礎實現了車身漆面缺陷的自動檢測。首先,為了實時采集車身油漆缺陷圖像,本文提出了一種新的數據增強算法,以增強數據庫處理小樣本數據過擬合現象的能力。針對汽車涂料固有的缺陷特征,通過改進MobileNet-SSD網絡的特征層,優化邊界框的匹配策略,提出了一種改進的MobileNet-SSD算法,用于油漆缺陷的自動檢測。實驗結果表明,改進的MobileNet-SSD算法可以檢測出六種傳統車身漆膜的缺陷,準確率超過95%,比傳統SSD算法快10%,可以實現實時、準確的車身漆面缺陷檢測。

圖4是圖1中b的放大結構示意圖。具體實施方式下面結合圖1-4對本發明進行詳細說明,其中,為敘述方便,現對下文所說的方位規定如下:下文所說的上下左右前后方向與圖1本身投影關系的上下左右前后方向一致。結合附圖1-4所述的一種汽車外漆修補拋光一體機,包括機身10以及設置于所述機身10底壁內開口向下的轉動腔14,所述轉動腔14圓周壁內設置有開口向下的環形滑槽11,所述環形滑槽11內可滑動的設置有用于防止油漆擴散的密封罩15,所述密封罩15與所述環形滑槽11頂壁間設置有頂壓彈簧12,所述轉動腔14內可轉動的設置有轉動架13。確保涂層既不過薄也不過厚,達到z佳的防腐蝕、抗刮擦和耐久性效果。

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目前汽車車身的漆面缺陷檢測主要是依賴傳統的人工目視檢查,因檢測效率低、檢測標準不夠客觀,并且容易受人工分心、疲勞等主觀因素的影響,越來越難以滿足工藝過程的測量和檢測要求。因此,對自動化缺陷檢測裝置的需求日益增強,這種自動化缺陷檢測裝置不僅可以嚴格地管控產品質量,還能及時對產品缺陷進行工藝溯源,為工藝品質改善提供數據支持。車身漆面的缺陷種類繁多,不同的生產廠家對缺陷的定義存在差異。從缺陷的光學成像形式可以歸類為:色差類缺陷、臟污類缺陷、紋理類缺陷、劃傷碰傷類缺陷、凹凸類缺陷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。開封工業質檢汽車面漆檢測設備供應商家

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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。開封工業質檢汽車面漆檢測設備供應商家

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