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(shù)和深度學習方法,以小樣本為基礎(chǔ)實現(xiàn)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(shù)據(jù)增強算法,以增強數(shù)據(jù)庫處理小樣本數(shù)據(jù)過擬合現(xiàn)象的能力。針對汽車涂料固有的缺陷特征,通過改進MobileNet-SSD網(wǎng)絡(luò)的特征層,優(yōu)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(jié)果表明,改進的MobileNet-SSD算法可以檢測出六種傳統(tǒng)車身漆膜的缺陷,準確率超過95%,比傳統(tǒng)SSD算法快10%,可以實現(xiàn)實時、準確的車身漆面缺陷檢測。車身主要由鋼制成,長時間暴露在空氣中容易被氧化和腐蝕。涂漆后,將在車身表面形成一層保護膜,該保護膜會阻擋空氣并使其具有良好的耐腐蝕性。此外,車身漆膜的光滑度在一定程度上影響著人們的購車欲望。同樣,如果噴漆不徹底或涂料中含有雜質(zhì),會加速汽車的腐蝕,降低消費者的購買意愿。目前,生產(chǎn)線中的大多數(shù)人彩繪缺陷都是通過人工目測來檢測的。長時間在高度光線下工作并受許多主觀因素(例如情緒,視覺疲勞等)影響的工人,將降低缺陷檢測的效率并提高檢測成本。因此。為絢彩涂裝安裝智慧大腦,不斷開啟技術(shù)創(chuàng)新新局面。高精度汽車面漆檢測設(shè)備
所述花鍵孔25內(nèi)可滑動的設(shè)置有末端伸入所述鎖定槽21內(nèi)的花鍵桿23,所述花鍵桿23與所述花鍵孔25端壁間設(shè)置有復位彈簧26,當向下按壓所述機身10時,所述花鍵桿23自上而下依次卡入所述鎖定槽21內(nèi),從而調(diào)整機身10與所述汽車表面距離,所述機身10上方設(shè)置有可轉(zhuǎn)動的手動輪27,將所述手動輪27轉(zhuǎn)動半周通過所述機身10頂壁內(nèi)設(shè)置的聯(lián)動裝置98可以帶動所述花鍵桿23轉(zhuǎn)動半周,此時所述機身10再所述頂壓彈簧12作用下上移。有益地,所述傳動裝置99包括所述傳動腔42頂壁內(nèi)設(shè)置的齒輪腔50,所述齒輪腔50與所述傳動腔42之間轉(zhuǎn)動設(shè)置有第二轉(zhuǎn)軸36,所述第二轉(zhuǎn)軸36頂部末端轉(zhuǎn)動設(shè)置于所述轉(zhuǎn)動腔14頂壁內(nèi),所述第二轉(zhuǎn)軸36內(nèi)設(shè)置有上下貫通的貫通孔35,所述傳動腔42內(nèi)的所述第二轉(zhuǎn)軸36底部末端固定設(shè)置有與所述螺紋套41外表面固定設(shè)置的diyi錐齒輪43嚙合的第二錐齒輪38,所述齒輪腔50內(nèi)的所述第二轉(zhuǎn)軸36外表面固定設(shè)置有diyi齒輪37,所述齒輪腔50內(nèi)可轉(zhuǎn)動的設(shè)置有與所述齒輪腔50底壁內(nèi)固定設(shè)置的第二電機48動力連接的第三轉(zhuǎn)軸51,所述齒輪腔50內(nèi)的所述第三轉(zhuǎn)軸51外表面固定設(shè)置有與所述diyi齒輪37嚙合的第二齒輪49,所述第三轉(zhuǎn)軸51頂部末端伸入所述轉(zhuǎn)動腔14頂壁內(nèi)開口向下設(shè)置的凹槽54內(nèi)。合肥代替人工汽車面漆檢測設(shè)備基于計算機視覺的表面缺陷自動檢測作為一種快速發(fā)展的新型檢測技術(shù),具有速度快、效率高等優(yōu)點。
包括四套檢測機械手臂、四套漆面視覺檢測模組;檢測時,被檢測汽車移動至檢測區(qū)域后,四套檢測機械手臂分別帶動固定在檢測機械手臂前端的四套漆面視覺檢測模組依據(jù)汽車表面輪廓定位檢測劃分規(guī)劃得到的采樣點,進行汽車表面的全范圍成像,成像后通過汽車漆面圖像處理提取汽車漆面表面外觀缺陷。所述的漆面視覺檢測模組包括:n套成像鏡頭相機組、防護外殼、大尺寸條紋投影屏、三個測距傳感器、均勻漫射發(fā)光板;n套成像鏡頭相機組、大尺寸條紋投影屏、三個測距傳感器、均勻漫射發(fā)光板均剛性固定在防護外殼上;且n套成像鏡頭相機組、大尺寸條紋投影屏、三個測距傳感器、均勻漫射發(fā)光板自上而下安裝,多套成像鏡頭相機組、三個測距傳感器自左而右均勻分布,大尺寸條紋投影屏設(shè)置在多套成像鏡頭相機組和三個測距傳感器之間,均勻漫射發(fā)光板設(shè)置在三個測距傳感器下端。所述的n取值為3時為比較好,三套成像鏡頭相機組、三個測距傳感器自左而右均勻分布,且每套成像鏡頭相機組與每個測距傳感器上下位置對稱。所述的汽車表面輪廓定位檢測劃分規(guī)劃:通過讀取汽車3d模型,將模型分割為多個離散點,再依據(jù)n套成像鏡頭相機組的物方成像視場大小進行離散點的剔除、篩選。
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、德國寶馬2007年寶馬Dingolfing工廠針對reflectCONTROL漆膜缺陷檢測系統(tǒng)進行測試,其視覺系統(tǒng)由一臺大屏和四臺200w相機組成,每個位置采集8幀圖像,通過4臺機器人并聯(lián)使用。終在60s節(jié)拍內(nèi)完成30個位置檢測,檢出率在98%以上(缺陷小直徑)。3、德國梅賽德斯-奔馳2007年奔馳Rastatt工廠使用ISRAVISION公司CarPaintVision系統(tǒng)進行缺陷檢測測試,每套系統(tǒng)含兩個側(cè)面機器人和一個水平面機器人,在60s節(jié)拍內(nèi)完成全車掃描,終獲得(缺陷小直徑)??偨Y(jié)基于機器視覺的自動化漆面缺陷檢測系統(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。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。
將39個工業(yè)視覺傳感器固定于車身周圍,進行涂裝表面圖像獲取,保證每個傳感器都能固定獲取并檢測對應(yīng)的區(qū)域范圍,并通過所有傳感器的合理分布,使得檢測的總區(qū)域?qū)④嚿肀砻嫒采w。系統(tǒng)以LED紅色高亮光帶為光源,在車身行進的同時,對車身涂膜表面進行高清掃描,從每輛車上可以獲取3萬張以上的高清圖像,而后通過高性能計算機處理中心對圖像數(shù)據(jù)進行處理,進而根據(jù)算法分析出接測結(jié)果,并通過數(shù)據(jù)輸出,自動指出其缺陷位置。該技術(shù)對于車身涂裝缺陷的檢測與識別主要依靠缺陷表面與正常涂裝表面的反射光差異,在光的反射定律下,車身涂裝平面形成的反射光具有典型特征,當視覺傳感器接收到與預設(shè)光線不同的信號時,就可以大概判斷其存在缺陷問題,而后將傳感器圖像進行智能處理,進而分析得出結(jié)果。汽車涂裝自動檢測技術(shù)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要包括編碼器、視覺傳感器、通訊I/O模塊、光電開關(guān)傳感器、PLC、光源、處理器等。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)具有占地面積小,應(yīng)用靈活的特征。主檢測系統(tǒng)占地×,后蓋檢測結(jié)構(gòu)占地×,可以靈活安裝在面漆存儲線內(nèi),進而在車間改動時較為簡單。在具體的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中,系統(tǒng)編碼器直接連接輸送滾床,檢測系統(tǒng)根據(jù)輸送轉(zhuǎn)速控制拍照的頻率??捎糜趦?yōu)化過程控制參數(shù),降低缺陷發(fā)生率,從根本上實現(xiàn)工藝優(yōu)化。本溪偏折光學法汽車面漆檢測設(shè)備源頭廠家
利用計算機視覺技術(shù)和深度學習方法,實現(xiàn)了車身漆面缺陷的自動檢測。高精度汽車面漆檢測設(shè)備
既要負責對缺陷的檢測,又要在發(fā)現(xiàn)缺陷后及時進行處理,因而導致在檢查與處理過程中需要消耗更多的時間。與此同時,由于人工檢測還存在較多的缺陷漏檢情況,因此在正常的生產(chǎn)流程中,還容易造成二次返修缺陷的問題。但是上述情況在自動檢測系統(tǒng)應(yīng)用下可以有效避免,返修工人不需要進行檢測的工作,而只需要對缺陷進行處理即可,由此實現(xiàn)了更精細化的分工,可以實現(xiàn)降低缺陷漏檢、提升檢測質(zhì)量的目標。隨著工業(yè)科技的進一步發(fā)展,汽車涂裝生產(chǎn)技術(shù)與檢測流程也會持續(xù)升級,逐步向高智能化與全自動化發(fā)展。因此在機器視覺輔助下,汽車車身涂膜表面質(zhì)量的自動化檢測技術(shù)展現(xiàn)出重要的應(yīng)用價值,其通過機器功能代替了人工檢測的過程,不僅可以進一步防止缺陷遺漏,而且還能有效提升車身的油漆質(zhì)量,甚至還通過降低勞動強度,提升了生產(chǎn)線的自動化率,是促進汽車質(zhì)量檢測過程工作效率的重要支持,也必將成為未來車廠的重要發(fā)展趨勢。高精度汽車面漆檢測設(shè)備
領(lǐng)先光學技術(shù)(江蘇)有限公司成立于2019年,公司總部地址位于武進區(qū)天安數(shù)碼城內(nèi)獨棟12-2#寫字樓。我們的種子企業(yè)“l(fā)ing先光學技術(shù)(常熟)有限公司”成立于2014年,是國家高新技術(shù)企業(yè)、科技型中小型企業(yè)、江蘇省民營科技企業(yè)、雛鷹企業(yè)。知識產(chǎn)權(quán)80余項(發(fā)明專利8項)。內(nèi)核團隊:教授2名、博士2名、行業(yè)渠道關(guān)鍵人4人。長期穩(wěn)定與復旦大學、大連理工大學合作。底層技術(shù)包括:光學(相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度學習);MicroLED(發(fā)光器件、透明顯示、微型投影)。是做一件“利用光學進行工業(yè)質(zhì)量檢測設(shè)備的生產(chǎn)和制造”。自主開發(fā)光學系統(tǒng)和底層內(nèi)核算法,擁有十年以上行業(yè)經(jīng)驗,主要應(yīng)用于:汽車玻璃檢測行業(yè)、片材檢測行業(yè)、半導體材料檢測行業(yè),我們的戰(zhàn)略新產(chǎn)品:微米級光刻機已經(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)驗與能力。公司是高科技、高成長性企業(yè),公司不斷的夯實自身技術(shù)基礎(chǔ),愿成為中國工業(yè)發(fā)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(shù)品牌。