深度學習算法主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動進行特征提取和分類決策，根據(jù)大量樣本的學習能夠得到深層的、數(shù)據(jù)集特定的特征表示，其對數(shù)據(jù)集的表達更高效和淮確、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(shù)據(jù)樣本訓練而得到缺陷判別的模型參數(shù)，建立出一套缺陷判別模型,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。深度學習算法基于TensorFlow和Keras框架，常用的深度學習算法有ResNet、MobileNet、MaskR-CNN和FasterR-CNN等。FasterR-CNN是以RPN(注意力網(wǎng)絡)和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)為算法框架，其中RPN用于生成可能存在目標的候選區(qū)域(Proposal),CNN用于對候選區(qū)域內(nèi)的目標進行識別并分類,同時進行邊界回歸調(diào)整候選區(qū)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(wǎng)絡，在提高準確率的同時提高了檢測速度?？傮w來講，傳統(tǒng)圖像算法是人工認知驅(qū)動的方法，深度學習算法是數(shù)據(jù)驅(qū)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(tǒng)圖像方法因其成熟、穩(wěn)定等特征仍具有應用價值。目前。 我們也將致力于對車身檢測結果的優(yōu)化、質(zhì)量缺陷數(shù)據(jù)的分析與應用，持續(xù)努力提高涂裝車間漆面質(zhì)量。鞍山趨勢性汽車面漆檢測設備

    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。包頭非隧道式汽車面漆檢測設備機器視覺是圖像分析技術，通過使用光學系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力。

    機器人式缺陷檢測系統(tǒng)采用機器人來布置光源和相機。該系統(tǒng)的檢測硬件由4臺搭載檢測單元的機器人組成,安裝在面漆烘房出口的在線檢查工位。檢測單元將光源和相機集成在一個單元中.亮點是一塊可顯示不同光源模式的LED顯示屏。車身的每一處位置會通過不同的光源模式（單色光、條紋光等）在不同方向上進行多次檢測，通過疊加采樣實現(xiàn)2D圖像＋3D輪廓的圖像識別方式。機器人式缺陷檢測系統(tǒng)可以實現(xiàn)小，比較大可實現(xiàn)單線60JP1的檢測能力，單線投資1500~2000萬元。機器人式缺陷檢測系統(tǒng)識別精度高,受益于其多次檢測＋疊加采樣的圖像采集方式,對于凹凸、縮孔等3D缺陷識別效率較高。但鑒套系統(tǒng)結構較復雜，1個檢測站需要配置4臺機器人,針對多車型需要分別進行軌跡示教，投資維護成本較高。

    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展現(xiàn)出重要的應用價值，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。我們的設備可實現(xiàn)全自動檢測，檢出率高達99%。

機器視覺是將圖像處理、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，機器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?；谟嬎銠C視覺的表面缺陷檢測技術已經(jīng)較好地應用在視覺檢測各個領域中，它是確保自動化生產(chǎn)中產(chǎn)品質(zhì)量的一個非常重要的環(huán)節(jié)。近幾年，表面缺陷自動檢測技術開始在汽車車身漆面瑕疵的檢測領域發(fā)展，這種漆面瑕疵自動檢測技術有速度快、效率高、精度高、檢測范圍廣以及穩(wěn)定性強等優(yōu)點。設備基于3D視覺成像原理，結合先進的圖像處理與機器學習技術，快速有效的識別瑕疵，實現(xiàn)漆面實時檢測。撫順工業(yè)質(zhì)檢汽車面漆檢測設備質(zhì)量好價格憂的廠家

可用于優(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。鞍山趨勢性汽車面漆檢測設備

    并且在車上運行到返修線時，其結果信息會通過液晶顯示屏進行明確展示，工人可以直接根據(jù)顯示器指示的位置、顏色、等級進行修補，比如紅色、橙色、藍色就分別表示了B、C1和C級等不同的缺陷。3自動檢測技術的評價結果分析相比較人工檢測，自動檢測系統(tǒng)在缺陷檢出率上有著顯著提升，這得益于自動檢測技術中機器視覺系統(tǒng)的高精度識別能力。同時，在不同顏色車輛的檢測過程中，人工檢測會更容易受到顏色的影響，在淺色系車身涂裝的檢測中往往檢出率會大幅下降，而自動檢測技術同樣在機器視覺的智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)下，保證了不同顏色油漆下的穩(wěn)定缺陷檢測。為進一步對比自動檢測系統(tǒng)的檢測效果，車輛質(zhì)保專業(yè)部門可以針對自動檢測與人工檢測的結果進行統(tǒng)計分析，如圖1中顯示，在缺陷漏檢統(tǒng)計方面，人工檢測的漏檢情況更多，而自動檢測技術的檢測精度明顯更高。為進一步建立自動檢測系統(tǒng)準確性的定量分析指標，需要對自動檢測系統(tǒng)的評價指標量進行深化，即通過缺陷檢出率明確實際檢測效能，通過系統(tǒng)單車誤報結果展示檢測系統(tǒng)的精確度。其中檢出率主要表現(xiàn)系統(tǒng)的缺陷識別能力，單車誤報則主要表現(xiàn)其檢測精確度，即當系統(tǒng)檢測存在缺陷時，實際查看時卻并無缺陷的情況。鞍山趨勢性汽車面漆檢測設備

    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(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（常熟）有限公司”成立于2014年，是國家高新技術企業(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)核技術轉化為產(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基礎，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，樹名族自有高技術品牌。