傳統(tǒng)圖像算法中特征提取主要依賴人工設(shè)計的提取器，需要有專業(yè)知識及復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整過程，分類決策也需要人工構(gòu)建規(guī)則引擎，每個方法和規(guī)則都是針對具體應(yīng)用的.泛化能力及魯棒性較差。具體到缺陷檢測的應(yīng)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(guī)定，再根據(jù)這些量化規(guī)定在圖像上尋我符合條件的特征區(qū)域，并進行標(biāo)記。傳統(tǒng)圖像處理有很多算法庫，如Halcon、VisionPro和OpenCV等，一般采用編程語言調(diào)用算法庫的形式來實現(xiàn)。常用的經(jīng)典檢測算法有Roberts算子,Sobel算子，Previtt算子,IOG算子和Canny算子等.Canny算子是1種邊緣檢測算法,設(shè)定了信噪比準(zhǔn)則定位精度準(zhǔn)則單一邊緣響應(yīng)準(zhǔn)則來提高邊緣檢測精度。為滿足這了條準(zhǔn)則.CANNYJ在一階微分算子的基礎(chǔ)上，增加了2項改進．即非極大值抑制和雙閾值。非極大值抑制能控制多邊緣響應(yīng)和邊緣定位精度;雙閾值能減少邊緣的漏檢率。 檢測系統(tǒng)可對完全噴涂后的車身、ED涂層車身或外部零件上的所有質(zhì)量相關(guān)缺陷進行檢測和分類。九江非隧道式汽車面漆檢測設(shè)備供應(yīng)商家

    既要負(fù)責(zé)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(dǎo)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(xì)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(biāo)。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。鄭州非隧道式汽車面漆檢測設(shè)備品牌在提高缺陷檢測率以及涂裝車間自動化率的基礎(chǔ)上，為未來自動打磨及拋光技術(shù)的應(yīng)用提供有力的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    隨著經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，汽車已經(jīng)成為當(dāng)今社會普遍的交通工具，除性能指標(biāo)外，漆面好壞同樣決定著產(chǎn)品質(zhì)量及品牌形象，因此針對漆面質(zhì)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(nèi)進行，而針對表面質(zhì)量的檢測同樣在此工序內(nèi)完成（此時表面整潔，無需擔(dān)心后續(xù)工序額外引入缺陷，同時便于即時修復(fù)）。涂裝車間生產(chǎn)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(xiàn)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(chǎn)生不均的條紋及流痕的現(xiàn)象?？s孔：通常由于被涂物、涂裝截止或涂料中存在導(dǎo)致縮孔的物質(zhì)，致使涂膜產(chǎn)生反拔和局部收縮的現(xiàn)象。二、檢測方案1、人工目視目前國內(nèi)多數(shù)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(jù)統(tǒng)計約能達(dá)到70%~80%的檢出率，但在燈帶下長時間工作容易產(chǎn)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(tǒng)計數(shù)據(jù)，很難滿足需求。2、隧道式隧道式漆面檢測方案采用傳統(tǒng)2D面陣視覺系統(tǒng)，將多臺LED條光及相機按一定間隔部署在隧道式結(jié)構(gòu)中。

    由此可以建立如下公式進行計算，由此即可形成更加直觀且定量的自動檢測系統(tǒng)缺陷檢出率和單車誤報的評價指標(biāo)。缺陷檢出率=檢出缺陷/檢出缺陷+未檢出缺陷×100%;系統(tǒng)單車誤報=總誤報缺陷個數(shù)/總檢查車輛數(shù)量。為了進一步驗證自動檢測系統(tǒng)的檢測成效，還應(yīng)建立相應(yīng)的工作組，由規(guī)劃、質(zhì)保和涂裝車間進行有效結(jié)合，一方面保證每日生產(chǎn)線上有效落實Audit查驗車身的方式，另一方面就要在每日生產(chǎn)的過程中，進行一定數(shù)量的自動檢測系統(tǒng)車身檢驗，并將自動檢測結(jié)果與Audit檢查結(jié)果進行對照，由此獲悉檢出缺陷、未檢測出缺陷和誤報缺陷等相關(guān)的數(shù)據(jù)。此外，針對不同車身顏色的情況，還可以建立檢出率和單車誤報的統(tǒng)計表。自動檢測系統(tǒng)在檢測過程中受到顏色的影響相對較小，其檢出率與單車誤報缺陷次數(shù)相對穩(wěn)定，雖然存在個別波動情況，但總體而言并沒有出現(xiàn)較大差異，且很大程度上其差異原因在于系統(tǒng)設(shè)置的敏感性不同。在出現(xiàn)誤報缺陷的情況下，人工查看后確認(rèn)無缺陷則可以不做返修處理工作。而自動檢測系統(tǒng)在批量生產(chǎn)運行過程中，還表現(xiàn)出額外的效果與優(yōu)勢，比如減少了人工勞動力，降低了人力標(biāo)準(zhǔn)，提高了生產(chǎn)的自動化效果等。在傳統(tǒng)的報交線上，工人需要負(fù)責(zé)兩方面的工作。打破了漆面質(zhì)量缺陷自動檢測技術(shù)被國外壟斷的現(xiàn)狀，同時應(yīng)用機器人識別的新模式，實現(xiàn)了技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)力。

    機器視覺近年來大受歡迎，尤其是在制造業(yè)。公司可以從該技術(shù)增強的靈活性、減少產(chǎn)品故障和提高整體生產(chǎn)質(zhì)量中獲益。機器獲取圖像、評估圖像、解釋情況然后做出適當(dāng)響應(yīng)的能力稱為機器視覺。智能相機、圖像處理和軟件都是系統(tǒng)的一部分。由于成像技術(shù)、智能傳感器、嵌入式視覺、機器和監(jiān)督學(xué)習(xí)、機器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力方面的重大進步，視覺技術(shù)可以在許多層面上為制造業(yè)提供幫助。通過減少人為錯誤并確保對通過生產(chǎn)線的所有貨物進行質(zhì)量檢查，視覺系統(tǒng)提高了產(chǎn)品質(zhì)量。根據(jù)數(shù)據(jù)研究報告，到2028年底，工業(yè)機器視覺市場價值，預(yù)計將以。此外，具有更高產(chǎn)品質(zhì)量措施的制造單位或工廠的檢驗需求增加，可能會推動人工智能技術(shù)下對工業(yè)機器視覺的需求并推動市場向前發(fā)展。這樣能大幅提升可靠性，盡可能減少偽缺陷或誤報缺陷的數(shù)量。鄭州非隧道式汽車面漆檢測設(shè)備品牌

利用計算機視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法，實現(xiàn)了車身漆面缺陷的自動檢測。九江非隧道式汽車面漆檢測設(shè)備供應(yīng)商家

    為了提高車身漆面缺陷檢測的效率和準(zhǔn)確性，本研究利用計算機視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)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(zhǔn)確率超過95％，比傳統(tǒng)SSD算法快10％，可以實現(xiàn)實時、準(zhǔn)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。九江非隧道式汽車面漆檢測設(shè)備供應(yīng)商家

    領(lǐng)先光學(xué)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(xué)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(fù)旦大學(xué)、大連理工大學(xué)合作。底層技術(shù)包括：光學(xué)（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度學(xué)習(xí)）；MicroLED（發(fā)光器件、透明顯示、微型投影）。是做一件“利用光學(xué)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(xué)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(dǎo)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。