隨著汽車市場(chǎng)不斷消費(fèi)升級(jí)，漆面外觀及質(zhì)量受到越來越多的關(guān)注。工藝水平及生產(chǎn)環(huán)境等不確定性因素會(huì)造成涂層表面產(chǎn)生不同程度的缺陷。目前涂裝漆膜缺陷主要依靠人工檢測(cè)，勞動(dòng)成本高,主觀影響大，制約了涂裝的生產(chǎn)效率。此外，靠人工不能達(dá)到完全準(zhǔn)確的質(zhì)量判斷,增加子返工成木.限制了企業(yè)擴(kuò)大產(chǎn)能，甚至還可能會(huì)造成用戶抱怨，對(duì)企業(yè)聲譽(yù)造成影響。近年來，隨著工業(yè)信息化和智能化的發(fā)展，涂裝漆面缺陷檢測(cè)對(duì)自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)模式的需求日益增長(zhǎng)。機(jī)器視覺作為1種新興技術(shù)，具有高效、穩(wěn)定和自動(dòng)化程度高等特點(diǎn)，為漆面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)奠定了理論基礎(chǔ)。基于機(jī)器視覺的檢測(cè)方法可以較好地解決傳統(tǒng)人工檢測(cè)遇到的時(shí)間長(zhǎng)、工作量大、效率低等問題。 設(shè)備可代替人工，實(shí)現(xiàn)精細(xì)檢測(cè)，提供工作效率和產(chǎn)品品牌形象。浙江偏折光學(xué)法汽車面漆檢測(cè)設(shè)備

    傳統(tǒng)圖像算法中特征提取主要依賴人工設(shè)計(jì)的提取器，需要有專業(yè)知識(shí)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(gè)方法和規(guī)則都是針對(duì)具體應(yīng)用的.泛化能力及魯棒性較差。具體到缺陷檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景，需要先對(duì)缺陷在包括但不限于顏色、灰度、形狀、長(zhǎng)度等的一個(gè)或多個(gè)維度上進(jìn)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(jìn)行標(biāo)記。傳統(tǒng)圖像處理有很多算法庫(kù)，如Halcon、VisionPro和OpenCV等，一般采用編程語(yǔ)言調(diào)用算法庫(kù)的形式來實(shí)現(xiàn)。常用的經(jīng)典檢測(cè)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(cè)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(cè)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(xiàng)改進(jìn)．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。 鞍山快速汽車面漆檢測(cè)設(shè)備哪家好自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)是支持在流水線上短周期掃描的系統(tǒng)，不會(huì)中斷生產(chǎn)節(jié)拍，可以大幅提高企業(yè)產(chǎn)能和工作效率。

    汽車漆面缺陷主要有顆粒流排劃痕等,漆面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)是利用機(jī)器模擬人眼的視覺功能，輔助完成漆面缺陷的檢測(cè)和判斷工作。漆面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)通常由前端采集傳輸和后端處理顯示2部分組成。前端采集傳輸主要是通過工業(yè)相機(jī)完成整車漆面圖像的采集和傳輸，后端處理顯示主要是針對(duì)漆面缺陷圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析分類和終端顯示。系統(tǒng)硬件主要包括光源、工業(yè)相機(jī)、視覺處理器以及機(jī)器人等，系統(tǒng)軟件主要包括視覺分析系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)等。系統(tǒng)對(duì)漆面缺陷檢測(cè)的過程和結(jié)果全程保存在本地電腦數(shù)據(jù)庫(kù)上，同時(shí)可以與車間管理系統(tǒng)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果的分類查詢、匯總分析等功能。主流的漆面檢測(cè)技術(shù)路線分為2類，一類是隧道式缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，另一類是機(jī)器人式缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。隧道式和機(jī)器人式缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的共同點(diǎn)在于均為鏡面反射成像原理，支持顆粒流掛劃痕等漆面缺陷的檢測(cè)，但受制于光學(xué)成像的局限性，車身遮擋區(qū)域及外板邊緣10mm無法檢測(cè)。

    檢測(cè)算法識(shí)別漆面缺陷的過程分以下4步：圖像采集、預(yù)處理、特征提取和分類決策.圖像采集是指通過檢測(cè)系統(tǒng)獲取到的車身不同部位漆面的圖像信息。預(yù)處理主要是指圖像處理中的灰度化處理圖像濾波、裁剪分割、形態(tài)學(xué)處理等操作.去除非必要檢測(cè)區(qū)域，加強(qiáng)圖像的重要特征，使缺陷特征更容易被提取出來。特征提取是指采用某種度量法則,進(jìn)行缺陷特征的抽取和選擇，簡(jiǎn)單的理解就是將圖像上的漆面缺陷與正常漆面,利用某種方法將它們區(qū)分。分類決策是指構(gòu)建某種識(shí)別規(guī)則,通過此識(shí)別規(guī)則可以將對(duì)應(yīng)的特征進(jìn)行歸類和判定，主要應(yīng)用手漆面缺陷的分類．以指導(dǎo)后續(xù)的打磨拋光操作。目前，常用的漆面缺陷檢測(cè)算法主要分為2類：傳統(tǒng)圖像算法和深度學(xué)習(xí)算法。這2種算法的主要區(qū)別在于特征提取和分類決策的差異。檢測(cè)系統(tǒng)可對(duì)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(jìn)行檢測(cè)和分類。

外觀缺陷檢測(cè)簡(jiǎn)介產(chǎn)品外觀缺陷檢測(cè)屬于機(jī)器視覺技術(shù)的一種，就是利用機(jī)器視覺模擬人類視覺的功能，用CCD工業(yè)相機(jī)代替人眼檢測(cè)，從具體的實(shí)物進(jìn)行圖像的采集處理、計(jì)算、終進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)、控制和應(yīng)用。外觀缺陷檢測(cè)設(shè)備的檢測(cè)原理產(chǎn)品表面的各種缺陷瑕疵，在光學(xué)特性上必然與產(chǎn)品本身有差異。當(dāng)光線入射產(chǎn)品表面后，各種瑕疵缺陷會(huì)在反射、折射等方面表現(xiàn)出與周圍有不同的異樣。例如，當(dāng)均勻光垂直入射產(chǎn)品表面時(shí)，如產(chǎn)品表面沒有瑕疵缺陷，出射的方向不會(huì)發(fā)生改變，所探測(cè)到的光也是均勻的；當(dāng)產(chǎn)品表面含有瑕疵缺陷時(shí)，出射的光線就會(huì)發(fā)生變化，所探測(cè)到的圖像也要隨之改變。由于缺陷的存在，在其周圍就發(fā)生了應(yīng)力集中及變形，在圖像中也容易觀察。若遇到光透射型缺陷（如裂紋、氣泡等），光線在該缺陷位置會(huì)發(fā)生折射，光的強(qiáng)度比周圍的要大，因而相機(jī)靶面上探測(cè)到的光也相應(yīng)增強(qiáng)；若遇到光吸收型（如砂粒等）雜質(zhì)，則該缺陷位置的光會(huì)變?nèi)?，相機(jī)靶面上探測(cè)到的光比周圍的光要弱。分析相機(jī)采集到的圖像信號(hào)的強(qiáng)弱變化、圖像特征，便能獲取相應(yīng)的缺陷信息。我們的缺陷檢測(cè)精度高，0.3mm檢出率接近100%，可檢測(cè)的缺陷尺寸約0.1mm，車身表面可檢測(cè)的區(qū)域達(dá)到98%。南平高精度汽車面漆檢測(cè)設(shè)備推薦廠家

適用于各類電子元件的漆面缺陷檢測(cè),外觀檢測(cè),品種辨別,3D圖像處理.多種檢測(cè)與定位功能,大幅提高工作效率。浙江偏折光學(xué)法汽車面漆檢測(cè)設(shè)備

    說到汽車外觀，很多人的首先反應(yīng)都是流線型的設(shè)計(jì)、絢麗的色彩，卻忽視了汽車外觀在細(xì)節(jié)上的表現(xiàn)。而實(shí)際上，汽車油漆表面質(zhì)量是影響外觀評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)，油漆表面缺陷直接影響產(chǎn)品質(zhì)量與品牌形象，進(jìn)而影響市場(chǎng)銷量。一、背景：主流車廠如何檢測(cè)漆面質(zhì)量？為了確保車身漆面質(zhì)量，主流汽車廠家檢測(cè)漆面質(zhì)量的方式有兩種：人眼檢測(cè)和機(jī)器視覺檢測(cè)，國(guó)內(nèi)工廠主要依賴人眼檢測(cè)結(jié)合手動(dòng)打磨拋光的方式解決油漆表面缺陷問題。然而，人眼檢測(cè)真的是檢測(cè)漆面質(zhì)量的比較好選擇嗎？人工漆面缺陷檢測(cè)據(jù)統(tǒng)計(jì)，人眼檢測(cè)在不疲勞的情況下，檢出率約為70%-80%，且檢測(cè)工人在條形燈帶強(qiáng)光照明下長(zhǎng)期工作對(duì)視力會(huì)造成一定程度損害。此外，人眼檢測(cè)不能提供精確的缺陷種類、評(píng)級(jí)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，無法為涂裝工藝的改進(jìn)和優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。二、現(xiàn)狀：隧道式漆面檢測(cè)產(chǎn)品隧道式漆面檢測(cè)產(chǎn)品隧道式的漆面檢測(cè)傳感器是目前行業(yè)內(nèi)較為主流的漆面缺陷自動(dòng)化檢測(cè)產(chǎn)品形態(tài)，其采用了傳統(tǒng)機(jī)器視覺圖像處理原理，將LED條形光源和相機(jī)鋪設(shè)在類似隧道的結(jié)構(gòu)中，當(dāng)汽車通過隧道時(shí)，相機(jī)拍攝車身圖像進(jìn)行檢測(cè)。隧道式漆面檢測(cè)檢測(cè)速度快，約40s可完成整車的檢測(cè)，但存在如下的問題：（1）誤檢率較高，可達(dá)10~20%。浙江偏折光學(xué)法汽車面漆檢測(cè)設(shè)備

    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(jìn)區(qū)天安數(shù)碼城內(nèi)獨(dú)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(guó)家高新技術(shù)企業(yè)、科技型中小型企業(yè)、江蘇省民營(yíng)科技企業(yè)、雛鷹企業(yè)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)80余項(xiàng)（發(fā)明專利8項(xiàng)）。內(nèi)核團(tuán)隊(duì)：教授2名、博士2名、行業(yè)渠道關(guān)鍵人4人。長(zhǎng)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(jìn)行工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)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(yàn)，主要應(yīng)用于：汽車玻璃檢測(cè)行業(yè)、片材檢測(cè)行業(yè)、半導(dǎo)體材料檢測(cè)行業(yè)，我們的戰(zhàn)略新產(chǎn)品：微米級(jí)光刻機(jī)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(yàn)與能力。公司是高科技、高成長(zhǎng)性企業(yè)，公司不斷的夯實(shí)自身技術(shù)基礎(chǔ)，愿成為中國(guó)工業(yè)發(fā)展中奠基石的一份子，打破國(guó)外的智能裝備的，樹名族自有高技術(shù)品牌。