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。具體到缺陷檢測的應(yīng)用場景，需要先對(duì)缺陷在包括但不限于顏色、灰度、形狀、長度等的一個(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，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(shí)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(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。 檢測系統(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(duì)缺陷的檢測，又要在發(fā)現(xiàn)缺陷后及時(shí)進(jìn)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(shí)間。與此同時(shí)，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(dòng)檢測系統(tǒng)應(yīng)用下可以有效避免，返修工人不需要進(jìn)行檢測的工作，而只需要對(duì)缺陷進(jìn)行處理即可，由此實(shí)現(xiàn)了更精細(xì)化的分工，可以實(shí)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(jìn)一步發(fā)展，汽車涂裝生產(chǎn)技術(shù)與檢測流程也會(huì)持續(xù)升級(jí)，逐步向高智能化與全自動(dòng)化發(fā)展。因此在機(jī)器視覺輔助下，汽車車身涂膜表面質(zhì)量的自動(dòng)化檢測技術(shù)展現(xiàn)出重要的應(yīng)用價(jià)值，其通過機(jī)器功能代替了人工檢測的過程，不僅可以進(jìn)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(dòng)強(qiáng)度，提升了生產(chǎn)線的自動(dòng)化率，是促進(jìn)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(dòng)化率的基礎(chǔ)上，為未來自動(dòng)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(jì)的迅猛發(fā)展，汽車已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)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(duì)漆面質(zhì)量檢測也是整車出廠前的重要檢驗(yàn)項(xiàng)。一、背景車輛表面噴漆通常在涂裝車間內(nèi)進(jìn)行，而針對(duì)表面質(zhì)量的檢測同樣在此工序內(nèi)完成（此時(shí)表面整潔，無需擔(dān)心后續(xù)工序額外引入缺陷，同時(shí)便于即時(shí)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(duì)漆面缺陷檢測，據(jù)統(tǒng)計(jì)約能達(dá)到70%~80%的檢出率，但在燈帶下長時(shí)間工作容易產(chǎn)生疲勞且對(duì)視力造成損害，并且無法精確提供缺陷種類及統(tǒng)計(jì)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(tái)LED條光及相機(jī)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(jìn)行計(jì)算，由此即可形成更加直觀且定量的自動(dòng)檢測系統(tǒng)缺陷檢出率和單車誤報(bào)的評(píng)價(jià)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(bào)=總誤報(bào)缺陷個(gè)數(shù)/總檢查車輛數(shù)量。為了進(jìn)一步驗(yàn)證自動(dòng)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(jìn)行有效結(jié)合，一方面保證每日生產(chǎn)線上有效落實(shí)Audit查驗(yàn)車身的方式，另一方面就要在每日生產(chǎn)的過程中，進(jìn)行一定數(shù)量的自動(dòng)檢測系統(tǒng)車身檢驗(yàn)，并將自動(dòng)檢測結(jié)果與Audit檢查結(jié)果進(jìn)行對(duì)照，由此獲悉檢出缺陷、未檢測出缺陷和誤報(bào)缺陷等相關(guān)的數(shù)據(jù)。此外，針對(duì)不同車身顏色的情況，還可以建立檢出率和單車誤報(bào)的統(tǒng)計(jì)表。自動(dòng)檢測系統(tǒng)在檢測過程中受到顏色的影響相對(duì)較小，其檢出率與單車誤報(bào)缺陷次數(shù)相對(duì)穩(wěn)定，雖然存在個(gè)別波動(dòng)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(bào)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(dòng)檢測系統(tǒng)在批量生產(chǎn)運(yùn)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(dòng)力，降低了人力標(biāo)準(zhǔn)，提高了生產(chǎn)的自動(dòng)化效果等。在傳統(tǒng)的報(bào)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(dòng)檢測技術(shù)被國外壟斷的現(xiàn)狀，同時(shí)應(yīng)用機(jī)器人識(shí)別的新模式，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)力。

    機(jī)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(qiáng)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(jī)器獲取圖像、評(píng)估圖像、解釋情況然后做出適當(dāng)響應(yīng)的能力稱為機(jī)器視覺。智能相機(jī)、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(jī)器和監(jiān)督學(xué)習(xí)、機(jī)器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力方面的重大進(jìn)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(cuò)誤并確保對(duì)通過生產(chǎn)線的所有貨物進(jìn)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(bào)告，到2028年底，工業(yè)機(jī)器視覺市場價(jià)值，預(yù)計(jì)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(yàn)需求增加，可能會(huì)推動(dòng)人工智能技術(shù)下對(duì)工業(yè)機(jī)器視覺的需求并推動(dòng)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(bào)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(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)了車身漆面缺陷的自動(dòng)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(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法，以小樣本為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了車身漆面缺陷的自動(dòng)檢測。首先，為了實(shí)時(shí)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(qiáng)算法，以增強(qiáng)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(duì)汽車涂料固有的缺陷特征，通過改進(jìn)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(jìn)的MobileNet-SSD算法，用于油漆缺陷的自動(dòng)檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)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(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的車身漆面缺陷檢測。車身主要由鋼制成，長時(shí)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(hù)膜，該保護(hù)膜會(huì)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(huì)加速汽車的腐蝕，降低消費(fèi)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(shí)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(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(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(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。