大同工业质检汽车面漆检测设备供应商

    说到汽车外观，很多人的首先反应都是流线型的设计、绚丽的色彩，却忽视了汽车外观在细节上的表现。而实际上，汽车油漆表面质量是影响外观评价的重要指标，油漆表面缺陷直接影响产品质量与品牌形象，进而影响市场销量。一、背景：主流车厂如何检测漆面质量？为了确保车身漆面质量，主流汽车厂家检测漆面质量的方式有两种：人眼检测和机器视觉检测，国内工厂主要依赖人眼检测结合手动打磨抛光的方式解决油漆表面缺陷问题。然而，人眼检测真的是检测漆面质量的比较好选择吗？人工漆面缺陷检测据统计，人眼检测在不疲劳的情况下，检出率约为70%-80%，且检测工人在条形灯带强光照明下长期工作对视力会造成一定程度损害。此外，人眼检测不能提供精确的缺陷种类、评级和统计数据，无法为涂装工艺的改进和优化提供数据支撑。二、现状：隧道式漆面检测产品隧道式漆面检测产品隧道式的漆面检测传感器是目前行业内较为主流的漆面缺陷自动化检测产品形态，其采用了传统机器视觉图像处理原理，将LED条形光源和相机铺设在类似隧道的结构中，当汽车通过隧道时，相机拍摄车身图像进行检测。隧道式漆面检测检测速度快，约40s可完成整车的检测，但存在如下的问题：（1）误检率较高，可达10~20%。实现实时和高精度检测。大同工业质检汽车面漆检测设备供应商

    深度学习算法主要是数据驱动进行特征提取和分类决策，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和淮确、所提取的抽象特征魯棒性更強,泛化能力更好，但检测结果受样本集的影响较大。深度学习通过大量的缺陷照片数据样本训练而得到缺陷判别的模型参数，建立出一套缺陷判别模型,终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力能够识別缺陷。深度学习算法基于TensorFlow和Keras框架，常用的深度学习算法有ResNet、MobileNet、MaskR-CNN和FasterR-CNN等。FasterR-CNN是以RPN(注意力网络)和CNN(卷积神经网络)为算法框架，其中RPN用于生成可能存在目标的候选区域(Proposal),CNN用于对候选区域内的目标进行识别并分类,同时进行边界回归调整候选区域边框的大小和位置使其更精淮地标识缺陷目标。FasterR-CNN相比前代的R-CNN和FastR-CNN比较大的改进是将卷积结果共享给RPV和FastR-CNN网络，在提高准确率的同时提高了检测速度。总体来讲，传统图像算法是人工认知驱动的方法，深度学习算法是数据驱动的方法。深度学习算法一直在不断拓展其成用的场景.但传统图像方法因其成熟、稳定等特征仍具有应用价值。目前。 厦门非隧道式汽车面漆检测设备推荐我们的自动检测系统可对接即将推出的自动化汽车涂装修补系统，提供瑕疵类型和精细位置等必要信息。

外观缺陷检测简介产品外观缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用机器视觉模拟人类视觉的功能，用CCD工业相机代替人眼检测，从具体的实物进行图像的采集处理、计算、终进行实际检测、控制和应用。外观缺陷检测设备的检测原理产品表面的各种缺陷瑕疵，在光学特性上必然与产品本身有差异。当光线入射产品表面后，各种瑕疵缺陷会在反射、折射等方面表现出与周围有不同的异样。例如，当均匀光垂直入射产品表面时，如产品表面没有瑕疵缺陷，出射的方向不会发生改变，所探测到的光也是均匀的；当产品表面含有瑕疵缺陷时，出射的光线就会发生变化，所探测到的图像也要随之改变。由于缺陷的存在，在其周围就发生了应力集中及变形，在图像中也容易观察。若遇到光透射型缺陷（如裂纹、气泡等），光线在该缺陷位置会发生折射，光的强度比周围的要大，因而相机靶面上探测到的光也相应增强；若遇到光吸收型（如砂粒等）杂质，则该缺陷位置的光会变弱，相机靶面上探测到的光比周围的光要弱。分析相机采集到的图像信号的强弱变化、图像特征，便能获取相应的缺陷信息。

    为了提高车身漆面缺陷检测的效率和准确性，本研究利用计算机视觉技术和深度学习方法，以小样本为基础实现了车身漆面缺陷的自动检测。首先，为了实时采集车身油漆缺陷图像，本文提出了一种新的数据增强算法，以增强数据库处理小样本数据过拟合现象的能力。针对汽车涂料固有的缺陷特征，通过改进MobileNet-SSD网络的特征层，优化边界框的匹配策略，提出了一种改进的MobileNet-SSD算法，用于油漆缺陷的自动检测。实验结果表明，改进的MobileNet-SSD算法可以检测出六种传统车身漆膜的缺陷，准确率超过95％，比传统SSD算法快10％，可以实现实时、准确的车身漆面缺陷检测。车身主要由钢制成，长时间暴露在空气中容易被氧化和腐蚀。涂漆后，将在车身表面形成一层保护膜，该保护膜会阻挡空气并使其具有良好的耐腐蚀性。此外，车身漆膜的光滑度在一定程度上影响着人们的购车欲望。同样，如果喷漆不彻底或涂料中含有杂质，会加速汽车的腐蚀，降低消费者的购买意愿。目前，生产线中的大多数人彩绘缺陷都是通过人工目测来检测的。长时间在高度光线下工作并受许多主观因素（例如情绪，视觉疲劳等）影响的工人，将降低缺陷检测的效率并提高检测成本。因此。让所有涂装生产线和生产基地的生产工艺和质量达到标准化水平。

    汽车在人们的日常生活中使用非常普遍，成为人们出行的首要交通工具。在汽车的生产过程中，喷漆的好坏直观的反应了汽车外观的优劣，但在喷漆过程中不可避免存在杂质点，这会导致喷漆后漆面存在凹凸点等外观缺陷，另外在漆面零件的组装过程中，不可避免会造成漆面的碰擦，这会导致组装后的车辆中存在部分划伤、掉漆等外观缺陷，外观缺陷的存在在汽车销售中将不可避免的产生销售和生产的纠纷，为避免上述纠纷的产生，在汽车出厂前进行整车漆面的检测非常有必要。目前的汽车漆面的检测手段主要为目视法，目视法受所检测人的熟练程度影响较大，主观性较强，另外由于漆面为高反射面，受光照角度影响非常大，人目视不可避免会存在较多漏检，而且长期的检测会造成人眼疲劳，同样会造成外观缺陷的漏检。由于目视法检测速度较慢，漏检率较高，可靠性差，没有办法实现整个生产流程的流水线检测。因此开发汽车漆面表面外观缺陷全自动检测系统及方法将极大的提升汽车外观质量及外观质量的检测效率。为解决汽车漆面外观缺陷检测，提供一种汽车漆面表面外观缺陷全自动检测系统及方法。我们解决其技术问题所采用的技术方案如下：汽车漆面表面外观缺陷全自动检测系统。在走停线和随行线中均可检测，便于改造现有产线。齐齐哈尔高精度汽车面漆检测设备推荐厂家

通过客观一致的检查，实现100％的缺陷检测、分类和分析，从而得出关于缺陷原因的结论。大同工业质检汽车面漆检测设备供应商

机器视觉缺陷检测是基于缺陷库的比对和匹配来判别缺陷是否超出要求，缺陷检测需要建被检测物品的缺陷库，并通过快速比对实物与缺陷库来代替人眼作出是否合格的判别。缺陷检测需要尽可能大的光学视场，以能分辨出小缺陷要求为极限分辨率的标准（由于人眼的极限分辨率是0.1mm，因此，缺陷检查一般需要挑出大于0.1mm，可能大的光学视场，即尽可能小的光学倍率和尽量大的景深水提高效率，这与尺寸测量的要求正好相反。机器視觉检测系统基于高分辨率工业相机和视觉软件，可对产品进行外观检测、尺寸测量、角度测量、字符识别等。缺陷检测系统可根据用户需求及设定的技术指标要求自动进行检测，并对有缺陷部位进行标识，或者根据需要自动分拣、剔除，为行业检测提供比较好解决方案，提高系统的自动化程度。大同工业质检汽车面漆检测设备供应商

    领先光学技术（江苏）有限公司成立于2019年，公司总部地址位于武进区天安数码城内独栋12-2#写字楼。我们的种子企业“ling先光学技术（常熟）有限公司”成立于2014年，是国家高新技术企业、科技型中小型企业、江苏省民营科技企业、雏鹰企业。知识产权80余项（发明专利8项）。内核团队：教授2名、博士2名、行业渠道关键人4人。长期稳定与复旦大学、大连理工大学合作。底层技术包括：光学（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度学习）；MicroLED（发光器件、透明显示、微型投影）。是做一件“利用光学进行工业质量检测设备的生产和制造”。自主开发光学系统和底层内核算法，拥有十年以上行业经验，主要应用于：汽车玻璃检测行业、片材检测行业、半导体材料检测行业，我们的战略新产品：微米级光刻机已经完成版流片，也正在一步步趋于稳定和成熟。公司在科技的浪潮中，已经具有将内核技术转化为产品的经验与能力。公司是高科技、高成长性企业，公司不断的夯实自身技术基础，愿成为中国工业发展中奠基石的一份子，打破国外的智能装备的，树名族自有高技术品牌。