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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響應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)督學習、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...

所述轉(zhuǎn)動架13底壁內(nèi)設置有左右對稱兩個開口向下的滑動槽47，所述滑動槽47內(nèi)可滑動的設置有滑動塊46，左右兩個所述滑動槽47之間設置有傳動腔42，所述傳動腔42內(nèi)可轉(zhuǎn)動的設置有螺紋套41，所述螺紋套41內(nèi)設置有左右貫通的螺紋孔39，所述螺紋孔39內(nèi)螺紋連接有與左右兩個所述滑動塊46均固定的螺紋桿40，所述轉(zhuǎn)動架13轉(zhuǎn)動是利用所述傳動腔42頂壁內(nèi)設置的傳動裝置99帶動所述螺紋套41轉(zhuǎn)動，從而帶動所述螺紋桿40移動，所述螺紋桿40移動能夠帶動左右兩個所述滑動塊46同步移動，其中左側(cè)的所述滑動塊46內(nèi)設置有氣泵17，所述氣泵17可以在不同時間噴出油漆或拋光液，右側(cè)的所述滑動塊46底壁內(nèi)設置有...

檢測算法識別漆面缺陷的過程分以下4步：圖像采集、預處理、特征提取和分類決策.圖像采集是指通過檢測系統(tǒng)獲取到的車身不同部位漆面的圖像信息。預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)學處理等操作.去除非必要檢測區(qū)域，加強圖像的重要特征，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,進行缺陷特征的抽取和選擇，簡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)建某種識別規(guī)則,通過此識別規(guī)則可以將對應的特征進行歸類和判定，主要應用手漆面缺陷的分類．以指導后續(xù)的打磨拋光操作。目前，常用的漆面缺陷檢測算法主要分為2類：傳統(tǒng)圖像算法和深度學...

外觀缺陷檢測簡介產(chǎn)品外觀缺陷檢測屬于機器視覺技術(shù)的一種，就是利用機器視覺模擬人類視覺的功能，用CCD工業(yè)相機代替人眼檢測，從具體的實物進行圖像的采集處理、計算、終進行實際檢測、控制和應用。外觀缺陷檢測設備的檢測原理產(chǎn)品表面的各種缺陷瑕疵，在光學特性上必然與產(chǎn)品本身有差異。當光線入射產(chǎn)品表面后，各種瑕疵缺陷會在反射、折射等方面表現(xiàn)出與周圍有不同的異樣。例如，當均勻光垂直入射產(chǎn)品表面時，如產(chǎn)品表面沒有瑕疵缺陷，出射的方向不會發(fā)生改變，所探測到的光也是均勻的；當產(chǎn)品表面含有瑕疵缺陷時，出射的光線就會發(fā)生變化，所探測到的圖像也要隨之改變。由于缺陷的存在，在其周圍就發(fā)生了應力集中及變形，在圖像中也容易觀...

相位偏折術(shù)是一個比較冷門的方向，主要用于測量鏡面物體。一直以來，干涉法都是測量鏡面比較好方法，精度可以達到波長的幾百分之一，但是有一些局限性：測量自由面型的鏡面物體時，干涉法所需要的光學補償原件制作復雜且昂貴；回程誤差，干涉法很難快速標定；測量環(huán)境苛刻，不適合干涉法測量，因為輕微抖動、溫度變化，會給測量記過帶來很大誤差；相位偏折法是一種應用于鏡面/類鏡面的表面質(zhì)量檢測技術(shù)，系統(tǒng)通常由程控條紋光（LCD屏幕）及工業(yè)面陣相機組成，光源投射特定圖案到待測面上，利用反射圖像相位對待測面微小變化敏感特點，根據(jù)相位解包裹及重建算法實現(xiàn)三維形貌及缺陷檢測（人們不易觀察水面形狀，但可根據(jù)觀察物體在水面倒影的變...

人工視覺可能會對操作人員的人身安全造成威脅，而機器視覺檢測可以適應振動、濕度、粉塵等各種惡劣環(huán)境。現(xiàn)在的汽車行業(yè)，其生產(chǎn)周期越來越快，原材料和零部件的供應量大，也促進了機器視覺檢測的發(fā)展。機器視覺機器視覺使用攝像機和軟件算法來處理和解釋圖像。許多人將機器視覺稱為自動化系統(tǒng)的“眼睛”。它通常由三部分組成：攝像機、帶有分析和解釋圖像的軟件的硬件以及向自動化系統(tǒng)發(fā)送命令的系統(tǒng)。在汽車零部件和新能源汽車動力電池制造中，機器視覺檢測可用于測量零件的長、寬、高、直徑等尺寸，也可用于檢測零件的表面缺陷，如劃痕、裂紋、缺損等。它可以測量動力電池的長度、高度、寬度和其他尺寸，并檢測諸如毛刺、損壞/泄漏、...

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(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)出重要的應用價值，其通過機器功能代替了人工檢測的過程，不僅可以...

相位偏折術(shù)是一個比較冷門的方向，主要用于測量鏡面物體。一直以來，干涉法都是測量鏡面比較好方法，精度可以達到波長的幾百分之一，但是有一些局限性：測量自由面型的鏡面物體時，干涉法所需要的光學補償原件制作復雜且昂貴；回程誤差，干涉法很難快速標定；測量環(huán)境苛刻，不適合干涉法測量，因為輕微抖動、溫度變化，會給測量記過帶來很大誤差；相位偏折法是一種應用于鏡面/類鏡面的表面質(zhì)量檢測技術(shù)，系統(tǒng)通常由程控條紋光（LCD屏幕）及工業(yè)面陣相機組成，光源投射特定圖案到待測面上，利用反射圖像相位對待測面微小變化敏感特點，根據(jù)相位解包裹及重建算法實現(xiàn)三維形貌及缺陷檢測（人們不易觀察水面形狀，但可根據(jù)觀察物體在水面倒影的變...

3：細小的發(fā)絲痕使漆面的鏡面效果減弱。而給漆面鍍上一層高光澤，耐磨性強，耐腐蝕強的保護膜，無疑將會有效防止上訴情況的發(fā)生。因此好的的汽車鍍膜能有效提高和保護汽車漆面的色彩與光澤。4、風沙天氣，沙粒就會打在車身上劃出無數(shù)道細小的劃痕，時間一長還會造成漆面發(fā)烏。光學鍍膜是什么——多久鍍膜一次由于汽車行駛及停放環(huán)境不同，應該根據(jù)實際用車情況及所在城市環(huán)境考慮是否應該鍍膜。南方雨水含有大量的酸性物質(zhì)，而且雨水較多，所以鍍膜次數(shù)可相對多一些，而北方?jīng)]有必要頻繁打蠟。常在車庫停放的車，每8個月左右鍍膜一次即可，經(jīng)常停在露天停車場，每5個月鍍膜一次即可。露天停放的車輛，由于風吹雨淋，建議每3個月鍍膜...

汽車上的所有零配件都可以買到原廠的，只有漆面不具有可替換性。據(jù)車之友**介紹，由于氧化的作用，新車的漆面會逐漸變暗、發(fā)烏，嚴重時還會造成車漆龜裂甚至脫落。鍍膜產(chǎn)品能長久保持原漆本色，徹底阻斷污染物。車漆無法避免氧化和風化的威脅，車漆氧化的影響一旦造成就難以輕易除去。用拋光、研磨的方法除去氧化層，會對車漆造成很大的磨損。所以，養(yǎng)護要從新車開始。要防止車漆的氧化、風化，就必須將車漆與外界環(huán)境隔絕―――防止氧化，阻隔揮發(fā)。鍍膜產(chǎn)品是目前保護車漆免遭侵蝕的***手段，能長久保持原漆本色。鍍膜的優(yōu)勢體現(xiàn)在下面四點：首先，鍍膜可在美容的同時執(zhí)行防護的功能，徹底阻斷瀝青、酸雨、鳥糞、樹膠、花粉等污染...

檢測算法識別漆面缺陷的過程分以下4步：圖像采集、預處理、特征提取和分類決策.圖像采集是指通過檢測系統(tǒng)獲取到的車身不同部位漆面的圖像信息。預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)學處理等操作.去除非必要檢測區(qū)域，加強圖像的重要特征，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,進行缺陷特征的抽取和選擇，簡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)建某種識別規(guī)則,通過此識別規(guī)則可以將對應的特征進行歸類和判定，主要應用手漆面缺陷的分類．以指導后續(xù)的打磨拋光操作。目前，常用的漆面缺陷檢測算法主要分為2類：傳統(tǒng)圖像算法和深度學...

汽車噴涂面漆有很多種方法，噴涂過程中也要相對的細心。那么汽車噴涂面漆有哪幾種方法呢？小編分享一下我的經(jīng)驗。面漆的噴涂操作與底漆和二道漿的操作基本相同，只是噴涂的手法要求更加細膩一些，以獲得良好的色彩光澤效果。（1）干噴指噴涂時選擇的溶劑要快干，氣壓較大，漆量較小，溫度較高等，噴涂后漆面較干。（2）濕噴指噴涂時選擇的溶劑要慢干，氣壓較小，漆量較大，溫度較低等，噴涂后漆面較濕。（3）濕碰濕同上面講的濕噴有相似的一面，都是不等上道漆中溶劑揮發(fā)繼續(xù)噴涂下一道漆。（4）虛***噴涂指在噴涂色漆后，將大量溶劑或固體分調(diào)整得極低的涂料噴涂在面漆上。（5）霧化噴涂俗稱飛霧法噴涂，又叫飛漆，一般用于金屬...

所述螺紋孔內(nèi)螺紋連接有與左右兩個所述滑動塊均固定的螺紋桿，所述轉(zhuǎn)動架轉(zhuǎn)動是利用所述傳動腔頂壁內(nèi)設置的傳動裝置帶動所述螺紋套轉(zhuǎn)動，從而帶動所述螺紋桿移動，所述螺紋桿移動能夠帶動左右兩個所述滑動塊同步移動，其中左側(cè)的所述滑動塊內(nèi)設置有氣泵，所述氣泵可以在不同時間噴出油漆或拋光液，右側(cè)的所述滑動塊底壁內(nèi)設置有diyi電機，所述diyi電機輸出軸末端固定設置有拋光輪，所述拋光輪高速轉(zhuǎn)動同時伴隨所述轉(zhuǎn)動架高速轉(zhuǎn)動可以實現(xiàn)對油漆的拋光；所述機身四個邊角設置有上下貫通的滑動孔，所述滑動孔內(nèi)可滑動的設置有底部末端固定有活塞的滑動桿，所述滑動桿頂部末端固定設置有限位塊，所述滑動桿端壁內(nèi)設置有均勻分布的鎖...

但是所采集的圖像信息并不是全部用于檢測提示，比如車頂天窗、天線孔等位置，同樣會生成非預設參數(shù)，但這些區(qū)域會自動去除在缺陷檢測之中。在該環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)主要通過感興趣區(qū)域ROI機制進行控制，通過該機制可以讓系統(tǒng)分辨出采集圖像中可以忽略的信息內(nèi)容，進而保證檢測具有更高的針對性與精確性。對于不同顏色的車身，檢測系統(tǒng)也會建立智能學習體系，針對不同的顏色建立檢測參數(shù)庫，進而以更精確的數(shù)據(jù)檢測其光線范圍，保證圖像采集的高質(zhì)量標準，從而保證檢測系統(tǒng)不會受到因顏色而帶來的反射光光線線差差異異影影響響。圖像處理自動檢測系統(tǒng)在得到傳感器采集的諸多圖像之后，則要對高清圖片進行圖像二值化算法處理，進而通過算法疊加...

包括四套檢測機械手臂、四套漆面視覺檢測模組；檢測時，被檢測汽車移動至檢測區(qū)域后，四套檢測機械手臂分別帶動固定在檢測機械手臂前端的四套漆面視覺檢測模組依據(jù)汽車表面輪廓定位檢測劃分規(guī)劃得到的采樣點，進行汽車表面的全范圍成像，成像后通過汽車漆面圖像處理提取汽車漆面表面外觀缺陷。所述的漆面視覺檢測模組包括：n套成像鏡頭相機組、防護外殼、大尺寸條紋投影屏、三個測距傳感器、均勻漫射發(fā)光板；n套成像鏡頭相機組、大尺寸條紋投影屏、三個測距傳感器、均勻漫射發(fā)光板均剛性固定在防護外殼上；且n套成像鏡頭相機組、大尺寸條紋投影屏、三個測距傳感器、均勻漫射發(fā)光板自上而下安裝，多套成像鏡頭相機組、三個測距傳感器自...

汽車涂裝是汽車生產(chǎn)制造過程中至關(guān)重要的一個環(huán)節(jié),進行涂裝后的車身需進行表面漆膜缺陷的檢測和修飾。傳統(tǒng)的工業(yè)線缺陷檢測系統(tǒng)采用人眼初檢和人工復檢,由于受到人眼分辨率、分辨速度及檢驗工人主觀意識的影響,且長時間的密集工作以及白色燈光的反射會導致工人的視覺疲勞,人工檢測的效率并不高,常有漏檢的現(xiàn)象發(fā)生。我公司外針對車身漆膜缺陷檢測的研究現(xiàn)狀,總結(jié)并分析了現(xiàn)有的傳統(tǒng)目標檢測算法及基于深度學習的目標檢測算法的優(yōu)劣,提出了一種基于視覺的車身漆膜缺陷自動檢測與分類方法,該方法能有效改進傳統(tǒng)人工目視檢測的不足,提高汽車車身漆膜質(zhì)量。研究內(nèi)容主要包括以下幾點:(1)通過在汽車涂裝車間質(zhì)檢流水線的數(shù)據(jù)采集...

該模型將每個標簽學習定義為二進制任務，以應對多標簽學習問題。，然后使用VGG網(wǎng)絡來訓練和識別缺陷位置。還有的研究者提出了一種幀間注意策略和幀間深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來檢測輸入的X射線圖像中的缺陷，從而有效地提高了檢測精度。還有的研究者提出了一種基于YOLOV2的色織疵點自動定位與分類方法。在收集了276個色織的織物缺陷圖像并進行預處理之后，使用YOLO9000，YOLO-VOC和TinyYOLO構(gòu)建了織物缺陷檢測模型。，然后將不平坦的表面劃分為潛在的缺陷區(qū)域，并使用神經(jīng)網(wǎng)絡對缺陷區(qū)域進行識別和分類。。與原來的SSD算法相比，精度有效提高。，并將CNN與mobilenetSSD結(jié)合在一起，有效...

當所述機身10遠離需要補油漆的汽車表面時所述三通閥56將左側(cè)的所述diyi連通管55與所述第二連通管57連通，此時啟動所述氣泵17時，所述噴頭16能夠噴射出油漆，當所述機身10貼近需要補油漆的汽車表面時所述三通閥56將右側(cè)的所述diyi連通管55與所述第二連通管57連通，此時啟動所述氣泵17時所述噴頭16能噴射出拋光液，此時配合所述拋光輪44轉(zhuǎn)動可實現(xiàn)汽車外漆拋光。,本實施例所述固定連接方法包括但不限于螺栓固定、焊接等方法。如圖1-4所示，本發(fā)明的設備在初始狀態(tài)時，所述機身10與所述限位塊24貼合，所述花鍵桿23末端斜面朝下，所述第二連通管57與左側(cè)的所述diyi連通管55連通。整個裝...

檢測算法識別漆面缺陷的過程分以下4步：圖像采集、預處理、特征提取和分類決策.圖像采集是指通過檢測系統(tǒng)獲取到的車身不同部位漆面的圖像信息。預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)學處理等操作.去除非必要檢測區(qū)域，加強圖像的重要特征，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,進行缺陷特征的抽取和選擇，簡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)建某種識別規(guī)則,通過此識別規(guī)則可以將對應的特征進行歸類和判定，主要應用手漆面缺陷的分類．以指導后續(xù)的打磨拋光操作。目前，常用的漆面缺陷檢測算法主要分為2類：傳統(tǒng)圖像算法和深度學...

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(cè)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...

但是所采集的圖像信息并不是全部用于檢測提示，比如車頂天窗、天線孔等位置，同樣會生成非預設參數(shù)，但這些區(qū)域會自動去除在缺陷檢測之中。在該環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)主要通過感興趣區(qū)域ROI機制進行控制，通過該機制可以讓系統(tǒng)分辨出采集圖像中可以忽略的信息內(nèi)容，進而保證檢測具有更高的針對性與精確性。對于不同顏色的車身，檢測系統(tǒng)也會建立智能學習體系，針對不同的顏色建立檢測參數(shù)庫，進而以更精確的數(shù)據(jù)檢測其光線范圍，保證圖像采集的高質(zhì)量標準，從而保證檢測系統(tǒng)不會受到因顏色而帶來的反射光光線線差差異異影影響響。圖像處理自動檢測系統(tǒng)在得到傳感器采集的諸多圖像之后，則要對高清圖片進行圖像二值化算法處理，進而通過算法疊加...

目前汽車車身的漆面缺陷檢測主要是依賴傳統(tǒng)的人工目視檢查，因檢測效率低、檢測標準不夠客觀，并且容易受人工分心、疲勞等主觀因素的影響，越來越難以滿足工藝過程的測量和檢測要求。因此，對自動化缺陷檢測裝置的需求日益增強，這種自動化缺陷檢測裝置不僅可以嚴格地管控產(chǎn)品質(zhì)量，還能及時對產(chǎn)品缺陷進行工藝溯源，為工藝品質(zhì)改善提供數(shù)據(jù)支持。車身漆面的缺陷種類繁多，不同的生產(chǎn)廠家對缺陷的定義存在差異。從缺陷的光學成像形式可以歸類為：色差類缺陷、臟污類缺陷、紋理類缺陷、劃傷碰傷類缺陷、凹凸類缺陷。單一的2d成像方式和檢測方法難以應對常見的缺陷，對所有缺陷同時的檢測，往往需要2d成像方式和3d成像方式相互結(jié)...

單個檢測位置的耗時少于1s。在60s的節(jié)拍時間內(nèi)，可以完成30個位置的檢測，而且所有缺陷的檢出率都在98%或更高。3漆膜缺陷自動檢測系統(tǒng)特點通過對上述幾個漆膜缺陷自動檢測系統(tǒng)在生產(chǎn)線上的應用介紹，可總結(jié)出以下特點。缺陷識別精度高對車身缺陷識別的尺寸能達到或低于mm，而人工在線檢測很難識別出mm及以下的微小缺陷。缺陷檢出率高根據(jù)某公司使用漆膜缺陷自動檢測系統(tǒng)在生產(chǎn)線測試結(jié)果表明，相對于人工檢查的方式，使用漆膜缺陷自動檢測系統(tǒng)能大幅提高缺陷的檢出率。而且針對不同顏色的漆膜，自動檢測設備受影響較人工要小，通過不同顏色的漆膜自動檢測和人工檢測的檢出率對比，可以發(fā)現(xiàn)自動檢測受顏色影響較小，而人工...

基于機器視覺的漆面瑕疵檢查系統(tǒng)，包括PLC模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊及圖像分析模塊；PLC模塊，用于當檢測車輛到達檢測區(qū)域，啟動瑕疵檢測程序，并根據(jù)檢測到的車身前進距離，對車身上的瑕疵進行精細定位；圖像采集模塊，包括光源模塊、相機陣列模塊及圖像采集程序模塊；圖像處理模塊，用于對待測車輛的圖像進行處理，識別車身上的瑕疵，并對識別到的瑕疵進行分析，判定瑕疵類別及大小；圖像分析模塊，用于結(jié)合車身三維數(shù)據(jù)、所述PLC模塊傳輸?shù)能嚿砬敖嚯x數(shù)據(jù)確定瑕疵在車上的位置，并在圖像上進行標記。本發(fā)明在不暫停汽車生產(chǎn)線的前提下，達到檢測速度更快、檢測效率更高、檢測精度更高、檢測穩(wěn)定性更強的特點。強的特點。強...

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響應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)督學習、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...

但是所采集的圖像信息并不是全部用于檢測提示，比如車頂天窗、天線孔等位置，同樣會生成非預設參數(shù)，但這些區(qū)域會自動去除在缺陷檢測之中。在該環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)主要通過感興趣區(qū)域ROI機制進行控制，通過該機制可以讓系統(tǒng)分辨出采集圖像中可以忽略的信息內(nèi)容，進而保證檢測具有更高的針對性與精確性。對于不同顏色的車身，檢測系統(tǒng)也會建立智能學習體系，針對不同的顏色建立檢測參數(shù)庫，進而以更精確的數(shù)據(jù)檢測其光線范圍，保證圖像采集的高質(zhì)量標準，從而保證檢測系統(tǒng)不會受到因顏色而帶來的反射光光線線差差異異影影響響。圖像處理自動檢測系統(tǒng)在得到傳感器采集的諸多圖像之后，則要對高清圖片進行圖像二值化算法處理，進而通過算法疊加...

汽車涂裝是汽車生產(chǎn)制造過程中一個重要的環(huán)節(jié),車身噴涂不僅可以提供外觀裝飾,而且可以對車身表面進行保護。然而,在實際的涂裝生產(chǎn)中,由于涂裝車間環(huán)境的影響,油漆的質(zhì)量和涂裝工藝的不同,使得涂膜的車體很容易產(chǎn)生不同類型的缺陷，比如雜質(zhì)、噴涂污染等典型表面瑕疵,如何準確地實現(xiàn)汽車表面涂裝質(zhì)量自動化測量極其關(guān)鍵。為提升效率、減少人工,基于機器視覺的汽車表面質(zhì)量測量已開始應用在汽車涂裝檢測領(lǐng)域。與傳統(tǒng)人工目視測量相比,視覺表面質(zhì)量測量采用全自動檢測,具有極高的敏感度和大視野,可高效、高精度對汽車涂裝質(zhì)量進行檢測,比較大限度的避免整車返工?；谝曈X表面缺陷自動檢測作為快速發(fā)展的新型檢測技術(shù)，具有速度快、效率...

這種漆膜缺陷自動檢測技術(shù)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。本文主要對漆膜缺陷自動檢測技術(shù)原理、特點以及在汽車涂裝工業(yè)中的應用進行介紹和總結(jié)。1汽車車身漆膜缺陷和人工檢查汽車面漆噴涂工藝及漆膜構(gòu)成隨著噴涂技術(shù)的發(fā)展，汽車面漆噴涂工藝經(jīng)歷了從3C2B傳統(tǒng)噴涂工藝、3C1B“濕碰濕”工藝到B1B2免中涂工藝的過程，噴涂材料也由溶劑型逐漸發(fā)展到水性，噴涂設備主要使用手工噴槍、往復機、機器人靜電旋杯噴涂等。絕大部分的金屬底材汽車車身漆膜都可以歸納為圖1所示的構(gòu)成。漆膜缺陷種類漆膜缺陷細分有上百種之多，根據(jù)產(chǎn)生的原理和相似性可以大致歸納為以下幾類：1）顆粒、異物等附著導致漆膜...

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(cè)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...

1)讀取橫條紋圖像組，對橫條紋圖像分別進行橫向條紋分割得到橫向亮條紋圖像和橫向暗條紋圖像，針對橫向亮條紋圖像進行二值化、邊緣腐蝕，得到橫向亮條紋檢測區(qū)域，在橫條紋圖像組中分別分割出橫向亮條紋灰度檢測區(qū)域，對橫向亮條紋灰度檢測區(qū)域進行二值化與特征提取，提取得到橫向亮條紋中的外觀缺陷；同樣依據(jù)上述處理過程可得到橫向暗條紋圖像中的外觀缺陷；步驟(2)讀取豎條紋圖像組，對豎條紋圖像分別進行橫向條紋分割得到豎向亮條紋圖像和豎向暗條紋圖像，針對豎向亮條紋圖像進行二值化、邊緣腐蝕，得到豎向亮條紋檢測區(qū)域，在豎條紋圖像組中分別分割出豎向亮條紋灰度檢測區(qū)域，對豎向亮條紋灰度檢測區(qū)域進行二值化與特征提取，...