由此可以建立如下公式進(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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。在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)中，機(jī)器視覺將會在工況檢測、成品檢驗、質(zhì)量控制等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。開封光學(xué)方法汽車面漆檢測設(shè)備價格

    圖像處理單元通過使用一系列算法對圖片進(jìn)行處理，獲得缺陷3D或2D特征，通過與數(shù)據(jù)庫比對之后，獲得缺陷位置、分類、尺寸等信息，然后將數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出。漆膜缺陷自動檢測系統(tǒng)構(gòu)成汽車車身長度一般在~m，寬度在~m，而且車身曲面多，結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜。為了能將車身外表所有區(qū)域都覆蓋到，需要增加光源和相機(jī)數(shù)量或者將光源和相機(jī)安裝在機(jī)器人等可移動設(shè)備上，目前研究和應(yīng)用較多的主要有以下2種結(jié)構(gòu)：1）將光源和CCD相機(jī)安裝到包圍車身的鋼結(jié)構(gòu)框架上，通過增加光源和CCD相機(jī)數(shù)量的方式覆蓋整個車身。這種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單，調(diào)試時只需要調(diào)整相機(jī)角度，耗時短。缺點是柔性低，不同的車型外形有較大差異時不能通用。2）將光源和CCD相機(jī)集成到布置在車身兩側(cè)的機(jī)器人手臂上，使用2臺以上的機(jī)器人，可以增加行走軌道擴(kuò)大檢測區(qū)域。此結(jié)構(gòu)優(yōu)點是機(jī)器人相對靈活，對車身外表任何區(qū)域都可以進(jìn)行拍攝，柔性高，不同車型可混線檢測。缺點就是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，檢測一臺車的時間相對第一種結(jié)構(gòu)要長。能在40~60JPH的涂裝生產(chǎn)線上，用來檢測直徑mm的缺陷。4臺機(jī)器人并聯(lián)使用，每臺機(jī)器人都安裝了1個大尺寸的顯示器和4臺200萬像素的相機(jī)，每臺相機(jī)在一個檢測位置會拍攝8張圖像?；茨细呔绕嚸嫫釞z測設(shè)備品牌隨著工業(yè)4.0時代的到來，這一趨勢不可逆轉(zhuǎn)。

    深度學(xué)習(xí)算法主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行特征提取和分類決策，根據(jù)大量樣本的學(xué)習(xí)能夠得到深層的、數(shù)據(jù)集特定的特征表示，其對數(shù)據(jù)集的表達(dá)更高效和淮確、所提取的抽象特征魯棒性更強(qiáng),泛化能力更好，但檢測結(jié)果受樣本集的影響較大。深度學(xué)習(xí)通過大量的缺陷照片數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練而得到缺陷判別的模型參數(shù)，建立出一套缺陷判別模型,終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力能夠識別缺陷。深度學(xué)習(xí)算法基于TensorFlow和Keras框架，常用的深度學(xué)習(xí)算法有ResNet、MobileNet、MaskR-CNN和FasterR-CNN等。FasterR-CNN是以RPN(注意力網(wǎng)絡(luò))和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))為算法框架，其中RPN用于生成可能存在目標(biāo)的候選區(qū)域(Proposal),CNN用于對候選區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行識別并分類,同時進(jìn)行邊界回歸調(diào)整候選區(qū)域邊框的大小和位置使其更精淮地標(biāo)識缺陷目標(biāo)。FasterR-CNN相比前代的R-CNN和FastR-CNN比較大的改進(jìn)是將卷積結(jié)果共享給RPV和FastR-CNN網(wǎng)絡(luò)，在提高準(zhǔn)確率的同時提高了檢測速度?？傮w來講，傳統(tǒng)圖像算法是人工認(rèn)知驅(qū)動的方法，深度學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。深度學(xué)習(xí)算法一直在不斷拓展其成用的場景.但傳統(tǒng)圖像方法因其成熟、穩(wěn)定等特征仍具有應(yīng)用價值。目前。

    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(jìn)行測試，其視覺系統(tǒng)由一臺大屏和四臺200w相機(jī)組成，每個位置采集8幀圖像，通過4臺機(jī)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(jìn)行缺陷檢測測試，每套系統(tǒng)含兩個側(cè)面機(jī)器人和一個水平面機(jī)器人，在60s節(jié)拍內(nèi)完成全車掃描，終獲得（缺陷小直徑）?？偨Y(jié)基于機(jī)器視覺的自動化漆面缺陷檢測系統(tǒng)，不受人工主觀性和汽車顏色等外界環(huán)境的影響，極大地提高了生產(chǎn)效率并改善了噴涂質(zhì)量?；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、效率高等優(yōu)點，已經(jīng)應(yīng)用到多個行業(yè)。

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(dá)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(xué)補(bǔ)償原件制作復(fù)雜且昂貴；回程誤差，干涉法很難快速標(biāo)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(yīng)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(jī)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形感知水面波動）。具備高精度缺陷三維形貌測量能力。撫順全自動汽車面漆檢測設(shè)備品牌

機(jī)器視覺是圖像分析技術(shù)，通過使用光學(xué)系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)字相機(jī)和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力。開封光學(xué)方法汽車面漆檢測設(shè)備價格

我們公司主要產(chǎn)品有玻璃檢測設(shè)備，片材檢測設(shè)備，汽車檢測設(shè)備，光學(xué)檢測設(shè)備等產(chǎn)品，產(chǎn)品投入市場以來，以高性價比獲取到機(jī)械及行業(yè)設(shè)備行業(yè)內(nèi)客戶的認(rèn)可與支持。領(lǐng)先光學(xué)技術(shù)公司憑借成熟的技術(shù)，以優(yōu)異的質(zhì)量、貼心的價格和完善的售后服務(wù)，走在同行業(yè)的前沿。在市場上面已建立起龐大的用戶群體，分布在不同行業(yè)與地區(qū)。更豐富的產(chǎn)品玻璃檢測設(shè)備，片材檢測設(shè)備，汽車檢測設(shè)備，光學(xué)檢測設(shè)備及更完善的服務(wù)為客戶創(chuàng)造價值；我們秉著持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品為宗旨，不知疲倦的精神服務(wù)于廣大客戶。機(jī)械及行業(yè)設(shè)備是典型的離散制造業(yè)，其特點是多品種、小批量生產(chǎn)，產(chǎn)品種類多，產(chǎn)品復(fù)雜。考慮到客戶產(chǎn)品使用，我們產(chǎn)品玻璃檢測設(shè)備，片材檢測設(shè)備，汽車檢測設(shè)備，光學(xué)檢測設(shè)備以高生產(chǎn)效率、高質(zhì)量為行業(yè)內(nèi)客戶服務(wù)。開封光學(xué)方法汽車面漆檢測設(shè)備價格

    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(tuán)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(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，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(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。