企业商机
汽车面漆检测设备基本参数
  • 品牌
  • 领先光学技术公司
  • 型号
  • lxgx-004
汽车面漆检测设备企业商机

    目前汽车车身的漆面缺陷检测主要是依赖传统的人工目视检查,因检测效率低、检测标准不够客观,并且容易受人工分心、疲劳等主观因素的影响,越来越难以满足工艺过程的测量和检测要求。因此,对自动化缺陷检测装置的需求日益增强,这种自动化缺陷检测装置不仅可以严格地管控产品质量,还能及时对产品缺陷进行工艺溯源,为工艺品质改善提供数据支持。车身漆面的缺陷种类繁多,不同的生产厂家对缺陷的定义存在差异。从缺陷的光学成像形式可以归类为:色差类缺陷、脏污类缺陷、纹理类缺陷、划伤碰伤类缺陷、凹凸类缺陷。单一的2d成像方式和检测方法难以应对常见的缺陷,对所有缺陷同时的检测,往往需要2d成像方式和3d成像方式相互结合。3d成像方式中激光三角法和条纹投影,是对高度的重建。基于条纹投影原理的三维重建设备,主要应用于漫反射物体。激光三角法可以应用于类镜面物体的高度测量,但是难以检测微米级别的缺陷。3d成像方式中,光度立体法和条纹反射(相位测量偏折术)是对梯度的重建。基于朗伯光照模型的光度立体法对漫反射表面的梯度重建精度较高,但很难直接应用于镜面物体。相位测量偏折术对镜面物体的梯度重建精度很高,在原理上可以到达亚微米级别。 机器视觉就是用机器代替人眼,对事物进行观察、测量和判断。长春偏折光学法汽车面漆检测设备推荐

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    随着经济的迅猛发展,汽车已经成为当今社会普遍的交通工具,除性能指标外,漆面好坏同样决定着产品质量及品牌形象,因此针对漆面质量检测也是整车出厂前的重要检验项。一、背景车辆表面喷漆通常在涂装车间内进行,而针对表面质量的检测同样在此工序内完成(此时表面整洁,无需担心后续工序额外引入缺陷,同时便于即时修复)。涂装车间生产工艺流程常见漆面缺陷类型如划痕、污垢、缩孔、橘皮、流挂等,摘选如下:橘皮:通常由于油漆粘度太高或涂装车间温度太高等原因,致使漆面呈现如橘子皮一样的凹凸感,光泽度变差。流挂:通常由于喷涂不均或涂料粘度偏低等原因,致使漆膜产生不均的条纹及流痕的现象。缩孔:通常由于被涂物、涂装截止或涂料中存在导致缩孔的物质,致使涂膜产生反拔和局部收缩的现象。二、检测方案1、人工目视目前国内多数车企均采用此种方案。通常人眼在正常视距(25cm)能分辨的尺寸约。针对漆面缺陷检测,据统计约能达到70%~80%的检出率,但在灯带下长时间工作容易产生疲劳且对视力造成损害,并且无法精确提供缺陷种类及统计数据,很难满足需求。2、隧道式隧道式漆面检测方案采用传统2D面阵视觉系统,将多台LED条光及相机按一定间隔部署在隧道式结构中。趋势性汽车面漆检测设备价格基于视觉表面缺陷自动检测作为快速发展的新型检测技术,具有速度快、效率高等优点,已经应用到多个行业。

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    检测算法识别漆面缺陷的过程分以下4步:图像采集、预处理、特征提取和分类决策.图像采集是指通过检测系统获取到的车身不同部位漆面的图像信息。预处理主要是指图像处理中的灰度化处理图像滤波、裁剪分割、形态学处理等操作.去除非必要检测区域,加强图像的重要特征,使缺陷特征更容易被提取出来。特征提取是指采用某种度量法则,进行缺陷特征的抽取和选择,简单的理解就是将图像上的漆面缺陷与正常漆面,利用某种方法将它们区分。分类决策是指构建某种识别规则,通过此识别规则可以将对应的特征进行归类和判定,主要应用手漆面缺陷的分类.以指导后续的打磨抛光操作。目前,常用的漆面缺陷检测算法主要分为2类:传统图像算法和深度学习算法。这2种算法的主要区别在于特征提取和分类决策的差异。

    传统图像算法中特征提取主要依赖人工设计的提取器,需要有专业知识及复杂的参数调整过程,分类决策也需要人工构建规则引擎,每个方法和规则都是针对具体应用的.泛化能力及鲁棒性较差。具体到缺陷检测的应用场景,需要先对缺陷在包括但不限于颜色、灰度、形状、长度等的一个或多个维度上进行量化规定,再根据这些量化规定在图像上寻我符合条件的特征区域,并进行标记。传统图像处理有很多算法库,如Halcon、VisionPro和OpenCV等,一般采用编程语言调用算法库的形式来实现。常用的经典检测算法有Roberts算子,Sobel算子,Previtt算子,IOG算子和Canny算子等.Canny算子是1种边缘检测算法,设定了信噪比准则定位精度准则单一边缘响应准则来提高边缘检测精度。为满足这了条准则.CANNYJ在一阶微分算子的基础上,增加了2项改进.即非极大值抑制和双阈值。非极大值抑制能控制多边缘响应和边缘定位精度;双阈值能减少边缘的漏检率。 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。

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    基于计算机视觉的表面缺陷自动检测作为一种快速发展的新型检测技术,具有速度快、效率高等优点,已经成功应用到多个行业。将其应用到汽车车身漆膜缺陷检测领域,可改变现在人工检测耗时过长、一次检出率低等缺陷,同时可以降低人工成本。主要介绍了漆膜缺陷自动检测技术的原理、特点,以及在一些生产线中的应用实例,总结了现状及存在的问题,并对其应用前景做了展望。汽车涂装是汽车生产过程中重要的一个环节,主要为汽车提供外观装饰性和长期的防腐蚀性能。常规的汽车涂装过程中,喷涂后的车身需要进行漆膜表面的缺陷检测和修饰。目前,喷涂后车身漆膜检测主要通过人工目视的方法完成,存在耗时过长、效率低下及受人为因素影响等缺点,是制约涂装车身质量的关键因素之一。随着光电、自动化和计算机图像处理技术的发展,计算机视觉在不同工业部门得到了大量的应用。比如基于计算机视觉的表面缺陷自动检测技术已经大量地应用在织物表面、食品表面、钢表面、瓷砖表面以及多晶硅太阳能电池表面检测等领域。近几年,表面缺陷自动检测技术开始在汽车车身漆膜缺陷的检测领域发展,并且已经开始在一些汽车公司测试与应用。与传统的人工检测方法相比。实现车身A区、B区的漆面全自动检测,检出率高达99%以上。泉州非隧道式汽车面漆检测设备哪家好

具备良好的缺陷分类能力,分类准确率>95%。长春偏折光学法汽车面漆检测设备推荐

    本发明的设备再喷涂时将喷涂区域密封,避免了油漆外漏污染汽车表面油漆。附图说明为了更清楚地说明发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图jinjin是发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。图1是本发明的一种汽车外漆修补抛光一体机整体结构示意图。图2是图1中仰视图。图3是图1中a-a的结构示意图。图4是图1中b的放大结构示意图。具体实施方式下面结合图1-4对本发明进行详细说明,其中,为叙述方便,现对下文所说的方位规定如下:下文所说的上下左右前后方向与图1本身投影关系的上下左右前后方向一致。结合附图1-4所述的一种汽车外漆修补抛光一体机,包括机身10以及设置于所述机身10底壁内开口向下的转动腔14,所述转动腔14圆周壁内设置有开口向下的环形滑槽11,所述环形滑槽11内可滑动的设置有用于防止油漆扩散的密封罩15,所述密封罩15与所述环形滑槽11顶壁间设置有顶压弹簧12,所述转动腔14内可转动的设置有转动架13。长春偏折光学法汽车面漆检测设备推荐

    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。

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1.一种基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统,其特征在于:包括plc模块、图像采集模块、图像处理模块及图像分析模块;所述plc模块,用于当检测车辆到达检测区域,启动瑕疵检测程序,并根据检测到的车身前进距离,对车身上的瑕疵进行精细定位;所述图像采集模块,包括光源模块、相机阵列模块及图像采集程序模块;所述图像处理模块,用于对待测车辆的图像进行处理,识别车身上的瑕疵,并对识别到的瑕疵进行分析,判定瑕疵类别及大小;所述图像分析模块,用于结合车身三维数据、所述plc模块传输的车身前近距离数据确定瑕疵在车上的位置,并在图像上进行标记。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统,其特征在于:还包括接口...

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