十堰偏折光学法汽车面漆检测设备

    随着汽车市场不断消费升级，漆面外观及质量受到越来越多的关注。工艺水平及生产环境等不确定性因素会造成涂层表面产生不同程度的缺陷。目前涂装漆膜缺陷主要依靠人工检测，劳动成本高,主观影响大，制约了涂装的生产效率。此外，靠人工不能达到完全准确的质量判断,增加子返工成木.限制了企业扩大产能，甚至还可能会造成用户抱怨，对企业声誉造成影响。近年来，随着工业信息化和智能化的发展，涂装漆面缺陷检测对自动化、智能化生产模式的需求日益增长。机器视觉作为1种新兴技术，具有高效、稳定和自动化程度高等特点，为漆面缺陷检测系统的研发奠定了理论基础。基于机器视觉的检测方法可以较好地解决传统人工检测遇到的时间长、工作量大、效率低等问题。 自动检测系统是支持在流水线上短周期扫描的系统，不会中断生产节拍，可以大幅提高企业产能和工作效率。十堰偏折光学法汽车面漆检测设备

    1)读取横条纹图像组，对横条纹图像分别进行横向条纹分割得到横向亮条纹图像和横向暗条纹图像，针对横向亮条纹图像进行二值化、边缘腐蚀，得到横向亮条纹检测区域，在横条纹图像组中分别分割出横向亮条纹灰度检测区域，对横向亮条纹灰度检测区域进行二值化与特征提取，提取得到横向亮条纹中的外观缺陷；同样依据上述处理过程可得到横向暗条纹图像中的外观缺陷；步骤(2)读取竖条纹图像组，对竖条纹图像分别进行横向条纹分割得到竖向亮条纹图像和竖向暗条纹图像，针对竖向亮条纹图像进行二值化、边缘腐蚀，得到竖向亮条纹检测区域，在竖条纹图像组中分别分割出竖向亮条纹灰度检测区域，对竖向亮条纹灰度检测区域进行二值化与特征提取，提取得到竖向亮条纹中的外观缺陷；同样依据上述处理过程可得到竖向暗条纹图像中的外观缺陷；步骤(3)读取漫射均匀图像，对漫射均匀图像进行二值化、特征提取、特征筛选操作后，提取得到漫射均匀图像中的外观缺陷；步骤(4)外观缺陷整合，将步骤(1)中提取得到的外观缺陷、步骤(2)中提取得到的外观缺陷与步骤(3)中提取得到的外观缺陷逐一进行缺陷匹配，对形状匹配一致的外观缺陷进行剔除，从而得到汽车漆面表面外观缺陷。景德镇偏折光学法汽车面漆检测设备供应商家实现了汽车车身漆膜缺陷的自动检测，有效提高了检测速度和准确性。

    15s内采集3000帧图像，使用不同角度光线检查车身漆面情况，数据表明此套系统可改善82%车身喷涂质量和客户满意度。2、德国宝马2007年宝马Dingolfing工厂针对reflectCONTROL漆膜缺陷检测系统进行测试，其视觉系统由一台大屏和四台200w相机组成，每个位置采集8帧图像，通过4台机器人并联使用。终在60s节拍内完成30个位置检测，检出率在98%以上（缺陷小直径）。3、德国梅赛德斯-奔驰2007年奔驰Rastatt工厂使用ISRAVISION公司CarPaintVision系统进行缺陷检测测试，每套系统含两个侧面机器人和一个水平面机器人，在60s节拍内完成全车扫描，终获得（缺陷小直径）。总结基于机器视觉的自动化漆面缺陷检测系统，不受人工主观性和汽车颜色等外界环境的影响，极大地提高了生产效率并改善了喷涂质量。

    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。 我们的设备采用无接触、高精度的检测方案，可离线或在线自动化检测。

汽车涂装是汽车生产制造过程中一个重要的环节,车身喷涂不仅可以提供外观装饰,而且可以对车身表面进行保护。然而,在实际的涂装生产中,由于涂装车间环境的影响,油漆的质量和涂装工艺的不同,使得涂膜的车体很容易产生不同类型的缺陷，比如杂质、喷涂污染等典型表面瑕疵,如何准确地实现汽车表面涂装质量自动化测量极其关键。为提升效率、减少人工,基于机器视觉的汽车表面质量测量已开始应用在汽车涂装检测领域。与传统人工目视测量相比,视觉表面质量测量采用全自动检测,具有极高的敏感度和大视野,可高效、高精度对汽车涂装质量进行检测,比较大限度的避免整车返工。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。莆田光学方法汽车面漆检测设备源头厂家

适用于各类电子元件的漆面缺陷检测,外观检测,品种辨别,3D图像处理.多种检测与定位功能,大幅提高工作效率。十堰偏折光学法汽车面漆检测设备

    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。十堰偏折光学法汽车面漆检测设备

    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。