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

    本发明涉及汽配领域,尤其是一种汽车外漆修补抛光一体机。背景技术:随着社会的进步和经济的发展,汽车进入了千家万户,汽车再驾驶过程中难免存在磕碰划痕,传统的划痕修补方法需要将划痕周边贴上纸张避免补漆时造成周边汽车表面油漆被污染,这种方法操作不便且容易损坏汽车表层油漆,传统的补漆设备需要人手动喷涂,导致喷涂不均匀,因此有必要设置一种汽车外漆修补抛光一体机改善上述问题。技术实现要素:本发明的目的在于提供一种汽车外漆修补抛光一体机,能够克服现有技术的上述缺陷,从而提高设备的实用性。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:本发明的一种汽车外漆修补抛光一体机,包括机身以及设置于所述机身底壁内开口向下的转动腔,所述转动腔圆周壁内设置有开口向下的环形滑槽,所述环形滑槽内可滑动的设置有用于防止油漆扩散的密封罩,所述密封罩与所述环形滑槽顶壁间设置有顶压弹簧,所述转动腔内可转动的设置有转动架,所述转动架底壁内设置有左右对称两个开口向下的滑动槽,所述滑动槽内可滑动的设置有滑动块,左右两个所述滑动槽之间设置有传动腔,所述传动腔内可转动的设置有螺纹套,所述螺纹套内设置有左右贯通的螺纹孔。利用计算机视觉模拟人类视觉的功能,从具体的实物进行图象的采集处理、计算、进行实际检测和应用。淮南偏折光学法汽车面漆检测设备供应商家

汽车面漆检测设备

    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。龙岩非隧道式汽车面漆检测设备哪家好成功检测出缺陷后,系统会使用久经验证的算法,并根据不同客户的规格对所有质量相关表面缺陷进行分类。

淮南偏折光学法汽车面漆检测设备供应商家,汽车面漆检测设备

    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。

 一种车身漆面缺陷检测装置,其特征在于:包括伺服控制器、工控机、车身输送机构、若干面阵相机、若干投影仪和若干投影屏幕,所述工控机与所述伺服控制器联接,所述伺服控制器与所述车身输送机构联接,所述车身输送机构可在所述伺服控制器和工控机的作用下驱动待检测车辆在长度方向和高度方向移动,所述工控机与所述投影仪联接,所述投影屏幕设置在所述投影仪外且与所述投影仪对应,所述面阵相机分布在待检测车辆四周。2.根据权利要求1所述的车身漆面缺陷检测装置,其特征在于:所述投影仪共有8台,其中,2台设置在待检测车辆车头位置,2台设置在待检测车辆车尾位置,4台设置在待检测车辆车身侧面位置和车顶位置,所述投影屏幕包括2个平行于xoz平面、且平行于待检测车辆车身设置的平行竖直屏幕、4个竖直且与xoz平面呈40。 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。

淮南偏折光学法汽车面漆检测设备供应商家,汽车面漆检测设备

    这种漆膜缺陷自动检测技术有速度快、效率高、精度高、检测范围广以及稳定性强等优点。本文主要对漆膜缺陷自动检测技术原理、特点以及在汽车涂装工业中的应用进行介绍和总结。1汽车车身漆膜缺陷和人工检查汽车面漆喷涂工艺及漆膜构成随着喷涂技术的发展,汽车面漆喷涂工艺经历了从3C2B传统喷涂工艺、3C1B“湿碰湿”工艺到B1B2免中涂工艺的过程,喷涂材料也由溶剂型逐渐发展到水性,喷涂设备主要使用手工喷枪、往复机、机器人静电旋杯喷涂等。绝大部分的金属底材汽车车身漆膜都可以归纳为图1所示的构成。漆膜缺陷种类漆膜缺陷细分有上百种之多,根据产生的原理和相似性可以大致归纳为以下几类:1)颗粒、异物等附着导致漆膜表面突起的缺陷;2)表面张力不同而导致的缩孔类缺陷;3)流挂类缺陷;4)针式;5)气泡;6)沾污、斑点类缺陷;7)颜色缺陷,包括目视色差、发花、遮盖不良等;8)外观不良,包括橘皮、失光等;9)打磨不良导致的缺陷,包括打磨痕、抛光斑等;10)漆膜划伤、磕碰或部分脱落导致的缺陷,包括划痕、磕伤和漆膜脱落等缺陷。人工漆膜缺陷检查和修饰在涂装生产过程中,这些缺陷产生的区域、严重程度各不相同,因此处理方式也相应地有不同的标准。这一具有革新意义的系统利用机器视觉来提升汽车行业的质量控制。厦门偏折光学法汽车面漆检测设备价格

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。淮南偏折光学法汽车面漆检测设备供应商家

    隧道式缺陷检测系统采用门拱框架来布置光源和相机。该系统的检测硬件由主检测站、后盖检测站2部分组成。主检测站安装在面漆存储线,用于检测前盖车顶和两侧面:后盖检测站安装在烘房出口横移机处,用于检测后盖。采用编码器+激光测距仪方案来支持车身毫米级的定位,采用条纹光反射漆面瑕疵.采用高效布局的高清相机进行高速拍摄,所获取的图片作为系统的输人。通过后端视觉分析系统对图像数据进行清洗、识别后,生成漆面缺陷的坐标、大小、类别和在车身上的投射图,作为系统的输出。隧道式缺陷检测系统可以实现小,缺陷检出率可以达到98%以上,单车检测时间30~60s.比较大可实现单线120JPH(每小时过车数)的检测能力,单线投资600~800万元,隊道式缺陷检测系统结构简单,可通过软件设置来实现多车型覆盖,投资维护成本较低,但受制于光源及相机的布置,支持2D图像检测,对手凹凸、缩孔等3D缺陷识別效率不高。 淮南偏折光学法汽车面漆检测设备供应商家

    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。

与汽车面漆检测设备相关的文章
山东快速汽车面漆检测设备价格 2024-10-06

(1)汽车用丙烯酸涂料的特点a.耐候性优良,保光保色性好,在紫外光的照射下不易发生断链,分解或氧化等化学变化。漆膜不黄变,其颜色和光泽可以长期保持恒定;b.树脂是无色透明的,所以制得的清漆漆膜完全透明无色。制造浅色漆是色泽鲜艳,能制得纯白色漆膜;c.可制得中性涂料,与铝银浆、珠光颜料等无反应,因而能制得色泽非常鲜艳的金属闪光漆,且耐候性特别优异;d.耐化学品性好,可耐一般的酸、碱、醇、汽油和机油;e.耐热性、耐寒性和耐温变形优良;f.优良的机械性能和附着力,漆膜坚硬;g.具有优良的抛光性能,能制得平整光滑、清晰光亮的漆膜外观。因而丙烯酸涂料是一种优良的装饰性涂料。确保涂层既不过薄也不过厚,达到...

与汽车面漆检测设备相关的问题
信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责