汽車涂裝是汽車生產制造過程中至關重要的一個環節,進行涂裝后的車身需進行表面漆膜缺陷的檢測和修飾。傳統的工業線缺陷檢測系統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,常有漏檢的現象發生。我公司外針對車身漆膜缺陷檢測的研究現狀,總結并分析了現有的傳統目標檢測算法及基于深度學習的目標檢測算法的優劣,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人工目視檢測的不足,提高汽車車身漆膜質量。研究內容主要包括以下幾點:(1)通過在汽車涂裝車間質檢流水線的數據采集,獲得車身漆膜缺陷樣本集,分析常見的車身漆膜缺陷種類及其形態學特征,提出了一種樣本集的離線數據增強策略,使用該策略對樣本集進行增強并建立了車身漆膜缺陷數據庫;(2)通過對SSD算法的研究,提出了一種改進的MobileNet-SSD算法,從網絡結構和匹配策略兩方面對SSD算法進行了改進;(3)設計并實現了車身漆膜缺陷自動檢測及分類系統,通過Web服務器的形式為用戶提供車身漆膜缺陷檢測與分類的服務,保證用戶無論使用什么系統及設備均可得到相同的用戶體驗。為公司產品的高質量貢獻寶貴經驗，助力公司高效精益生產。蚌埠工業質檢汽車面漆檢測設備供應商

    從而帶動所述第二錐齒輪38轉動，從而帶動所述diyi錐齒輪43轉動，此時所述螺紋套41轉動帶動所述螺紋桿40移動，從而帶動左右兩個所述滑動塊46移動，所述滑動塊46移動帶動所述拋光輪44移動，由于此時所述機身10處于靠近需要補油漆的汽車表面一側，所述三通閥56將右側的所述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能夠噴射出拋光液從而對汽車表面進行油漆覆蓋，同時啟動所述diyi電機45帶動所述拋光輪44轉動，所述拋光輪44自轉同時沿螺旋線移動，當所述滑動塊46移動至*右側時啟動所述第二電機48帶動所述第三轉軸51反轉，多次重復上述操作，從而對修補后的油漆進行拋光，從而使修補油漆與汽車原漆融為一體；3、帶到拋光完成后，手動轉動所述手動輪27半周，此時所述第四轉軸31帶動所述第四錐齒輪30轉動，從而帶動所述第三錐齒輪29轉動，從而帶動所述蝸桿32轉動，從而帶動所述蝸輪34轉動，所述蝸輪34轉動帶動所述diyi轉軸22轉動半周，此時所述花鍵桿23末端斜面朝上，此時所述機身10在所述頂壓彈簧12作用下上移與所述限位塊24貼合，此時反向轉動所述手動輪27半周，從而帶動所述花鍵桿23轉動半周，此時所述花鍵桿23末端斜面朝下，設備恢復初始狀態。浙江全自動汽車面漆檢測設備生產廠家相位測量偏折術對鏡面物體的梯度重建精度很高，在原理上可以到達亞微米級別。

    機器人式缺陷檢測系統采用機器人來布置光源和相機。該系統的檢測硬件由4臺搭載檢測單元的機器人組成,安裝在面漆烘房出口的在線檢查工位。檢測單元將光源和相機集成在一個單元中.亮點是一塊可顯示不同光源模式的LED顯示屏。車身的每一處位置會通過不同的光源模式（單色光、條紋光等）在不同方向上進行多次檢測，通過疊加采樣實現2D圖像＋3D輪廓的圖像識別方式。機器人式缺陷檢測系統可以實現小，比較大可實現單線60JP1的檢測能力，單線投資1500~2000萬元。機器人式缺陷檢測系統識別精度高,受益于其多次檢測＋疊加采樣的圖像采集方式,對于凹凸、縮孔等3D缺陷識別效率較高。但鑒套系統結構較復雜，1個檢測站需要配置4臺機器人,針對多車型需要分別進行軌跡示教，投資維護成本較高。

    剔除、篩選原則依據兩點間距進行，若兩點間距小于等于物方視場的一半大小時，則保留為同一幅視場覆蓋范圍點；若兩點間距超出物方視場的一半大小時，則保留為不同幅視場覆蓋范圍點；通過上述原則得到系列采樣點，從而完成對汽車表面輪廓定位檢測劃分規劃。檢測時，檢測機械手臂帶動漆面視覺檢測模組至被檢測汽車表面的采樣點，漆面視覺檢測模組中的三個測距傳感器分別測量當前漆面視覺檢測模組與被檢測汽車表面的距離值，通過三個測距傳感器獲得的三組距離值，根據三組距離值調整檢測機械手臂以保證三套成像鏡頭相機組成像清晰；調整完成后，大尺寸條紋投影屏投影條紋至被檢汽車表面，通過n套成像鏡頭相機組拍攝條紋圖像；大尺寸條紋投影屏投影出的條紋包括橫、豎90°正交的兩組條紋組，其中橫條紋組包含不同間距的多條橫條紋，豎條紋組包含不同間距的多條豎條紋；n套成像鏡頭相機組(可拍攝采集到橫條紋圖像組與豎條紋圖像組；條紋圖像采集完成后，關閉大尺寸條紋投影屏，打開均勻漫射發光板，利用n套成像鏡頭相機組拍攝被檢測汽車表面圖像，得到漫射均勻圖像；再通過汽車漆面圖像處理提取出被檢測汽車表面的外觀缺陷。汽車漆面圖像處理具體包括以下步驟：步驟。基于偏折光學的大型反射面汽車玻璃及面漆的測量設備。

    這種漆膜缺陷自動檢測技術有速度快、效率高、精度高、檢測范圍廣以及穩定性強等優點。本文主要對漆膜缺陷自動檢測技術原理、特點以及在汽車涂裝工業中的應用進行介紹和總結。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成隨著噴涂技術的發展，汽車面漆噴涂工藝經歷了從3C2B傳統噴涂工藝、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所示的構成。漆膜缺陷種類漆膜缺陷細分有上百種之多，根據產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表面突起的缺陷；2）表面張力不同而導致的縮孔類缺陷；3）流掛類缺陷；4）針式；5）氣泡；6）沾污、斑點類缺陷；7）顏色缺陷，包括目視色差、發花、遮蓋不良等；8）外觀不良，包括橘皮、失光等；9）打磨不良導致的缺陷，包括打磨痕、拋光斑等；10）漆膜劃傷、磕碰或部分脫落導致的缺陷，包括劃痕、磕傷和漆膜脫落等缺陷。人工漆膜缺陷檢查和修飾在涂裝生產過程中，這些缺陷產生的區域、嚴重程度各不相同，因此處理方式也相應地有不同的標準。我們的設備可實現全自動檢測，檢出率高達99%。平頂山非隧道式汽車面漆檢測設備生產廠家

基于視覺表面缺陷自動檢測作為快速發展的新型檢測技術，具有速度快、效率高等優點，已經應用到多個行業。蚌埠工業質檢汽車面漆檢測設備供應商

    比如某豪華汽車公司規定，在引擎蓋表面不允許出現直徑超過2mm的顆粒缺陷，直徑在1~2mm之間的顆粒不能超過1個，任意100cm2的范圍內直徑在1mm以下的顆粒不能超過2個，否則就判定為不合格，需要進行打磨拋光等修飾處理。常規的漆膜缺陷尋找、判定以及標記等都是由人工完成，在噴涂線之后設置面漆檢查線。根據檢查區域設置高度不同的工位，需要配置不同角度的光源和檢查人員等，因此常規的人工檢查線不僅空間占據過大而且需要過多的人員配置。2漆膜缺陷自動檢測系統原理及結構計算機視覺是將圖像處理、計算機圖形學、模式識別、計算機技術、人工智能等眾多學科高度集成和有機結合而形成的一門綜合性技術。一般地說，計算機視覺是研究計算機或其他處理器模擬生物宏觀視覺功能的科學和技術，也就是用機器代替人眼來做測量和判斷。基于計算機視覺的表面缺陷檢測技術已經大量地應用在視覺檢測各個領域中，它是確保自動化生產中產品質量的一個非常重要的環節。表面缺陷自動檢測技術表面缺陷視覺檢測系統由照明系統、圖像獲取系統、圖像處理系統及結果輸出等模塊組成。其基本原理為：在特定光源照射下，CCD相機獲得檢測區域清晰圖片，然后將圖片傳送給圖像處理單元。蚌埠工業質檢汽車面漆檢測設備供應商

    領先光學技術（江蘇）有限公司成立于2019年，公司總部地址位于武進區天安數碼城內獨棟12-2#寫字樓。我們的種子企業“ling先光學技術（常熟）有限公司”成立于2014年，是國家高新技術企業、科技型中小型企業、江蘇省民營科技企業、雛鷹企業。知識產權80余項（發明專利8項）。內核團隊：教授2名、博士2名、行業渠道關鍵人4人。長期穩定與復旦大學、大連理工大學合作。底層技術包括：光學（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度學習）；MicroLED（發光器件、透明顯示、微型投影）。是做一件“利用光學進行工業質量檢測設備的生產和制造”。自主開發光學系統和底層內核算法，擁有十年以上行業經驗，主要應用于：汽車玻璃檢測行業、片材檢測行業、半導體材料檢測行業，我們的戰略新產品：微米級光刻機已經完成版流片，也正在一步步趨于穩定和成熟。公司在科技的浪潮中，已經具有將內核技術轉化為產品的經驗與能力。公司是高科技、高成長性企業，公司不斷的夯實自身技術基礎，愿成為中國工業發展中奠基石的一份子，打破國外的智能裝備的，樹名族自有高技術品牌。