1)讀取橫條紋圖像組，對橫條紋圖像分別進行橫向條紋分割得到橫向亮條紋圖像和橫向暗條紋圖像，針對橫向亮條紋圖像進行二值化、邊緣腐蝕，得到橫向亮條紋檢測區域，在橫條紋圖像組中分別分割出橫向亮條紋灰度檢測區域，對橫向亮條紋灰度檢測區域進行二值化與特征提取，提取得到橫向亮條紋中的外觀缺陷；同樣依據上述處理過程可得到橫向暗條紋圖像中的外觀缺陷；步驟(2)讀取豎條紋圖像組，對豎條紋圖像分別進行橫向條紋分割得到豎向亮條紋圖像和豎向暗條紋圖像，針對豎向亮條紋圖像進行二值化、邊緣腐蝕，得到豎向亮條紋檢測區域，在豎條紋圖像組中分別分割出豎向亮條紋灰度檢測區域，對豎向亮條紋灰度檢測區域進行二值化與特征提取，提取得到豎向亮條紋中的外觀缺陷；同樣依據上述處理過程可得到豎向暗條紋圖像中的外觀缺陷；步驟(3)讀取漫射均勻圖像，對漫射均勻圖像進行二值化、特征提取、特征篩選操作后，提取得到漫射均勻圖像中的外觀缺陷；步驟(4)外觀缺陷整合，將步驟(1)中提取得到的外觀缺陷、步驟(2)中提取得到的外觀缺陷與步驟(3)中提取得到的外觀缺陷逐一進行缺陷匹配，對形狀匹配一致的外觀缺陷進行剔除，從而得到汽車漆面表面外觀缺陷。成功檢測出缺陷后，系統會使用久經驗證的算法，并根據不同客戶的規格對所有質量相關表面缺陷進行分類。哈爾濱代替人工汽車面漆檢測設備價格

    15s內采集3000幀圖像，使用不同角度光線檢查車身漆面情況，數據表明此套系統可改善82%車身噴涂質量和客戶滿意度。2、德國寶馬2007年寶馬Dingolfing工廠針對reflectCONTROL漆膜缺陷檢測系統進行測試，其視覺系統由一臺大屏和四臺200w相機組成，每個位置采集8幀圖像，通過4臺機器人并聯使用。終在60s節拍內完成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系統進行缺陷檢測測試，每套系統含兩個側面機器人和一個水平面機器人，在60s節拍內完成全車掃描，終獲得（缺陷小直徑）。總結基于機器視覺的自動化漆面缺陷檢測系統，不受人工主觀性和汽車顏色等外界環境的影響，極大地提高了生產效率并改善了噴涂質量。龍巖高精度汽車面漆檢測設備供應商家隨著人工智能的爆發，機器視覺，有望迎來更大發展，在各個領域掀起新的風暴！

汽車涂裝是汽車生產制造過程中一個重要的環節,車身噴涂不僅可以提供外觀裝飾,而且可以對車身表面進行保護。然而,在實際的涂裝生產中,由于涂裝車間環境的影響,油漆的質量和涂裝工藝的不同,使得涂膜的車體很容易產生不同類型的缺陷，比如雜質、噴涂污染等典型表面瑕疵,如何準確地實現汽車表面涂裝質量自動化測量極其關鍵。為提升效率、減少人工,基于機器視覺的汽車表面質量測量已開始應用在汽車涂裝檢測領域。與傳統人工目視測量相比,視覺表面質量測量采用全自動檢測,具有極高的敏感度和大視野,可高效、高精度對汽車涂裝質量進行檢測,比較大限度的避免整車返工。

    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。檢測系統可對完全噴涂后的車身、ED涂層車身或外部零件上的所有質量相關缺陷進行檢測和分類。

    由此可以建立如下公式進行計算，由此即可形成更加直觀且定量的自動檢測系統缺陷檢出率和單車誤報的評價指標。缺陷檢出率=檢出缺陷/檢出缺陷+未檢出缺陷×100%;系統單車誤報=總誤報缺陷個數/總檢查車輛數量。為了進一步驗證自動檢測系統的檢測成效，還應建立相應的工作組，由規劃、質保和涂裝車間進行有效結合，一方面保證每日生產線上有效落實Audit查驗車身的方式，另一方面就要在每日生產的過程中，進行一定數量的自動檢測系統車身檢驗，并將自動檢測結果與Audit檢查結果進行對照，由此獲悉檢出缺陷、未檢測出缺陷和誤報缺陷等相關的數據。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計表。自動檢測系統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相對穩定，雖然存在個別波動情況，但總體而言并沒有出現較大差異，且很大程度上其差異原因在于系統設置的敏感性不同。在出現誤報缺陷的情況下，人工查看后確認無缺陷則可以不做返修處理工作。而自動檢測系統在批量生產運行過程中，還表現出額外的效果與優勢，比如減少了人工勞動力，降低了人力標準，提高了生產的自動化效果等。在傳統的報交線上，工人需要負責兩方面的工作。讓所有涂裝生產線和生產基地的生產工藝和質量達到標準化水平。十堰代替人工汽車面漆檢測設備質量好價格憂的廠家

基于計算機視覺的表面缺陷自動檢測作為一種快速發展的新型檢測技術，具有速度快、效率高等優點。哈爾濱代替人工汽車面漆檢測設備價格

    傳統圖像算法中特征提取主要依賴人工設計的提取器，需要有專業知識及復雜的參數調整過程，分類決策也需要人工構建規則引擎，每個方法和規則都是針對具體應用的.泛化能力及魯棒性較差。具體到缺陷檢測的應用場景，需要先對缺陷在包括但不限于顏色、灰度、形狀、長度等的一個或多個維度上進行量化規定，再根據這些量化規定在圖像上尋我符合條件的特征區域，并進行標記。傳統圖像處理有很多算法庫，如Halcon、VisionPro和OpenCV等，一般采用編程語言調用算法庫的形式來實現。常用的經典檢測算法有Roberts算子,Sobel算子，Previtt算子,IOG算子和Canny算子等.Canny算子是1種邊緣檢測算法,設定了信噪比準則定位精度準則單一邊緣響應準則來提高邊緣檢測精度。為滿足這了條準則.CANNYJ在一階微分算子的基礎上，增加了2項改進．即非極大值抑制和雙閾值。非極大值抑制能控制多邊緣響應和邊緣定位精度;雙閾值能減少邊緣的漏檢率。 哈爾濱代替人工汽車面漆檢測設備價格

    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。