隨著經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，汽車(chē)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)普遍的交通工具，除性能指標(biāo)外，漆面好壞同樣決定著產(chǎn)品質(zhì)量及品牌形象，因此針對(duì)漆面質(zhì)量檢測(cè)也是整車(chē)出廠(chǎng)前的重要檢驗(yàn)項(xiàng)。一、背景車(chē)輛表面噴漆通常在涂裝車(chē)間內(nèi)進(jìn)行，而針對(duì)表面質(zhì)量的檢測(cè)同樣在此工序內(nèi)完成（此時(shí)表面整潔，無(wú)需擔(dān)心后續(xù)工序額外引入缺陷，同時(shí)便于即時(shí)修復(fù)）。涂裝車(chē)間生產(chǎn)工藝流程常見(jiàn)漆面缺陷類(lèi)型如劃痕、污垢、縮孔、橘皮、流掛等，摘選如下：橘皮：通常由于油漆粘度太高或涂裝車(chē)間溫度太高等原因，致使漆面呈現(xiàn)如橘子皮一樣的凹凸感，光澤度變差。流掛：通常由于噴涂不均或涂料粘度偏低等原因，致使漆膜產(chǎn)生不均的條紋及流痕的現(xiàn)象?？s孔：通常由于被涂物、涂裝截止或...

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)作為一種快速發(fā)展的新型檢測(cè)技術(shù)，具有速度快、效率高等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成功應(yīng)用到多個(gè)行業(yè)。將其應(yīng)用到汽車(chē)車(chē)身漆膜缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，可改變現(xiàn)在人工檢測(cè)耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)、一次檢出率低等缺陷，同時(shí)可以降低人工成本。主要介紹了漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的原理、特點(diǎn)，以及在一些生產(chǎn)線(xiàn)中的應(yīng)用實(shí)例，總結(jié)了現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題，并對(duì)其應(yīng)用前景做了展望。汽車(chē)涂裝是汽車(chē)生產(chǎn)過(guò)程中重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，主要為汽車(chē)提供外觀裝飾性和長(zhǎng)期的防腐蝕性能。常規(guī)的汽車(chē)涂裝過(guò)程中，噴涂后的車(chē)身需要進(jìn)行漆膜表面的缺陷檢測(cè)和修飾。目前，噴涂后車(chē)身漆膜檢測(cè)主要通過(guò)人工目視的方法完成，存在耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)、效率低下及受人為因素影響等缺點(diǎn)，...

所述螺紋孔內(nèi)螺紋連接有與左右兩個(gè)所述滑動(dòng)塊均固定的螺紋桿，所述轉(zhuǎn)動(dòng)架轉(zhuǎn)動(dòng)是利用所述傳動(dòng)腔頂壁內(nèi)設(shè)置的傳動(dòng)裝置帶動(dòng)所述螺紋套轉(zhuǎn)動(dòng)，從而帶動(dòng)所述螺紋桿移動(dòng)，所述螺紋桿移動(dòng)能夠帶動(dòng)左右兩個(gè)所述滑動(dòng)塊同步移動(dòng)，其中左側(cè)的所述滑動(dòng)塊內(nèi)設(shè)置有氣泵，所述氣泵可以在不同時(shí)間噴出油漆或拋光液，右側(cè)的所述滑動(dòng)塊底壁內(nèi)設(shè)置有diyi電機(jī)，所述diyi電機(jī)輸出軸末端固定設(shè)置有拋光輪，所述拋光輪高速轉(zhuǎn)動(dòng)同時(shí)伴隨所述轉(zhuǎn)動(dòng)架高速轉(zhuǎn)動(dòng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)油漆的拋光；所述機(jī)身四個(gè)邊角設(shè)置有上下貫通的滑動(dòng)孔，所述滑動(dòng)孔內(nèi)可滑動(dòng)的設(shè)置有底部末端固定有活塞的滑動(dòng)桿，所述滑動(dòng)桿頂部末端固定設(shè)置有限位塊，所述滑動(dòng)桿端壁內(nèi)設(shè)置有均勻分布的鎖...

1.一種基于機(jī)器視覺(jué)的漆面瑕疵檢查系統(tǒng)，其特征在于：包括plc模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊及圖像分析模塊；所述plc模塊，用于當(dāng)檢測(cè)車(chē)輛到達(dá)檢測(cè)區(qū)域，啟動(dòng)瑕疵檢測(cè)程序，并根據(jù)檢測(cè)到的車(chē)身前進(jìn)距離，對(duì)車(chē)身上的瑕疵進(jìn)行精細(xì)定位；所述圖像采集模塊，包括光源模塊、相機(jī)陣列模塊及圖像采集程序模塊；所述圖像處理模塊，用于對(duì)待測(cè)車(chē)輛的圖像進(jìn)行處理，識(shí)別車(chē)身上的瑕疵，并對(duì)識(shí)別到的瑕疵進(jìn)行分析，判定瑕疵類(lèi)別及大小；所述圖像分析模塊，用于結(jié)合車(chē)身三維數(shù)據(jù)、所述plc模塊傳輸?shù)能?chē)身前近距離數(shù)據(jù)確定瑕疵在車(chē)上的位置，并在圖像上進(jìn)行標(biāo)記。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的漆面瑕疵檢查系統(tǒng)，其特征在于...

機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)是基于缺陷庫(kù)的比對(duì)和匹配來(lái)判別缺陷是否超出要求，缺陷檢測(cè)需要建被檢測(cè)物品的缺陷庫(kù)，并通過(guò)快速比對(duì)實(shí)物與缺陷庫(kù)來(lái)代替人眼作出是否合格的判別。缺陷檢測(cè)需要盡可能大的光學(xué)視場(chǎng)，以能分辨出小缺陷要求為極限分辨率的標(biāo)準(zhǔn)（由于人眼的極限分辨率是0.1mm，因此，缺陷檢查一般需要挑出大于0.1mm，可能大的光學(xué)視場(chǎng)，即盡可能小的光學(xué)倍率和盡量大的景深水提高效率，這與尺寸測(cè)量的要求正好相反。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)基于高分辨率工業(yè)相機(jī)和視覺(jué)軟件，可對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行外觀檢測(cè)、尺寸測(cè)量、角度測(cè)量、字符識(shí)別等。缺陷檢測(cè)系統(tǒng)可根據(jù)用戶(hù)需求及設(shè)定的技術(shù)指標(biāo)要求自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)有缺陷部位進(jìn)行標(biāo)識(shí)，或者根據(jù)需要自動(dòng)分揀...

汽車(chē)在人們的日常生活中使用非常普遍，成為人們出行的首要交通工具。在汽車(chē)的生產(chǎn)過(guò)程中，噴漆的好壞直觀的反應(yīng)了汽車(chē)外觀的優(yōu)劣，但在噴漆過(guò)程中不可避免存在雜質(zhì)點(diǎn)，這會(huì)導(dǎo)致噴漆后漆面存在凹凸點(diǎn)等外觀缺陷，另外在漆面零件的組裝過(guò)程中，不可避免會(huì)造成漆面的碰擦，這會(huì)導(dǎo)致組裝后的車(chē)輛中存在部分劃傷、掉漆等外觀缺陷，外觀缺陷的存在在汽車(chē)銷(xiāo)售中將不可避免的產(chǎn)生銷(xiāo)售和生產(chǎn)的糾紛，為避免上述糾紛的產(chǎn)生，在汽車(chē)出廠(chǎng)前進(jìn)行整車(chē)漆面的檢測(cè)非常有必要。目前的汽車(chē)漆面的檢測(cè)手段主要為目視法，目視法受所檢測(cè)人的熟練程度影響較大，主觀性較強(qiáng)，另外由于漆面為高反射面，受光照角度影響非常大，人目視不可避免會(huì)存在較多漏檢，而且...

一種車(chē)身漆面缺陷檢測(cè)裝置，其特征在于：包括伺服控制器、工控機(jī)、車(chē)身輸送機(jī)構(gòu)、若干面陣相機(jī)、若干投影儀和若干投影屏幕，所述工控機(jī)與所述伺服控制器聯(lián)接，所述伺服控制器與所述車(chē)身輸送機(jī)構(gòu)聯(lián)接，所述車(chē)身輸送機(jī)構(gòu)可在所述伺服控制器和工控機(jī)的作用下驅(qū)動(dòng)待檢測(cè)車(chē)輛在長(zhǎng)度方向和高度方向移動(dòng)，所述工控機(jī)與所述投影儀聯(lián)接，所述投影屏幕設(shè)置在所述投影儀外且與所述投影儀對(duì)應(yīng)，所述面陣相機(jī)分布在待檢測(cè)車(chē)輛四周。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車(chē)身漆面缺陷檢測(cè)裝置，其特征在于：所述投影儀共有8臺(tái)，其中，2臺(tái)設(shè)置在待檢測(cè)車(chē)輛車(chē)頭位置，2臺(tái)設(shè)置在待檢測(cè)車(chē)輛車(chē)尾位置，4臺(tái)設(shè)置在待檢測(cè)車(chē)輛車(chē)身側(cè)面位置和車(chē)頂位置，所述投影屏幕包括2...

隨著時(shí)代的發(fā)展，汽車(chē)已經(jīng)成為人們生活中的重要交通工具，而人們對(duì)汽車(chē)性能與舒適度的要求則在不斷提升。因此在車(chē)輛生產(chǎn)過(guò)程中，其表面涂裝質(zhì)量同樣需要進(jìn)行深度檢測(cè)，以保證其良好的外觀形象。本文即重點(diǎn)介紹自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)在汽車(chē)涂裝表面質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用方式，通過(guò)對(duì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)準(zhǔn)確性的評(píng)價(jià)，尋求降低檢測(cè)過(guò)程中缺陷遺漏的方法，并有效提升車(chē)身表面的質(zhì)量，提高生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化率。車(chē)身噴涂是汽車(chē)生產(chǎn)過(guò)程中的重要步驟，在自動(dòng)化技術(shù)、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)等新型技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用之下，針對(duì)鋼材、PCB板以及織物表面質(zhì)量檢測(cè)的技術(shù)得到了升級(jí)，目前其相關(guān)技術(shù)在國(guó)外大型汽車(chē)公司已經(jīng)開(kāi)始測(cè)試使用，本文即通過(guò)深入研究與探討為國(guó)內(nèi)的普及應(yīng)用...

隨著汽車(chē)市場(chǎng)不斷消費(fèi)升級(jí)，漆面外觀及質(zhì)量受到越來(lái)越多的關(guān)注。工藝水平及生產(chǎn)環(huán)境等不確定性因素會(huì)造成涂層表面產(chǎn)生不同程度的缺陷。目前涂裝漆膜缺陷主要依靠人工檢測(cè)，勞動(dòng)成本高,主觀影響大，制約了涂裝的生產(chǎn)效率。此外，靠人工不能達(dá)到完全準(zhǔn)確的質(zhì)量判斷,增加子返工成木.限制了企業(yè)擴(kuò)大產(chǎn)能，甚至還可能會(huì)造成用戶(hù)抱怨，對(duì)企業(yè)聲譽(yù)造成影響。近年來(lái)，隨著工業(yè)信息化和智能化的發(fā)展，涂裝漆面缺陷檢測(cè)對(duì)自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)模式的需求日益增長(zhǎng)。機(jī)器視覺(jué)作為1種新興技術(shù)，具有高效、穩(wěn)定和自動(dòng)化程度高等特點(diǎn)，為漆面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)奠定了理論基礎(chǔ)?；跈C(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法可以較好地解決傳統(tǒng)人工檢測(cè)遇到的時(shí)間長(zhǎng)、工...

車(chē)漆作為汽車(chē)直接的外在保護(hù)，老化程度肯定也是快的，但是車(chē)漆的保養(yǎng)卻是容易被車(chē)主忽略的，很多車(chē)主甚至認(rèn)為，常規(guī)的刷車(chē)就算給車(chē)漆做保養(yǎng)了。那么應(yīng)該如何去養(yǎng)護(hù)才能防止車(chē)漆開(kāi)裂生銹呢？小編就說(shuō)幾個(gè)比較簡(jiǎn)單的預(yù)防車(chē)漆生銹的細(xì)節(jié)，讓您的愛(ài)車(chē)永遠(yuǎn)年輕。１．把車(chē)盡量停放在室內(nèi)盡管汽車(chē)車(chē)身都經(jīng)過(guò)防銹處理，但如果一些螺栓表面涂層被破壞，遇水就容易生銹，因此保證車(chē)輛停放在干燥環(huán)境中是對(duì)車(chē)子有益的，特別是長(zhǎng)時(shí)間停車(chē)。２．好不要罩車(chē)衣車(chē)輛停在室外，如遇上刮風(fēng)下雨的天氣，車(chē)衣的內(nèi)層就會(huì)反復(fù)抽打車(chē)漆，尤其是車(chē)衣內(nèi)附著的泥沙，會(huì)在車(chē)身上劃出無(wú)數(shù)道細(xì)小的劃痕，時(shí)間一長(zhǎng)還會(huì)造成漆面發(fā)烏。另外，風(fēng)沙過(guò)后不要直接用撣子或抹布...

實(shí)現(xiàn)車(chē)身漆面缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)非常重要。缺陷檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)知識(shí)的使用，可以有效、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)缺陷區(qū)域的檢測(cè)和分類(lèi)。目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在車(chē)身漆膜缺陷檢測(cè)方面有很多成熟的研究。，選擇了感興趣的區(qū)域，并標(biāo)記了它們，以實(shí)現(xiàn)缺陷位置的準(zhǔn)確檢測(cè)。還有的研究者使用局部二值模式（LBP）和局部方差（VAR）算子的旋轉(zhuǎn)不變性度量的聯(lián)合分布來(lái)檢測(cè)和定位人**繪中的缺陷。，然后根據(jù)局部方向模糊方法檢測(cè)整個(gè)照明區(qū)域的缺陷。。選擇多個(gè)幾何特征和灰度特征作為缺陷特征參數(shù)，用于SVM分類(lèi)和識(shí)別。通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法對(duì)輸入圖像集進(jìn)行訓(xùn)練，并且可以使用檢測(cè)模型來(lái)檢測(cè)缺陷圖像。在缺陷檢測(cè)中，深度...

所述轉(zhuǎn)動(dòng)架13底壁內(nèi)設(shè)置有左右對(duì)稱(chēng)兩個(gè)開(kāi)口向下的滑動(dòng)槽47，所述滑動(dòng)槽47內(nèi)可滑動(dòng)的設(shè)置有滑動(dòng)塊46，左右兩個(gè)所述滑動(dòng)槽47之間設(shè)置有傳動(dòng)腔42，所述傳動(dòng)腔42內(nèi)可轉(zhuǎn)動(dòng)的設(shè)置有螺紋套41，所述螺紋套41內(nèi)設(shè)置有左右貫通的螺紋孔39，所述螺紋孔39內(nèi)螺紋連接有與左右兩個(gè)所述滑動(dòng)塊46均固定的螺紋桿40，所述轉(zhuǎn)動(dòng)架13轉(zhuǎn)動(dòng)是利用所述傳動(dòng)腔42頂壁內(nèi)設(shè)置的傳動(dòng)裝置99帶動(dòng)所述螺紋套41轉(zhuǎn)動(dòng)，從而帶動(dòng)所述螺紋桿40移動(dòng)，所述螺紋桿40移動(dòng)能夠帶動(dòng)左右兩個(gè)所述滑動(dòng)塊46同步移動(dòng)，其中左側(cè)的所述滑動(dòng)塊46內(nèi)設(shè)置有氣泵17，所述氣泵17可以在不同時(shí)間噴出油漆或拋光液，右側(cè)的所述滑動(dòng)塊46底壁內(nèi)設(shè)置有...

傳統(tǒng)圖像算法中特征提取主要依賴(lài)人工設(shè)計(jì)的提取器，需要有專(zhuān)業(yè)知識(shí)及復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整過(guò)程，分類(lèi)決策也需要人工構(gòu)建規(guī)則引擎，每個(gè)方法和規(guī)則都是針對(duì)具體應(yīng)用的.泛化能力及魯棒性較差。具體到缺陷檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景，需要先對(duì)缺陷在包括但不限于顏色、灰度、形狀、長(zhǎng)度等的一個(gè)或多個(gè)維度上進(jìn)行量化規(guī)定，再根據(jù)這些量化規(guī)定在圖像上尋我符合條件的特征區(qū)域，并進(jìn)行標(biāo)記。傳統(tǒng)圖像處理有很多算法庫(kù)，如Halcon、VisionPro和OpenCV等，一般采用編程語(yǔ)言調(diào)用算法庫(kù)的形式來(lái)實(shí)現(xiàn)。常用的經(jīng)典檢測(cè)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...

汽車(chē)漆面缺陷主要有顆粒流排劃痕等,漆面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)是利用機(jī)器模擬人眼的視覺(jué)功能，輔助完成漆面缺陷的檢測(cè)和判斷工作。漆面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)通常由前端采集傳輸和后端處理顯示2部分組成。前端采集傳輸主要是通過(guò)工業(yè)相機(jī)完成整車(chē)漆面圖像的采集和傳輸，后端處理顯示主要是針對(duì)漆面缺陷圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析分類(lèi)和終端顯示。系統(tǒng)硬件主要包括光源、工業(yè)相機(jī)、視覺(jué)處理器以及機(jī)器人等，系統(tǒng)軟件主要包括視覺(jué)分析系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)等。系統(tǒng)對(duì)漆面缺陷檢測(cè)的過(guò)程和結(jié)果全程保存在本地電腦數(shù)據(jù)庫(kù)上，同時(shí)可以與車(chē)間管理系統(tǒng)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果的分類(lèi)查詢(xún)、匯總分析等功能。主流的漆面檢測(cè)技術(shù)路線(xiàn)分為2類(lèi)，一類(lèi)是隧道式缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，...

車(chē)漆作為汽車(chē)直接的外在保護(hù)，老化程度肯定也是快的，但是車(chē)漆的保養(yǎng)卻是容易被車(chē)主忽略的，很多車(chē)主甚至認(rèn)為，常規(guī)的刷車(chē)就算給車(chē)漆做保養(yǎng)了。那么應(yīng)該如何去養(yǎng)護(hù)才能防止車(chē)漆開(kāi)裂生銹呢？小編就說(shuō)幾個(gè)比較簡(jiǎn)單的預(yù)防車(chē)漆生銹的細(xì)節(jié)，讓您的愛(ài)車(chē)永遠(yuǎn)年輕。１．把車(chē)盡量停放在室內(nèi)盡管汽車(chē)車(chē)身都經(jīng)過(guò)防銹處理，但如果一些螺栓表面涂層被破壞，遇水就容易生銹，因此保證車(chē)輛停放在干燥環(huán)境中是對(duì)車(chē)子有益的，特別是長(zhǎng)時(shí)間停車(chē)。２．好不要罩車(chē)衣車(chē)輛停在室外，如遇上刮風(fēng)下雨的天氣，車(chē)衣的內(nèi)層就會(huì)反復(fù)抽打車(chē)漆，尤其是車(chē)衣內(nèi)附著的泥沙，會(huì)在車(chē)身上劃出無(wú)數(shù)道細(xì)小的劃痕，時(shí)間一長(zhǎng)還會(huì)造成漆面發(fā)烏。另外，風(fēng)沙過(guò)后不要直接用撣子或抹布...

深度學(xué)習(xí)算法主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行特征提取和分類(lèi)決策，根據(jù)大量樣本的學(xué)習(xí)能夠得到深層的、數(shù)據(jù)集特定的特征表示，其對(duì)數(shù)據(jù)集的表達(dá)更高效和淮確、所提取的抽象特征魯棒性更強(qiáng),泛化能力更好，但檢測(cè)結(jié)果受樣本集的影響較大。深度學(xué)習(xí)通過(guò)大量的缺陷照片數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練而得到缺陷判別的模型參數(shù)，建立出一套缺陷判別模型,終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力能夠識(shí)別缺陷。深度學(xué)習(xí)算法基于TensorFlow和Keras框架，常用的深度學(xué)習(xí)算法有ResNet、MobileNet、MaskR-CNN和FasterR-CNN等。FasterR-CNN是以RPN(注意力網(wǎng)絡(luò))和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))為算法框架，...

傳統(tǒng)圖像算法中特征提取主要依賴(lài)人工設(shè)計(jì)的提取器，需要有專(zhuān)業(yè)知識(shí)及復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整過(guò)程，分類(lèi)決策也需要人工構(gòu)建規(guī)則引擎，每個(gè)方法和規(guī)則都是針對(duì)具體應(yīng)用的.泛化能力及魯棒性較差。具體到缺陷檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景，需要先對(duì)缺陷在包括但不限于顏色、灰度、形狀、長(zhǎng)度等的一個(gè)或多個(gè)維度上進(jìn)行量化規(guī)定，再根據(jù)這些量化規(guī)定在圖像上尋我符合條件的特征區(qū)域，并進(jìn)行標(biāo)記。傳統(tǒng)圖像處理有很多算法庫(kù)，如Halcon、VisionPro和OpenCV等，一般采用編程語(yǔ)言調(diào)用算法庫(kù)的形式來(lái)實(shí)現(xiàn)。常用的經(jīng)典檢測(cè)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...

1)讀取橫條紋圖像組，對(duì)橫條紋圖像分別進(jìn)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(duì)橫向亮條紋圖像進(jìn)行二值化、邊緣腐蝕，得到橫向亮條紋檢測(cè)區(qū)域，在橫條紋圖像組中分別分割出橫向亮條紋灰度檢測(cè)區(qū)域，對(duì)橫向亮條紋灰度檢測(cè)區(qū)域進(jìn)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(jù)上述處理過(guò)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(duì)豎條紋圖像分別進(jìn)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(duì)豎向亮條紋圖像進(jìn)行二值化、邊緣腐蝕，得到豎向亮條紋檢測(cè)區(qū)域，在豎條紋圖像組中分別分割出豎向亮條紋灰度檢測(cè)區(qū)域，對(duì)豎向亮條紋灰度檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行二值化與特征提取，...

在汽車(chē)生產(chǎn)過(guò)程中，車(chē)輛涂裝是一個(gè)重要環(huán)節(jié)。其主要作用為車(chē)輛提供外觀裝飾及長(zhǎng)期的防腐蝕性。車(chē)輛涂裝會(huì)存在瑕疵問(wèn)題，噴涂結(jié)束后需要進(jìn)行瑕疵檢測(cè)及修補(bǔ)。如今，常規(guī)的漆膜缺陷尋找、判定以及標(biāo)記等都是由人工完成，在噴涂線(xiàn)之后設(shè)置面漆檢查線(xiàn)。根據(jù)檢查區(qū)域設(shè)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(guī)的人工檢查線(xiàn)不僅空間占據(jù)過(guò)大而且需要過(guò)多的人員配置，存在耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)、效率低下及受人為因素影響等缺點(diǎn)。漆面瑕疵檢查是制約涂裝車(chē)身質(zhì)量的關(guān)鍵因素。實(shí)現(xiàn)車(chē)身A區(qū)、B區(qū)的漆面全自動(dòng)檢測(cè)，檢出率高達(dá)99%以上。黃石代替人工汽車(chē)面漆檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商家汽車(chē)面漆檢測(cè)設(shè)備 深度學(xué)習(xí)算法主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行特...

汽車(chē)在人們的日常生活中使用非常普遍，成為人們出行的首要交通工具。在汽車(chē)的生產(chǎn)過(guò)程中，噴漆的好壞直觀的反應(yīng)了汽車(chē)外觀的優(yōu)劣，但在噴漆過(guò)程中不可避免存在雜質(zhì)點(diǎn)，這會(huì)導(dǎo)致噴漆后漆面存在凹凸點(diǎn)等外觀缺陷，另外在漆面零件的組裝過(guò)程中，不可避免會(huì)造成漆面的碰擦，這會(huì)導(dǎo)致組裝后的車(chē)輛中存在部分劃傷、掉漆等外觀缺陷，外觀缺陷的存在在汽車(chē)銷(xiāo)售中將不可避免的產(chǎn)生銷(xiāo)售和生產(chǎn)的糾紛，為避免上述糾紛的產(chǎn)生，在汽車(chē)出廠(chǎng)前進(jìn)行整車(chē)漆面的檢測(cè)非常有必要。目前的汽車(chē)漆面的檢測(cè)手段主要為目視法，目視法受所檢測(cè)人的熟練程度影響較大，主觀性較強(qiáng)，另外由于漆面為高反射面，受光照角度影響非常大，人目視不可避免會(huì)存在較多漏檢，而且...

所述轉(zhuǎn)動(dòng)腔內(nèi)的所述第四轉(zhuǎn)軸末端固定設(shè)置有與所述蝸桿外表面固定設(shè)置的第三錐齒輪嚙合的第四錐齒輪，手動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng)所述手動(dòng)輪半周，此時(shí)所述第四轉(zhuǎn)軸帶動(dòng)所述第四錐齒輪轉(zhuǎn)動(dòng)，從而帶動(dòng)所述第三錐齒輪轉(zhuǎn)動(dòng)，從而帶動(dòng)所述蝸桿轉(zhuǎn)動(dòng)，從而帶動(dòng)所述蝸輪轉(zhuǎn)動(dòng)，所述蝸輪轉(zhuǎn)動(dòng)帶動(dòng)所述diyi轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動(dòng)半周。進(jìn)一步地，所述轉(zhuǎn)動(dòng)腔左右兩側(cè)對(duì)稱(chēng)設(shè)置有儲(chǔ)液腔，左右兩個(gè)所述儲(chǔ)液腔分別盛放油漆與拋光液，左右兩個(gè)所述儲(chǔ)液腔之間固定設(shè)置有三通閥，所述三通閥左右兩側(cè)通過(guò)所述diyi連通管與所述儲(chǔ)液腔連通，所述三通閥底部通過(guò)所述第二連通管連通所述儲(chǔ)液腔，當(dāng)所述機(jī)身遠(yuǎn)離需要補(bǔ)油漆的汽車(chē)表面時(shí)所述三通閥將左側(cè)的所述diyi連通管與所述第二連通管...

深度學(xué)習(xí)算法主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行特征提取和分類(lèi)決策，根據(jù)大量樣本的學(xué)習(xí)能夠得到深層的、數(shù)據(jù)集特定的特征表示，其對(duì)數(shù)據(jù)集的表達(dá)更高效和淮確、所提取的抽象特征魯棒性更強(qiáng),泛化能力更好，但檢測(cè)結(jié)果受樣本集的影響較大。深度學(xué)習(xí)通過(guò)大量的缺陷照片數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練而得到缺陷判別的模型參數(shù)，建立出一套缺陷判別模型,終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力能夠識(shí)別缺陷。深度學(xué)習(xí)算法基于TensorFlow和Keras框架，常用的深度學(xué)習(xí)算法有ResNet、MobileNet、MaskR-CNN和FasterR-CNN等。FasterR-CNN是以RPN(注意力網(wǎng)絡(luò))和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))為算法框架，...

從而帶動(dòng)所述第二錐齒輪38轉(zhuǎn)動(dòng)，從而帶動(dòng)所述diyi錐齒輪43轉(zhuǎn)動(dòng)，此時(shí)所述螺紋套41轉(zhuǎn)動(dòng)帶動(dòng)所述螺紋桿40移動(dòng)，從而帶動(dòng)左右兩個(gè)所述滑動(dòng)塊46移動(dòng)，所述滑動(dòng)塊46移動(dòng)帶動(dòng)所述拋光輪44移動(dòng)，由于此時(shí)所述機(jī)身10處于靠近需要補(bǔ)油漆的汽車(chē)表面一側(cè)，所述三通閥56將右側(cè)的所述diyi連通管55與所述第二連通管57連通，此時(shí)啟動(dòng)所述氣泵17時(shí)，所述噴頭16能夠噴射出拋光液從而對(duì)汽車(chē)表面進(jìn)行油漆覆蓋，同時(shí)啟動(dòng)所述diyi電機(jī)45帶動(dòng)所述拋光輪44轉(zhuǎn)動(dòng)，所述拋光輪44自轉(zhuǎn)同時(shí)沿螺旋線(xiàn)移動(dòng)，當(dāng)所述滑動(dòng)塊46移動(dòng)至*右側(cè)時(shí)啟動(dòng)所述第二電機(jī)48帶動(dòng)所述第三轉(zhuǎn)軸51反轉(zhuǎn)，多次重復(fù)上述操作，從而對(duì)修補(bǔ)后的...

從而帶動(dòng)所述第二錐齒輪38轉(zhuǎn)動(dòng)，從而帶動(dòng)所述diyi錐齒輪43轉(zhuǎn)動(dòng)，此時(shí)所述螺紋套41轉(zhuǎn)動(dòng)帶動(dòng)所述螺紋桿40移動(dòng)，從而帶動(dòng)左右兩個(gè)所述滑動(dòng)塊46移動(dòng)，所述滑動(dòng)塊46移動(dòng)帶動(dòng)所述拋光輪44移動(dòng)，由于此時(shí)所述機(jī)身10處于靠近需要補(bǔ)油漆的汽車(chē)表面一側(cè)，所述三通閥56將右側(cè)的所述diyi連通管55與所述第二連通管57連通，此時(shí)啟動(dòng)所述氣泵17時(shí)，所述噴頭16能夠噴射出拋光液從而對(duì)汽車(chē)表面進(jìn)行油漆覆蓋，同時(shí)啟動(dòng)所述diyi電機(jī)45帶動(dòng)所述拋光輪44轉(zhuǎn)動(dòng)，所述拋光輪44自轉(zhuǎn)同時(shí)沿螺旋線(xiàn)移動(dòng)，當(dāng)所述滑動(dòng)塊46移動(dòng)至*右側(cè)時(shí)啟動(dòng)所述第二電機(jī)48帶動(dòng)所述第三轉(zhuǎn)軸51反轉(zhuǎn)，多次重復(fù)上述操作，從而對(duì)修補(bǔ)后的...

漆面缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)不同車(chē)型油漆車(chē)身表面缺陷的自動(dòng)化檢測(cè)。系統(tǒng)基于3D視覺(jué)成像原理，結(jié)合先進(jìn)的圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，快速可靠地識(shí)別瑕疵，實(shí)現(xiàn)漆面缺陷實(shí)時(shí)檢測(cè)、自動(dòng)分類(lèi)與測(cè)量.適用于涂裝車(chē)間面漆線(xiàn)烘房后端，在面漆烘干后進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果用于后端工人或機(jī)器人打磨、拋光。臟污類(lèi)缺陷（如臟點(diǎn)、纖維等）與變形類(lèi)缺陷（如縮孔、坑包等）均可檢測(cè)，小可檢尺寸高達(dá)0.2mm，檢出率高達(dá)99%以，各種顏色表面（包括黑、白、灰、紅、藍(lán)等）均可實(shí)現(xiàn)精細(xì)。 很大程度的保證了高亮漆面的表面外觀缺陷檢測(cè)效果，避免了雜散光對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。龍巖光學(xué)方法汽車(chē)面漆檢測(cè)設(shè)備哪家好汽車(chē)面漆檢測(cè)設(shè)備 ...

將39個(gè)工業(yè)視覺(jué)傳感器固定于車(chē)身周?chē)M(jìn)行涂裝表面圖像獲取，保證每個(gè)傳感器都能固定獲取并檢測(cè)對(duì)應(yīng)的區(qū)域范圍，并通過(guò)所有傳感器的合理分布，使得檢測(cè)的總區(qū)域?qū)④?chē)身表面全覆蓋。系統(tǒng)以L(fǎng)ED紅色高亮光帶為光源，在車(chē)身行進(jìn)的同時(shí)，對(duì)車(chē)身涂膜表面進(jìn)行高清掃描，從每輛車(chē)上可以獲取3萬(wàn)張以上的高清圖像，而后通過(guò)高性能計(jì)算機(jī)處理中心對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，進(jìn)而根據(jù)算法分析出接測(cè)結(jié)果，并通過(guò)數(shù)據(jù)輸出，自動(dòng)指出其缺陷位置。該技術(shù)對(duì)于車(chē)身涂裝缺陷的檢測(cè)與識(shí)別主要依靠缺陷表面與正常涂裝表面的反射光差異，在光的反射定律下，車(chē)身涂裝平面形成的反射光具有典型特征，當(dāng)視覺(jué)傳感器接收到與預(yù)設(shè)光線(xiàn)不同的信號(hào)時(shí)，就可以大概判斷其...

機(jī)器視覺(jué)近年來(lái)大受歡迎，尤其是在制造業(yè)。公司可以從該技術(shù)增強(qiáng)的靈活性、減少產(chǎn)品故障和提高整體生產(chǎn)質(zhì)量中獲益。機(jī)器獲取圖像、評(píng)估圖像、解釋情況然后做出適當(dāng)響應(yīng)的能力稱(chēng)為機(jī)器視覺(jué)。智能相機(jī)、圖像處理和軟件都是系統(tǒng)的一部分。由于成像技術(shù)、智能傳感器、嵌入式視覺(jué)、機(jī)器和監(jiān)督學(xué)習(xí)、機(jī)器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力方面的重大進(jìn)步，視覺(jué)技術(shù)可以在許多層面上為制造業(yè)提供幫助。通過(guò)減少人為錯(cuò)誤并確保對(duì)通過(guò)生產(chǎn)線(xiàn)的所有貨物進(jìn)行質(zhì)量檢查，視覺(jué)系統(tǒng)提高了產(chǎn)品質(zhì)量。根據(jù)數(shù)據(jù)研究報(bào)告，到2028年底，工業(yè)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)價(jià)值，預(yù)計(jì)將以。此外，具有更高產(chǎn)品質(zhì)量措施的制造單位或工廠(chǎng)的檢驗(yàn)需求增加，可能會(huì)推動(dòng)人工...

為了提高車(chē)身漆面缺陷檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，本研究利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法，以小樣本為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了車(chē)身漆面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)。首先，為了實(shí)時(shí)采集車(chē)身油漆缺陷圖像，本文提出了一種新的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫(kù)處理小樣本數(shù)據(jù)過(guò)擬合現(xiàn)象的能力。針對(duì)汽車(chē)涂料固有的缺陷特征，通過(guò)改進(jìn)MobileNet-SSD網(wǎng)絡(luò)的特征層，優(yōu)化邊界框的匹配策略，提出了一種改進(jìn)的MobileNet-SSD算法，用于油漆缺陷的自動(dòng)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的MobileNet-SSD算法可以檢測(cè)出六種傳統(tǒng)車(chē)身漆膜的缺陷，準(zhǔn)確率超過(guò)95％，比傳統(tǒng)SSD算法快10％，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的車(chē)身漆面缺陷檢測(cè)。車(chē)身主要由鋼制成，長(zhǎng)...

機(jī)器視覺(jué)近年來(lái)大受歡迎，尤其是在制造業(yè)。公司可以從該技術(shù)增強(qiáng)的靈活性、減少產(chǎn)品故障和提高整體生產(chǎn)質(zhì)量中獲益。機(jī)器獲取圖像、評(píng)估圖像、解釋情況然后做出適當(dāng)響應(yīng)的能力稱(chēng)為機(jī)器視覺(jué)。智能相機(jī)、圖像處理和軟件都是系統(tǒng)的一部分。由于成像技術(shù)、智能傳感器、嵌入式視覺(jué)、機(jī)器和監(jiān)督學(xué)習(xí)、機(jī)器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力方面的重大進(jìn)步，視覺(jué)技術(shù)可以在許多層面上為制造業(yè)提供幫助。通過(guò)減少人為錯(cuò)誤并確保對(duì)通過(guò)生產(chǎn)線(xiàn)的所有貨物進(jìn)行質(zhì)量檢查，視覺(jué)系統(tǒng)提高了產(chǎn)品質(zhì)量。根據(jù)數(shù)據(jù)研究報(bào)告，到2028年底，工業(yè)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)價(jià)值，預(yù)計(jì)將以。此外，具有更高產(chǎn)品質(zhì)量措施的制造單位或工廠(chǎng)的檢驗(yàn)需求增加，可能會(huì)推動(dòng)人工智能...

1.一種基于機(jī)器視覺(jué)的漆面瑕疵檢查系統(tǒng)，其特征在于：包括plc模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊及圖像分析模塊；所述plc模塊，用于當(dāng)檢測(cè)車(chē)輛到達(dá)檢測(cè)區(qū)域，啟動(dòng)瑕疵檢測(cè)程序，并根據(jù)檢測(cè)到的車(chē)身前進(jìn)距離，對(duì)車(chē)身上的瑕疵進(jìn)行精細(xì)定位；所述圖像采集模塊，包括光源模塊、相機(jī)陣列模塊及圖像采集程序模塊；所述圖像處理模塊，用于對(duì)待測(cè)車(chē)輛的圖像進(jìn)行處理，識(shí)別車(chē)身上的瑕疵，并對(duì)識(shí)別到的瑕疵進(jìn)行分析，判定瑕疵類(lèi)別及大小；所述圖像分析模塊，用于結(jié)合車(chē)身三維數(shù)據(jù)、所述plc模塊傳輸?shù)能?chē)身前近距離數(shù)據(jù)確定瑕疵在車(chē)上的位置，并在圖像上進(jìn)行標(biāo)記。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的漆面瑕疵檢查系統(tǒng)，其特征在于...