南昌汽車面漆檢測設(shè)備供應(yīng)商

    為了提高車身漆面缺陷檢測的效率和準(zhǔn)確性，本研究利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法，以小樣本為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了車身漆面缺陷的自動檢測。首先，為了實(shí)時(shí)采集車身油漆缺陷圖像，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)庫處理小樣本數(shù)據(jù)過擬合現(xiàn)象的能力。針對汽車涂料固有的缺陷特征，通過改進(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檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的MobileNet-SSD算法可以檢測出六種傳統(tǒng)車身漆膜的缺陷，準(zhǔn)確率超過95％，比傳統(tǒng)SSD算法快10％，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的車身漆面缺陷檢測。車身主要由鋼制成，長時(shí)間暴露在空氣中容易被氧化和腐蝕。涂漆后，將在車身表面形成一層保護(hù)膜，該保護(hù)膜會阻擋空氣并使其具有良好的耐腐蝕性。此外，車身漆膜的光滑度在一定程度上影響著人們的購車欲望。同樣，如果噴漆不徹底或涂料中含有雜質(zhì)，會加速汽車的腐蝕，降低消費(fèi)者的購買意愿。目前，生產(chǎn)線中的大多數(shù)人彩繪缺陷都是通過人工目測來檢測的。長時(shí)間在高度光線下工作并受許多主觀因素（例如情緒，視覺疲勞等）影響的工人，將降低缺陷檢測的效率并提高檢測成本。因此。漆面缺陷檢測裝置效率高、成像質(zhì)量高、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)緊湊、成本低，可用于大型復(fù)雜曲面的鏡面缺陷檢測。南昌汽車面漆檢測設(shè)備供應(yīng)商

    汽車漆面缺陷主要有顆粒流排劃痕等,漆面缺陷檢測系統(tǒng)是利用機(jī)器模擬人眼的視覺功能，輔助完成漆面缺陷的檢測和判斷工作。漆面缺陷檢測系統(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工業(yè)相機(jī)完成整車漆面圖像的采集和傳輸，后端處理顯示主要是針對漆面缺陷圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析分類和終端顯示。系統(tǒng)硬件主要包括光源、工業(yè)相機(jī)、視覺處理器以及機(jī)器人等，系統(tǒng)軟件主要包括視覺分析系統(tǒng)和運(yùn)動控制系統(tǒng)等。系統(tǒng)對漆面缺陷檢測的過程和結(jié)果全程保存在本地電腦數(shù)據(jù)庫上，同時(shí)可以與車間管理系統(tǒng)對接，實(shí)現(xiàn)檢測結(jié)果的分類查詢、匯總分析等功能。主流的漆面檢測技術(shù)路線分為2類，一類是隧道式缺陷檢測系統(tǒng)，另一類是機(jī)器人式缺陷檢測系統(tǒng)。隧道式和機(jī)器人式缺陷檢測系統(tǒng)的共同點(diǎn)在于均為鏡面反射成像原理，支持顆粒流掛劃痕等漆面缺陷的檢測，但受制于光學(xué)成像的局限性，車身遮擋區(qū)域及外板邊緣10mm無法檢測。 十堰汽車面漆檢測設(shè)備哪家好實(shí)現(xiàn)車身A區(qū)、B區(qū)的漆面全自動檢測，檢出率高達(dá)99%以上。

    機(jī)器人式缺陷檢測系統(tǒng)采用機(jī)器人來布置光源和相機(jī)。該系統(tǒng)的檢測硬件由4臺搭載檢測單元的機(jī)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(jī)集成在一個(gè)單元中.亮點(diǎn)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(jìn)行多次檢測，通過疊加采樣實(shí)現(xiàn)2D圖像＋3D輪廓的圖像識別方式。機(jī)器人式缺陷檢測系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)小，比較大可實(shí)現(xiàn)單線60JP1的檢測能力，單線投資1500~2000萬元。機(jī)器人式缺陷檢測系統(tǒng)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(tǒng)結(jié)構(gòu)較復(fù)雜，1個(gè)檢測站需要配置4臺機(jī)器人,針對多車型需要分別進(jìn)行軌跡示教，投資維護(hù)成本較高。

    所述螺紋孔內(nèi)螺紋連接有與左右兩個(gè)所述滑動塊均固定的螺紋桿，所述轉(zhuǎn)動架轉(zhuǎn)動是利用所述傳動腔頂壁內(nèi)設(shè)置的傳動裝置帶動所述螺紋套轉(zhuǎn)動，從而帶動所述螺紋桿移動，所述螺紋桿移動能夠帶動左右兩個(gè)所述滑動塊同步移動，其中左側(cè)的所述滑動塊內(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)動同時(shí)伴隨所述轉(zhuǎn)動架高速轉(zhuǎn)動可以實(shí)現(xiàn)對油漆的拋光；所述機(jī)身四個(gè)邊角設(shè)置有上下貫通的滑動孔，所述滑動孔內(nèi)可滑動的設(shè)置有底部末端固定有活塞的滑動桿，所述滑動桿頂部末端固定設(shè)置有限位塊，所述滑動桿端壁內(nèi)設(shè)置有均勻分布的鎖定槽，左右兩個(gè)所述滑動孔之間轉(zhuǎn)動設(shè)置有diyi轉(zhuǎn)軸，所述diyi轉(zhuǎn)軸兩側(cè)端壁內(nèi)對稱設(shè)置有開口向外的花鍵孔，所述花鍵孔內(nèi)可滑動的設(shè)置有末端伸入所述鎖定槽內(nèi)的花鍵桿，所述花鍵桿與所述花鍵孔端壁間設(shè)置有復(fù)位彈簧，當(dāng)向下按壓所述機(jī)身時(shí)，所述花鍵桿自上而下依次卡入所述鎖定槽內(nèi)，從而調(diào)整機(jī)身與所述汽車表面距離，所述機(jī)身上方設(shè)置有可轉(zhuǎn)動的手動輪，將所述手動輪轉(zhuǎn)動半周通過所述機(jī)身頂壁內(nèi)設(shè)置的聯(lián)動裝置可以帶動所述花鍵桿轉(zhuǎn)動半周。輸出的三維統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，不僅可以對接自動打磨、拋光工藝，提供更高的應(yīng)用價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

    深度學(xué)習(xí)算法主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行特征提取和分類決策，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，但檢測結(jié)果受樣本集的影響較大。深度學(xué)習(xí)通過大量的缺陷照片數(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，其中RPN用于生成可能存在目標(biāo)的候選區(qū)域(Proposal),CNN用于對候選區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行識別并分類,同時(shí)進(jìn)行邊界回歸調(diào)整候選區(qū)域邊框的大小和位置使其更精淮地標(biāo)識缺陷目標(biāo)。FasterR-CNN相比前代的R-CNN和FastR-CNN比較大的改進(jìn)是將卷積結(jié)果共享給RPV和FastR-CNN網(wǎng)絡(luò)，在提高準(zhǔn)確率的同時(shí)提高了檢測速度。總體來講，傳統(tǒng)圖像算法是人工認(rèn)知驅(qū)動的方法，深度學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。深度學(xué)習(xí)算法一直在不斷拓展其成用的場景.但傳統(tǒng)圖像方法因其成熟、穩(wěn)定等特征仍具有應(yīng)用價(jià)值。目前。 漆面好壞同樣決定著產(chǎn)品質(zhì)量及品牌形象，因此針對漆面質(zhì)量檢測也是整車出廠前的重要檢驗(yàn)項(xiàng)。九江工業(yè)質(zhì)檢汽車面漆檢測設(shè)備供應(yīng)商家

為絢彩涂裝安裝智慧大腦，不斷開啟技術(shù)創(chuàng)新新局面。南昌汽車面漆檢測設(shè)備供應(yīng)商

    汽車涂裝是汽車生產(chǎn)制造過程中至關(guān)重要的一個(gè)環(huán)節(jié),進(jìn)行涂裝后的車身需進(jìn)行表面漆膜缺陷的檢測和修飾。傳統(tǒng)的工業(yè)線缺陷檢測系統(tǒng)采用人眼初檢和人工復(fù)檢,由于受到人眼分辨率、分辨速度及檢驗(yàn)工人主觀意識的影響,且長時(shí)間的密集工作以及白色燈光的反射會導(dǎo)致工人的視覺疲勞,人工檢測的效率并不高,常有漏檢的現(xiàn)象發(fā)生。我公司外針對車身漆膜缺陷檢測的研究現(xiàn)狀,總結(jié)并分析了現(xiàn)有的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法及基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法的優(yōu)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(jìn)傳統(tǒng)人工目視檢測的不足,提高汽車車身漆膜質(zhì)量。研究內(nèi)容主要包括以下幾點(diǎn):(1)通過在汽車涂裝車間質(zhì)檢流水線的數(shù)據(jù)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(tài)學(xué)特征,提出了一種樣本集的離線數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略,使用該策略對樣本集進(jìn)行增強(qiáng)并建立了車身漆膜缺陷數(shù)據(jù)庫;(2)通過對SSD算法的研究,提出了一種改進(jìn)的MobileNet-SSD算法,從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和匹配策略兩方面對SSD算法進(jìn)行了改進(jìn);(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了車身漆膜缺陷自動檢測及分類系統(tǒng),通過Web服務(wù)器的形式為用戶提供車身漆膜缺陷檢測與分類的服務(wù),保證用戶無論使用什么系統(tǒng)及設(shè)備均可得到相同的用戶體驗(yàn)。南昌汽車面漆檢測設(shè)備供應(yīng)商

    領(lǐng)先光學(xué)技術(shù)（江蘇）有限公司成立于2019年，公司總部地址位于武進(jìn)區(qū)天安數(shù)碼城內(nèi)獨(dú)棟12-2#寫字樓。我們的種子企業(yè)“l(fā)ing先光學(xué)技術(shù)（常熟）有限公司”成立于2014年，是國家高新技術(shù)企業(yè)、科技型中小型企業(yè)、江蘇省民營科技企業(yè)、雛鷹企業(yè)。知識產(chǎn)權(quán)80余項(xiàng)（發(fā)明專利8項(xiàng)）。內(nèi)核團(tuán)隊(duì)：教授2名、博士2名、行業(yè)渠道關(guān)鍵人4人。長期穩(wěn)定與復(fù)旦大學(xué)、大連理工大學(xué)合作。底層技術(shù)包括：光學(xué)（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度學(xué)習(xí)）；MicroLED（發(fā)光器件、透明顯示、微型投影）。是做一件“利用光學(xué)進(jìn)行工業(yè)質(zhì)量檢測設(shè)備的生產(chǎn)和制造”。自主開發(fā)光學(xué)系統(tǒng)和底層內(nèi)核算法，擁有十年以上行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，主要應(yīng)用于：汽車玻璃檢測行業(yè)、片材檢測行業(yè)、半導(dǎo)體材料檢測行業(yè)，我們的戰(zhàn)略新產(chǎn)品：微米級光刻機(jī)已經(jīng)完成版流片，也正在一步步趨于穩(wěn)定和成熟。公司在科技的浪潮中，已經(jīng)具有將內(nèi)核技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)與能力。公司是高科技、高成長性企業(yè)，公司不斷的夯實(shí)自身技術(shù)基礎(chǔ)，愿成為中國工業(yè)發(fā)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(shù)品牌。