AI深度學習/機器視覺在整車漆面外觀缺陷檢測中的應用

隨著汽車消費市場不斷升級，漆面外觀及質(zhì)量受到越來越多的關注，工藝水平及生產(chǎn)環(huán)境不確定性因素會造成涂層表面產(chǎn)生不同程度的缺陷。由于車身漆面具有高反光特性以及傳統(tǒng)人工檢測遇到的時間長、工作量大、效率低等問題，機器視覺作為新興技術，具有高效、穩(wěn)定和自動化程度高的特點，為漆面缺陷檢測系統(tǒng)的研發(fā)奠定了理論基礎。

? ? - 行業(yè)痛點

? ?· 汽車涂裝質(zhì)量管理難

汽車涂裝工序多、工藝復雜,涂裝過程中易產(chǎn)生各種瑕疵

? ?· 人工檢測效率低

漆面缺陷細微且種類繁多,人工檢測耗時長、質(zhì)量低

? ?· 傳統(tǒng)工業(yè)視覺無法滿足要求

高亮反光的漆面在成像過程中,因鏡面反射成分多,導致傳統(tǒng)視覺方案成像困難、缺陷檢出難度大

? ? - 自研2D+3D整車漆面外觀缺陷檢測

2D/3D漆面缺陷檢測系統(tǒng)應用于汽車涂裝車間，采用3D偏折成像+Al算法技術,通過多臺機械臂+多臺3D偏折相機協(xié)同作業(yè)的方式實現(xiàn)汽車漆面缺陷的全方位在線檢測，有效解決了高亮面表面缺陷視覺成像困難、漆面缺陷檢出難度大、產(chǎn)線節(jié)拍要求高等難題，可全方位、多角度在線采集車輛漆面缺陷信息，實現(xiàn)對漆面顆粒、纖維、針孔、漆泡、印痕、漆霧等20余種缺陷類型的高精度、高柔性、高效率在線檢測。

• 檢測精度：≥15mm
• > 99.9%的缺陷檢出率
• 地形和非地形缺陷
• 可進行即時檢測和走走停停的檢測

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