图像处理单元通过使用一系列算法对图片进行处理,获得缺陷3D或2D特征,通过与数据库比对之后,获得缺陷位置、分类、尺寸等信息,然后将数据进行输出。漆膜缺陷自动检测系统构成汽车车身长度一般在~m,宽度在~m,而且车身曲面多,结构比较复杂。为了能将车身外表所有区域都覆盖到,需要增加光源和相机数量或者将光源和相机安装在机器人等可移动设备上,目前研究和应用较多的主要有以下2种结构:1)将光源和CCD相机安装到包围车身的钢结构框架上,通过增加光源和CCD相机数量的方式覆盖整个车身。这种结构的优点是结构简单,调试时只需要调整相机角度,耗时短。缺点是柔性低,不同的车型外形有较大差异时不能通用。2)将光源和CCD相机集成到布置在车身两侧的机器人手臂上,使用2台以上的机器人,可以增加行走轨道扩大检测区域。此结构优点是机器人相对灵活,对车身外表任何区域都可以进行拍摄,柔性高,不同车型可混线检测。缺点就是系统结构复杂,检测一台车的时间相对第一种结构要长。能在40~60JPH的涂装生产线上,用来检测直径mm的缺陷。4台机器人并联使用,每台机器人都安装了1个大尺寸的显示器和4台200万像素的相机,每台相机在一个检测位置会拍摄8张图像。这一具有革新意义的系统利用机器视觉来提升汽车行业的质量控制。浙江工业质检汽车面漆检测设备推荐厂家
由此可以建立如下公式进行计算,由此即可形成更加直观且定量的自动检测系统缺陷检出率和单车误报的评价指标。缺陷检出率=检出缺陷/检出缺陷+未检出缺陷×100%;系统单车误报=总误报缺陷个数/总检查车辆数量。为了进一步验证自动检测系统的检测成效,还应建立相应的工作组,由规划、质保和涂装车间进行有效结合,一方面保证每日生产线上有效落实Audit查验车身的方式,另一方面就要在每日生产的过程中,进行一定数量的自动检测系统车身检验,并将自动检测结果与Audit检查结果进行对照,由此获悉检出缺陷、未检测出缺陷和误报缺陷等相关的数据。此外,针对不同车身颜色的情况,还可以建立检出率和单车误报的统计表。自动检测系统在检测过程中受到颜色的影响相对较小,其检出率与单车误报缺陷次数相对稳定,虽然存在个别波动情况,但总体而言并没有出现较大差异,且很大程度上其差异原因在于系统设置的敏感性不同。在出现误报缺陷的情况下,人工查看后确认无缺陷则可以不做返修处理工作。而自动检测系统在批量生产运行过程中,还表现出额外的效果与优势,比如减少了人工劳动力,降低了人力标准,提高了生产的自动化效果等。在传统的报交线上,工人需要负责两方面的工作。浙江工业质检汽车面漆检测设备推荐厂家具备良好的缺陷分类能力,分类准确率>95%。
说到汽车外观,很多人的首先反应都是流线型的设计、绚丽的色彩,却忽视了汽车外观在细节上的表现。而实际上,汽车油漆表面质量是影响外观评价的重要指标,油漆表面缺陷直接影响产品质量与品牌形象,进而影响市场销量。一、背景:主流车厂如何检测漆面质量?为了确保车身漆面质量,主流汽车厂家检测漆面质量的方式有两种:人眼检测和机器视觉检测,国内工厂主要依赖人眼检测结合手动打磨抛光的方式解决油漆表面缺陷问题。然而,人眼检测真的是检测漆面质量的比较好选择吗?人工漆面缺陷检测据统计,人眼检测在不疲劳的情况下,检出率约为70%-80%,且检测工人在条形灯带强光照明下长期工作对视力会造成一定程度损害。此外,人眼检测不能提供精确的缺陷种类、评级和统计数据,无法为涂装工艺的改进和优化提供数据支撑。二、现状:隧道式漆面检测产品隧道式漆面检测产品隧道式的漆面检测传感器是目前行业内较为主流的漆面缺陷自动化检测产品形态,其采用了传统机器视觉图像处理原理,将LED条形光源和相机铺设在类似隧道的结构中,当汽车通过隧道时,相机拍摄车身图像进行检测。隧道式漆面检测检测速度快,约40s可完成整车的检测,但存在如下的问题:(1)误检率较高,可达10~20%。
目前汽车车身的漆面缺陷检测主要是依赖传统的人工目视检查,因检测效率低、检测标准不够客观,并且容易受人工分心、疲劳等主观因素的影响,越来越难以满足工艺过程的测量和检测要求。因此,对自动化缺陷检测装置的需求日益增强,这种自动化缺陷检测装置不仅可以严格地管控产品质量,还能及时对产品缺陷进行工艺溯源,为工艺品质改善提供数据支持。车身漆面的缺陷种类繁多,不同的生产厂家对缺陷的定义存在差异。从缺陷的光学成像形式可以归类为:色差类缺陷、脏污类缺陷、纹理类缺陷、划伤碰伤类缺陷、凹凸类缺陷。单一的2d成像方式和检测方法难以应对常见的缺陷,对所有缺陷同时的检测,往往需要2d成像方式和3d成像方式相互结合。3d成像方式中激光三角法和条纹投影,是对高度的重建。基于条纹投影原理的三维重建设备,主要应用于漫反射物体。激光三角法可以应用于类镜面物体的高度测量,但是难以检测微米级别的缺陷。3d成像方式中,光度立体法和条纹反射(相位测量偏折术)是对梯度的重建。基于朗伯光照模型的光度立体法对漫反射表面的梯度重建精度较高,但很难直接应用于镜面物体。相位测量偏折术对镜面物体的梯度重建精度很高,在原理上可以到达亚微米级别。 机器视觉系统是一种非接触式的光学传感系统, 同时集成软硬件, 能够自动地从所采集到的图像中获取信息。
比如某豪华汽车公司规定,在引擎盖表面不允许出现直径超过2mm的颗粒缺陷,直径在1~2mm之间的颗粒不能超过1个,任意100cm2的范围内直径在1mm以下的颗粒不能超过2个,否则就判定为不合格,需要进行打磨抛光等修饰处理。常规的漆膜缺陷寻找、判定以及标记等都是由人工完成,在喷涂线之后设置面漆检查线。根据检查区域设置高度不同的工位,需要配置不同角度的光源和检查人员等,因此常规的人工检查线不仅空间占据过大而且需要过多的人员配置。2漆膜缺陷自动检测系统原理及结构计算机视觉是将图像处理、计算机图形学、模式识别、计算机技术、人工智能等众多学科高度集成和有机结合而形成的一门综合性技术。一般地说,计算机视觉是研究计算机或其他处理器模拟生物宏观视觉功能的科学和技术,也就是用机器代替人眼来做测量和判断。基于计算机视觉的表面缺陷检测技术已经大量地应用在视觉检测各个领域中,它是确保自动化生产中产品质量的一个非常重要的环节。表面缺陷自动检测技术表面缺陷视觉检测系统由照明系统、图像获取系统、图像处理系统及结果输出等模块组成。其基本原理为:在特定光源照射下,CCD相机获得检测区域清晰图片,然后将图片传送给图像处理单元。在走停线和随行线中均可检测,便于改造现有产线。浙江工业质检汽车面漆检测设备推荐厂家
我们的设备采用无接触、高精度的检测方案,可离线或在线自动化检测。浙江工业质检汽车面漆检测设备推荐厂家
基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统,包括PLC模块、图像采集模块、图像处理模块及图像分析模块;PLC模块,用于当检测车辆到达检测区域,启动瑕疵检测程序,并根据检测到的车身前进距离,对车身上的瑕疵进行精细定位;图像采集模块,包括光源模块、相机阵列模块及图像采集程序模块;图像处理模块,用于对待测车辆的图像进行处理,识别车身上的瑕疵,并对识别到的瑕疵进行分析,判定瑕疵类别及大小;图像分析模块,用于结合车身三维数据、所述PLC模块传输的车身前近距离数据确定瑕疵在车上的位置,并在图像上进行标记。本发明在不暂停汽车生产线的前提下,达到检测速度更快、检测效率更高、检测精度更高、检测稳定性更强的特点。强的特点。强的特点。浙江工业质检汽车面漆检测设备推荐厂家
领先光学技术(江苏)有限公司成立于2019年,公司总部地址位于武进区天安数码城内独栋12-2#写字楼。我们的种子企业“ling先光学技术(常熟)有限公司”成立于2014年,是国家高新技术企业、科技型中小型企业、江苏省民营科技企业、雏鹰企业。知识产权80余项(发明专利8项)。内核团队:教授2名、博士2名、行业渠道关键人4人。长期稳定与复旦大学、大连理工大学合作。底层技术包括:光学(相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度学习);MicroLED(发光器件、透明显示、微型投影)。是做一件“利用光学进行工业质量检测设备的生产和制造”。自主开发光学系统和底层内核算法,拥有十年以上行业经验,主要应用于:汽车玻璃检测行业、片材检测行业、半导体材料检测行业,我们的战略新产品:微米级光刻机已经完成版流片,也正在一步步趋于稳定和成熟。公司在科技的浪潮中,已经具有将内核技术转化为产品的经验与能力。公司是高科技、高成长性企业,公司不断的夯实自身技术基础,愿成为中国工业发展中奠基石的一份子,打破国外的智能装备的,树名族自有高技术品牌。