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(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，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(shí)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(shí)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(dòng)的方法，深度學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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。 我們也將致力于對車身檢測結(jié)果的優(yōu)化、質(zhì)量缺陷數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用，持續(xù)努力提高涂裝車間漆面質(zhì)量。鞍山趨勢性汽車面漆檢測設(shè)備

    15s內(nèi)采集3000幀圖像，使用不同角度光線檢查車身漆面情況，數(shù)據(jù)表明此套系統(tǒng)可改善82%車身噴涂質(zhì)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(tǒng)進(jìn)行測試，其視覺系統(tǒng)由一臺(tái)大屏和四臺(tái)200w相機(jī)組成，每個(gè)位置采集8幀圖像，通過4臺(tái)機(jī)器人并聯(lián)使用。終在60s節(jié)拍內(nèi)完成30個(gè)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(tǒng)進(jìn)行缺陷檢測測試，每套系統(tǒng)含兩個(gè)側(cè)面機(jī)器人和一個(gè)水平面機(jī)器人，在60s節(jié)拍內(nèi)完成全車掃描，終獲得（缺陷小直徑）。總結(jié)基于機(jī)器視覺的自動(dòng)化漆面缺陷檢測系統(tǒng)，不受人工主觀性和汽車顏色等外界環(huán)境的影響，極大地提高了生產(chǎn)效率并改善了噴涂質(zhì)量。包頭非隧道式汽車面漆檢測設(shè)備機(jī)器視覺是圖像分析技術(shù)，通過使用光學(xué)系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)字相機(jī)和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力。

    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(tái)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(huì)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(shí)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(shí)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(shí)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(tái)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。

    既要負(fù)責(zé)對缺陷的檢測，又要在發(fā)現(xiàn)缺陷后及時(shí)進(jìn)行處理，因而導(dǎo)致在檢查與處理過程中需要消耗更多的時(shí)間。與此同時(shí)，由于人工檢測還存在較多的缺陷漏檢情況，因此在正常的生產(chǎn)流程中，還容易造成二次返修缺陷的問題。但是上述情況在自動(dòng)檢測系統(tǒng)應(yīng)用下可以有效避免，返修工人不需要進(jìn)行檢測的工作，而只需要對缺陷進(jìn)行處理即可，由此實(shí)現(xiàn)了更精細(xì)化的分工，可以實(shí)現(xiàn)降低缺陷漏檢、提升檢測質(zhì)量的目標(biāo)。隨著工業(yè)科技的進(jìn)一步發(fā)展，汽車涂裝生產(chǎn)技術(shù)與檢測流程也會(huì)持續(xù)升級，逐步向高智能化與全自動(dòng)化發(fā)展。因此在機(jī)器視覺輔助下，汽車車身涂膜表面質(zhì)量的自動(dòng)化檢測技術(shù)展現(xiàn)出重要的應(yīng)用價(jià)值，其通過機(jī)器功能代替了人工檢測的過程，不僅可以進(jìn)一步防止缺陷遺漏，而且還能有效提升車身的油漆質(zhì)量，甚至還通過降低勞動(dòng)強(qiáng)度，提升了生產(chǎn)線的自動(dòng)化率，是促進(jìn)汽車質(zhì)量檢測過程工作效率的重要支持，也必將成為未來車廠的重要發(fā)展趨勢。我們的設(shè)備可實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)檢測，檢出率高達(dá)99%。

機(jī)器視覺是將圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能等眾多學(xué)科高度集成和有機(jī)結(jié)合而形成的一門綜合性技術(shù)。一般地說，機(jī)器視覺是研究計(jì)算機(jī)或其他處理器模擬生物宏觀視覺功能的科學(xué)和技術(shù)，也就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。基于計(jì)算機(jī)視覺的表面缺陷檢測技術(shù)已經(jīng)較好地應(yīng)用在視覺檢測各個(gè)領(lǐng)域中，它是確保自動(dòng)化生產(chǎn)中產(chǎn)品質(zhì)量的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。近幾年，表面缺陷自動(dòng)檢測技術(shù)開始在汽車車身漆面瑕疵的檢測領(lǐng)域發(fā)展，這種漆面瑕疵自動(dòng)檢測技術(shù)有速度快、效率高、精度高、檢測范圍廣以及穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。設(shè)備基于3D視覺成像原理，結(jié)合先進(jìn)的圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，快速有效的識(shí)別瑕疵，實(shí)現(xiàn)漆面實(shí)時(shí)檢測。撫順工業(yè)質(zhì)檢汽車面漆檢測設(shè)備質(zhì)量好價(jià)格憂的廠家

可用于優(yōu)化過程控制參數(shù)，降低缺陷發(fā)生率，從根本上實(shí)現(xiàn)工藝優(yōu)化。鞍山趨勢性汽車面漆檢測設(shè)備

    并且在車上運(yùn)行到返修線時(shí)，其結(jié)果信息會(huì)通過液晶顯示屏進(jìn)行明確展示，工人可以直接根據(jù)顯示器指示的位置、顏色、等級進(jìn)行修補(bǔ)，比如紅色、橙色、藍(lán)色就分別表示了B、C1和C級等不同的缺陷。3自動(dòng)檢測技術(shù)的評價(jià)結(jié)果分析相比較人工檢測，自動(dòng)檢測系統(tǒng)在缺陷檢出率上有著顯著提升，這得益于自動(dòng)檢測技術(shù)中機(jī)器視覺系統(tǒng)的高精度識(shí)別能力。同時(shí)，在不同顏色車輛的檢測過程中，人工檢測會(huì)更容易受到顏色的影響，在淺色系車身涂裝的檢測中往往檢出率會(huì)大幅下降，而自動(dòng)檢測技術(shù)同樣在機(jī)器視覺的智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)下，保證了不同顏色油漆下的穩(wěn)定缺陷檢測。為進(jìn)一步對比自動(dòng)檢測系統(tǒng)的檢測效果，車輛質(zhì)保專業(yè)部門可以針對自動(dòng)檢測與人工檢測的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，如圖1中顯示，在缺陷漏檢統(tǒng)計(jì)方面，人工檢測的漏檢情況更多，而自動(dòng)檢測技術(shù)的檢測精度明顯更高。為進(jìn)一步建立自動(dòng)檢測系統(tǒng)準(zhǔn)確性的定量分析指標(biāo)，需要對自動(dòng)檢測系統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo)量進(jìn)行深化，即通過缺陷檢出率明確實(shí)際檢測效能，通過系統(tǒng)單車誤報(bào)結(jié)果展示檢測系統(tǒng)的精確度。其中檢出率主要表現(xiàn)系統(tǒng)的缺陷識(shí)別能力，單車誤報(bào)則主要表現(xiàn)其檢測精確度，即當(dāng)系統(tǒng)檢測存在缺陷時(shí)，實(shí)際查看時(shí)卻并無缺陷的情況。鞍山趨勢性汽車面漆檢測設(shè)備

    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(shí)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。