由此可以建立如下公式進行計算，由此即可形成更加直觀且定量的自動檢測系統缺陷檢出率和單車誤報的評價指標。缺陷檢出率=檢出缺陷/檢出缺陷+未檢出缺陷×100%;系統單車誤報=總誤報缺陷個數/總檢查車輛數量。為了進一步驗證自動檢測系統的檢測成效，還應建立相應的工作組，由規劃、質保和涂裝車間進行有效結合，一方面保證每日生產線上有效落實Audit查驗車身的方式，另一方面就要在每日生產的過程中，進行一定數量的自動檢測系統車身檢驗，并將自動檢測結果與Audit檢查結果進行對照，由此獲悉檢出缺陷、未檢測出缺陷和誤報缺陷等相關的數據。此外，針對不同車身顏色的情況，還可以建立檢出率和單車誤報的統計表。自動檢測系統在檢測過程中受到顏色的影響相對較小，其檢出率與單車誤報缺陷次數相對穩定，雖然存在個別波動情況，但總體而言并沒有出現較大差異，且很大程度上其差異原因在于系統設置的敏感性不同。在出現誤報缺陷的情況下，人工查看后確認無缺陷則可以不做返修處理工作。而自動檢測系統在批量生產運行過程中，還表現出額外的效果與優勢，比如減少了人工勞動力，降低了人力標準，提高了生產的自動化效果等。在傳統的報交線上，工人需要負責兩方面的工作。在現代自動化生產中，機器視覺將會在工況檢測、成品檢驗、質量控制等領域被廣泛應用。開封光學方法汽車面漆檢測設備價格

    圖像處理單元通過使用一系列算法對圖片進行處理，獲得缺陷3D或2D特征，通過與數據庫比對之后，獲得缺陷位置、分類、尺寸等信息，然后將數據進行輸出。漆膜缺陷自動檢測系統構成汽車車身長度一般在~m，寬度在~m，而且車身曲面多，結構比較復雜。為了能將車身外表所有區域都覆蓋到，需要增加光源和相機數量或者將光源和相機安裝在機器人等可移動設備上，目前研究和應用較多的主要有以下2種結構：1）將光源和CCD相機安裝到包圍車身的鋼結構框架上，通過增加光源和CCD相機數量的方式覆蓋整個車身。這種結構的優點是結構簡單，調試時只需要調整相機角度，耗時短。缺點是柔性低，不同的車型外形有較大差異時不能通用。2）將光源和CCD相機集成到布置在車身兩側的機器人手臂上，使用2臺以上的機器人，可以增加行走軌道擴大檢測區域。此結構優點是機器人相對靈活，對車身外表任何區域都可以進行拍攝，柔性高，不同車型可混線檢測。缺點就是系統結構復雜，檢測一臺車的時間相對第一種結構要長。能在40~60JPH的涂裝生產線上，用來檢測直徑mm的缺陷。4臺機器人并聯使用，每臺機器人都安裝了1個大尺寸的顯示器和4臺200萬像素的相機，每臺相機在一個檢測位置會拍攝8張圖像。淮南高精度汽車面漆檢測設備品牌隨著工業4.0時代的到來，這一趨勢不可逆轉。

    深度學習算法主要是數據驅動進行特征提取和分類決策，根據大量樣本的學習能夠得到深層的、數據集特定的特征表示，其對數據集的表達更高效和淮確、所提取的抽象特征魯棒性更強,泛化能力更好，但檢測結果受樣本集的影響較大。深度學習通過大量的缺陷照片數據樣本訓練而得到缺陷判別的模型參數，建立出一套缺陷判別模型,終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力能夠識別缺陷。深度學習算法基于TensorFlow和Keras框架，常用的深度學習算法有ResNet、MobileNet、MaskR-CNN和FasterR-CNN等。FasterR-CNN是以RPN(注意力網絡)和CNN(卷積神經網絡)為算法框架，其中RPN用于生成可能存在目標的候選區域(Proposal),CNN用于對候選區域內的目標進行識別并分類,同時進行邊界回歸調整候選區域邊框的大小和位置使其更精淮地標識缺陷目標。FasterR-CNN相比前代的R-CNN和FastR-CNN比較大的改進是將卷積結果共享給RPV和FastR-CNN網絡，在提高準確率的同時提高了檢測速度。總體來講，傳統圖像算法是人工認知驅動的方法，深度學習算法是數據驅動的方法。深度學習算法一直在不斷拓展其成用的場景.但傳統圖像方法因其成熟、穩定等特征仍具有應用價值。目前。

    15s內采集3000幀圖像，使用不同角度光線檢查車身漆面情況，數據表明此套系統可改善82%車身噴涂質量和客戶滿意度。2、德國寶馬2007年寶馬Dingolfing工廠針對reflectCONTROL漆膜缺陷檢測系統進行測試，其視覺系統由一臺大屏和四臺200w相機組成，每個位置采集8幀圖像，通過4臺機器人并聯使用。終在60s節拍內完成30個位置檢測，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系統進行缺陷檢測測試，每套系統含兩個側面機器人和一個水平面機器人，在60s節拍內完成全車掃描，終獲得（缺陷小直徑）。總結基于機器視覺的自動化漆面缺陷檢測系統，不受人工主觀性和汽車顏色等外界環境的影響，極大地提高了生產效率并改善了噴涂質量。基于視覺表面缺陷自動檢測作為快速發展的新型檢測技術，具有速度快、效率高等優點，已經應用到多個行業。

相位偏折術是一個比較冷門的方向，主要用于測量鏡面物體。一直以來，干涉法都是測量鏡面比較好方法，精度可以達到波長的幾百分之一，但是有一些局限性：測量自由面型的鏡面物體時，干涉法所需要的光學補償原件制作復雜且昂貴；回程誤差，干涉法很難快速標定；測量環境苛刻，不適合干涉法測量，因為輕微抖動、溫度變化，會給測量記過帶來很大誤差；相位偏折法是一種應用于鏡面/類鏡面的表面質量檢測技術，系統通常由程控條紋光（LCD屏幕）及工業面陣相機組成，光源投射特定圖案到待測面上，利用反射圖像相位對待測面微小變化敏感特點，根據相位解包裹及重建算法實現三維形貌及缺陷檢測（人們不易觀察水面形狀，但可根據觀察物體在水面倒影的變形感知水面波動）。具備高精度缺陷三維形貌測量能力。撫順全自動汽車面漆檢測設備品牌

機器視覺是圖像分析技術，通過使用光學系統、工業數字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力。開封光學方法汽車面漆檢測設備價格

我們公司主要產品有玻璃檢測設備，片材檢測設備，汽車檢測設備，光學檢測設備等產品，產品投入市場以來，以高性價比獲取到機械及行業設備行業內客戶的認可與支持。領先光學技術公司憑借成熟的技術，以優異的質量、貼心的價格和完善的售后服務，走在同行業的前沿。在市場上面已建立起龐大的用戶群體，分布在不同行業與地區。更豐富的產品玻璃檢測設備，片材檢測設備，汽車檢測設備，光學檢測設備及更完善的服務為客戶創造價值；我們秉著持續改進產品為宗旨，不知疲倦的精神服務于廣大客戶。機械及行業設備是典型的離散制造業，其特點是多品種、小批量生產，產品種類多，產品復雜。考慮到客戶產品使用，我們產品玻璃檢測設備，片材檢測設備，汽車檢測設備，光學檢測設備以高生產效率、高質量為行業內客戶服務。開封光學方法汽車面漆檢測設備價格

    領先光學技術（江蘇）有限公司成立于2019年，公司總部地址位于武進區天安數碼城內獨棟12-2#寫字樓。我們的種子企業“ling先光學技術（常熟）有限公司”成立于2014年，是國家高新技術企業、科技型中小型企業、江蘇省民營科技企業、雛鷹企業。知識產權80余項（發明專利8項）。內核團隊：教授2名、博士2名、行業渠道關鍵人4人。長期穩定與復旦大學、大連理工大學合作。底層技術包括：光學（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度學習）；MicroLED（發光器件、透明顯示、微型投影）。是做一件“利用光學進行工業質量檢測設備的生產和制造”。自主開發光學系統和底層內核算法，擁有十年以上行業經驗，主要應用于：汽車玻璃檢測行業、片材檢測行業、半導體材料檢測行業，我們的戰略新產品：微米級光刻機已經完成版流片，也正在一步步趨于穩定和成熟。公司在科技的浪潮中，已經具有將內核技術轉化為產品的經驗與能力。公司是高科技、高成長性企業，公司不斷的夯實自身技術基礎，愿成為中國工業發展中奠基石的一份子，打破國外的智能裝備的，樹名族自有高技術品牌。