汽車零部件表面噴漆缺陷檢測

案例背景：汽車車身及零部件在噴漆后，可能會出現(xiàn)流痕、橘皮、針孔、露底等缺陷。某汽車涂裝車間希望實現(xiàn)自動化的噴漆缺陷檢測，以提高檢測的準確性和效率，同時降低人工成本和主觀性誤差。

視覺檢測方案：在噴漆生產(chǎn)線末端設置多臺工業(yè)相機，從不同角度對汽車零部件進行拍攝，獲取高清晰度的彩色圖像。針對不同類型的噴漆缺陷，采用多種圖像處理技術相結合的方法。例如，對于流痕缺陷，通過檢測圖像中顏色和灰度的連續(xù)性變化，利用邊緣檢測算法確定流痕的邊界和形狀；對于橘皮缺陷，采用基于頻域分析的方法，分析圖像的紋理頻譜特征，判斷是否存在異常的紋理波動；針孔和露底缺陷則通過對比正常噴漆區(qū)域與異常區(qū)域的顏色深度和均勻性來檢測。同時，運用機器學習算法對大量已知缺陷和正常樣本進行訓練，使系統(tǒng)能夠自動學習和識別各種噴漆缺陷類型。

實施效果：檢測準確率達到 95% 以上，能夠準確識別出各種噴漆缺陷，并對缺陷進行分類和標記。這不僅提高了汽車涂裝質量的穩(wěn)定性，減少了因噴漆缺陷導致的返工和客戶投訴，而且由于自動化檢測的高效性，使生產(chǎn)線的整體產(chǎn)能提高了約 10%。