汽車涂裝線視覺檢測缺陷：噴漆工藝瑕疵智能篩查與質量提升實踐

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，可能會出現流痕、橘皮、針孔、露底等缺陷。某汽車涂裝車間希望實現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：在噴漆生產線末端設置多臺工業相機，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域與異常區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，使生產線的整體產能提高了約 10%。