汽车零部件表面喷漆缺陷检测
案例背景：汽车车身及零部件在喷漆后，可能会出现流痕、橘皮、针孔、露底等缺陷。某汽车涂装车间希望实现自动化的喷漆缺陷检测，以提高检测的准确性和效率，同时降低人工成本和主观性误差。
视觉检测方案：在喷漆生产线末端设置多台工业相机，从不同角度对汽车零部件进行拍摄，获取高清晰度的彩色图像。针对不同类型的喷漆缺陷，采用多种图像处理技术相结合的方法。例如，对于流痕缺陷，通过检测图像中颜色和灰度的连续性变化，利用边缘检测算法确定流痕的边界和形状；对于橘皮缺陷，采用基于频域分析的方法，分析图像的纹理频谱特征，判断是否存在异常的纹理波动；针孔和露底缺陷则通过对比正常喷漆区域与异常区域的颜色深度和均匀性来检测。同时，运用机器学习算法对大量已知缺陷和正常样本进行训练，使系统能够自动学习和识别各种喷漆缺陷类型。
实施效果：检测准确率达到 95% 以上，能够准确识别出各种喷漆缺陷，并对缺陷进行分类和标记。这不仅提高了汽车涂装质量的稳定性，减少了因喷漆缺陷导致的返工和客户投诉，而且由于自动化检测的高效性，使生产线的整体产能提高了约 10%。