據(jù)公開消息顯示，蔚來已組建300人的芯片團(tuán)隊(duì)，同時(shí)研發(fā)自動(dòng)駕駛芯片和激光雷達(dá)芯片，**激光雷達(dá)主控芯片“楊戩”10月量產(chǎn)；小鵬芯片團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)對(duì)標(biāo)特斯拉FSD大算力自動(dòng)駕駛芯片；理想也在去年擴(kuò)招了芯片團(tuán)隊(duì)，與三安半導(dǎo)體合作建立蘇州功率半導(dǎo)體產(chǎn)線。

而傳統(tǒng)自主品牌車企則更多從車載使用量較大、開發(fā)難度稍低的功率半導(dǎo)體入手。一些車企也在自研芯片方面與芯片企業(yè)進(jìn)行合作，如地平線與比亞迪、長(zhǎng)城、理想、長(zhǎng)安等主流車企達(dá)成量產(chǎn)定點(diǎn)合作。 汽車面漆檢測(cè)設(shè)備目前供應(yīng)的整車廠有理想汽車、吉利汽車。江蘇高精度汽車面漆檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商

這種漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)有速度快、效率高、精度高、檢測(cè)范圍廣以及穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。本文主要對(duì)漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)原理、特點(diǎn)以及在汽車涂裝工業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)行介紹和總結(jié)。1汽車車身漆膜缺陷和人工檢查汽車面漆噴涂工藝及漆膜構(gòu)成隨著噴涂技術(shù)的發(fā)展，汽車面漆噴涂工藝經(jīng)歷了從3C2B傳統(tǒng)噴涂工藝、3C1B“濕碰濕”工藝到B1B2免中涂工藝的過程，噴涂材料也由溶劑型逐漸發(fā)展到水性，噴涂設(shè)備主要使用手工噴槍、往復(fù)機(jī)、機(jī)器人靜電旋杯噴涂等。絕大部分的金屬底材汽車車身漆膜都可以歸納為圖1所示的構(gòu)成。漆膜缺陷種類漆膜缺陷細(xì)分有上百種之多，根據(jù)產(chǎn)生的原理和相似性可以大致歸納為以下幾類：1）顆粒、異物等附著導(dǎo)致漆膜表面突起的缺陷；2）表面張力不同而導(dǎo)致的縮孔類缺陷；3）流掛類缺陷；4）針式；5）氣泡；6）沾污、斑點(diǎn)類缺陷；7）顏色缺陷，包括目視色差、發(fā)花、遮蓋不良等；8）外觀不良，包括橘皮、失光等；9）打磨不良導(dǎo)致的缺陷，包括打磨痕、拋光斑等；10）漆膜劃傷、磕碰或部分脫落導(dǎo)致的缺陷，包括劃痕、磕傷和漆膜脫落等缺陷。人工漆膜缺陷檢查和修飾在涂裝生產(chǎn)過程中，這些缺陷產(chǎn)生的區(qū)域、嚴(yán)重程度各不相同，因此處理方式也相應(yīng)地有不同的標(biāo)準(zhǔn)。江蘇高精度汽車面漆檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商宜興熱門汽車面漆檢測(cè)設(shè)備選擇哪家，推薦領(lǐng)先光學(xué)技術(shù)（江蘇）有限公司。

隧道式缺陷檢測(cè)系統(tǒng)采用門拱框架來布置光源和相機(jī)。該系統(tǒng)的檢測(cè)硬件由主檢測(cè)站、后蓋檢測(cè)站2部分組成。主檢測(cè)站安裝在面漆存儲(chǔ)線，用于檢測(cè)前蓋車頂和兩側(cè)面：后蓋檢測(cè)站安裝在烘房出口橫移機(jī)處，用于檢測(cè)后蓋。采用編碼器＋激光測(cè)距儀方案來支持車身毫米級(jí)的定位，采用條紋光反射漆面瑕疵.采用高效布局的高清相機(jī)進(jìn)行高速拍攝，所獲取的圖片作為系統(tǒng)的輸人。通過后端視覺分析系統(tǒng)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、識(shí)別后,生成漆面缺陷的坐標(biāo)、大小、類別和在車身上的投射圖，作為系統(tǒng)的輸出。隧道式缺陷檢測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)小，缺陷檢出率可以達(dá)到98%以上,單車檢測(cè)時(shí)間30~60s.比較大可實(shí)現(xiàn)單線120JPH(每小時(shí)過車數(shù)）的檢測(cè)能力，單線投資600~800萬元，隊(duì)道式缺陷檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可通過軟件設(shè)置來實(shí)現(xiàn)多車型覆蓋，投資維護(hù)成本較低，但受制于光源及相機(jī)的布置,支持2D圖像檢測(cè)，對(duì)手凹凸、縮孔等3D缺陷識(shí)別效率不高。

目前國(guó)內(nèi)多數(shù)車企均采用此種方案。通常人眼在正常視距(25cm)能分辨的較小尺寸約0.1mm左右。針對(duì)漆面缺陷檢測(cè)，據(jù)統(tǒng)計(jì)約能達(dá)到70%~80%的檢出率，但在燈帶下長(zhǎng)時(shí)間工作容易產(chǎn)生疲勞且對(duì)視力造成損害，并且無法精確提供缺陷種類及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，很難滿足需求。

隧道式漆面檢測(cè)方案采用傳統(tǒng)2D面陣視覺系統(tǒng)，將多臺(tái)LED條光及相機(jī)按一定間隔部署在隧道式結(jié)構(gòu)中，車輛通過隧道的同時(shí)完成檢測(cè)。此種方案通常能達(dá)到80%~90%檢出率，但需要大片單獨(dú)檢測(cè)區(qū)域，需要部署大量視覺傳感器及光源，成本較高；且針對(duì)縮孔等微小缺陷檢測(cè)效果不佳，同樣很難滿足需求。

與之相近的，為了在節(jié)約硬件成本的同時(shí)保證檢測(cè)效果，部分高校研發(fā)了可移動(dòng)式視覺采集系統(tǒng)，通過將視覺系統(tǒng)集成在導(dǎo)軌上，結(jié)合四周的大尺寸面光源實(shí)現(xiàn)車輛的完整掃描，但仍需要單獨(dú)的工作區(qū)間，針對(duì)微小缺陷的檢測(cè)效果依舊難以保證。

相位偏折法是一種鏡面/類鏡面的表面質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)，系統(tǒng)通常由程控條紋光(LCD屏幕)及工業(yè)面陣相機(jī)組成，光源投射特定圖案到待測(cè)面上，利用反射圖像相位對(duì)待測(cè)面微小變化敏感特點(diǎn)，根據(jù)相位解包裹及重建算法實(shí)現(xiàn)三維形貌及缺陷檢測(cè)(人們不易觀察水面形狀，但可根據(jù)觀察物體在水面倒影的變形感知水面波動(dòng))。

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機(jī)器視覺近年來大受歡迎，尤其是在制造業(yè)。公司可以從該技術(shù)增強(qiáng)的靈活性、減少產(chǎn)品故障和提高整體生產(chǎn)質(zhì)量中獲益。機(jī)器獲取圖像、評(píng)估圖像、解釋情況然后做出適當(dāng)響應(yīng)的能力稱為機(jī)器視覺。智能相機(jī)、圖像處理和軟件都是系統(tǒng)的一部分。由于成像技術(shù)、智能傳感器、嵌入式視覺、機(jī)器和監(jiān)督學(xué)習(xí)、機(jī)器人接口、信息傳輸協(xié)議和圖像處理能力方面的重大進(jìn)步，視覺技術(shù)可以在許多層面上為制造業(yè)提供幫助。通過減少人為錯(cuò)誤并確保對(duì)通過生產(chǎn)線的所有貨物進(jìn)行質(zhì)量檢查，視覺系統(tǒng)提高了產(chǎn)品質(zhì)量。根據(jù)數(shù)據(jù)研究報(bào)告，到2028年底，工業(yè)機(jī)器視覺市場(chǎng)價(jià)值，預(yù)計(jì)將以。此外，具有更高產(chǎn)品質(zhì)量措施的制造單位或工廠的檢驗(yàn)需求增加，可能會(huì)推動(dòng)人工智能技術(shù)下對(duì)工業(yè)機(jī)器視覺的需求并推動(dòng)市場(chǎng)向前發(fā)展。蘇州汽車面漆檢測(cè)設(shè)備選擇哪家，推薦領(lǐng)先光學(xué)技術(shù)（江蘇）有限公司。江蘇高精度汽車面漆檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商

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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(duì)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(cè)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(duì)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(cè)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(chǎng)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。江蘇高精度汽車面漆檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商