一种白车身涂胶缺陷自动检测方法

作者：宋建阳; 刘常杰^*

来源：激光与光电子学进展, 2023, 1-13.

• 汽车涂胶
• 缺陷检测
• 机器视觉
• 图像处理

白车身涂胶是汽车生产中的重要环节，实现白车身涂胶缺陷的自动检测对于提高汽车生产质量和效率具有重要的意义。针对目前基于传统图像处理和深度学习的视觉检测方法均不能很好地完成涂胶缺陷检测的问题，本文提出一种将深度学习和传统图像处理相结合的白车身涂胶缺陷检测方法。首先，利用Faster R-CNN的区域候选网络完成胶条的定位和抽取，并根据检测到的感兴趣区域个数，判断是否存在断胶缺陷；然后，采用广度优先搜索和骨架提取算法计算胶条的像素面积、长度和宽度；最后，通过相机标定得到实际宽度和像素宽度的映射比值，计算出胶条的实际宽度，由此判断涂胶宽度是否合格，实现涂胶的缺陷检测。采用10±1mm涂胶做验证实验，结果表明：该方法能够准确识别出断胶缺陷；对胶条宽度的测量误差在±0.35mm以内；检测速度约为19.50frame·s-1，满足实际生产的要求。

• 单位
  天津大学; 精密测试技术及仪器国家重点实验室