一、成果简介

汽车等产品在制造及转运过程中，都会产生表面缺陷或损伤问题。因此需要在不同阶段对产品外观缺陷进行检查。传统的人工检视方法，通过眼睛观察目标产品表面的外观差异判断产品是否合格。这种方法存在捡测强度大、容易产生视觉疲劳、受主观因素影响、检测标准不一致、效率低下等问题，检测质量不能得到充分保证。因此，急需开发基于机器视觉和人工智能技术的产品表面缺陷自动检测系统来代替人工检测。

本光滑表面外观缺陷检测系统主要由光源、工业相机、传动机构和计算机等组成。在整个检测系统中，硬件系统负责自动调整灯光和控制相机采集产品的图像，软件系统对采集到的图像进行预处理、图像去噪、区域分割、缺陷提取与分类，最终输出检测结果。

二、创新点及主要技术指标

创新点：

1. 提出一种高灵敏度缺陷增强光照技术，可以有效放大缺陷；

2. 提出分层分级图像处理方法，可提高缺陷识别的准确度。

技术指标：

1. 汽车外观缺陷检测系统能够对除车身底部以外的车身表面进行损伤检测，检测的损伤形式，包括点状凹坑、线状划痕以及面状擦伤；

2. 车身表面缺陷的检测精度达到0.1mm，即缺陷检测算法可以高效稳定地识别大于等于0.1mm的细小线状划痕。

3. 对单辆车身存在所有缺陷的误检率和漏检率不超过2%

三、知识产权

国家发明专利

四、应用领域及市场前景

可应用于飞机零部件、汽车等外观涂装等的缺陷检测，提升品控。

机器视觉汽车外表缺陷检测系统调试现场图