但車漆和人的手指甲不一樣,剪掉還能再長出來。車漆可不會,每磨一次,車漆就會變薄一點,車漆的自我保護能力也就會越來越差。所以說,每一次拋光,都是對車漆原始厚度的不可逆削減。長此以往,車漆將更容易受到紫外線、酸雨等侵害,出現老化、褪色、甚至剝落的現象,這無異于對車漆進行了一次次的“慢性自殺”。
一、汽車漆面品控的重要性
認識到拋光的潛在危害后,我們不得不重新審視汽車品控中漆面質量檢測的重要性。一輛高品質的汽車,不僅在于其動力性能與內飾豪華,更在于其外在的持久魅力——即車漆的完好與光澤。因此,汽車制造商在出廠前都會進行嚴格的漆面質量檢測,確保每一輛車都能以最佳狀態交付到消費者手中。
因此在汽車生產環節,漆面質量作為衡量產品品質與塑造品牌形象的關鍵因素,其檢測環節在整車出廠前顯得尤為重要。當前,汽車漆面檢測主要依賴于傳統目視法,受限于人眼在自然視距(約25cm)下的分辨能力,大致能識別0.2mm級別的細微瑕疵,但檢測效率與準確性僅維持在70%—80%。
為突破這一局限,具備先進視覺技術的檢測設備應運而生。這些設備不僅能夠顯著提升檢測速度,還能以更高的精度和穩定性識別漆面缺陷,相較于人工目檢,它們在效率、準確度和可靠性上均展現出顯著優勢。因此,在汽車制造領域,這些視覺檢測設備正逐步取代傳統方法,成為生產線上的標配,為提升產品質量、保障品牌形象及優化生產流程發揮著不可替代的作用。
二、汽車漆面常見缺陷
汽車涂裝車間工藝復雜,漆面一般由多層組成,以某車廠為例:
在各個生產過程中,細微的生產工藝變化或者環境波動,都會導致漆面出現質量問題,常見的缺陷類型及其特征描述如下:
三、相位偏折術在鏡面檢測的創新應用
相位偏折術在鏡面缺陷檢測領域展現出了前所未有的精準與高效,其核心原理精妙地利用了光線在不平整鏡面表面的偏折現象。當LCD顯示屏發出的光線投射到被測鏡面物體上時,任何細微的表面不平整都會導致反射光線的相位發生偏移,進而在相機捕獲的反射圖像中形成局部變形。通過精確捕捉并分析這些相位異常,我們能夠實現對鏡面缺陷的無損檢測。
為了進一步提升檢測的智能化與自動化水平,菲特創新性地結合了優勢的AI算法能力、光學技術等,推出了革命性的智能漆面缺陷檢測產品。該產品將先進的視覺系統(集成條紋光源與高精度相機)巧妙地安裝在機械臂末端,通過手眼標定技術精準建立視覺坐標系與機器人坐標系之間的位姿關系。隨后,依據預設的靈活軌跡,機械臂帶動視覺系統在不同位置對車輛表面進行全方位掃描,所獲取的表面數據經過智能拼接,形成完整的整車測量數據。
產品技術優勢:
全面檢測能力:無論是難以察覺的臟污類缺陷(如微小臟點、纖維殘留)還是復雜的變形類缺陷(如縮孔、坑包),都能以高達0.2mm的分辨率精準識別,檢出率穩定在95%以上,漏檢率低于1%。
高精度分類:依托強大的AI算法,缺陷分類準確率超過90%,確保檢測結果既準確又可靠。
高效學習機制:一次機器學習,終身受用。無需針對每款新車反復訓練模型,顯著降低了訓練成本與時間。
多車型兼容性與色彩適應性:支持多車型混線檢測,新增車型無需額外硬件投入,無論是深色系(黑、灰)還是鮮艷色彩(紅、藍)的漆面,均能實現精準無誤的檢測。
三維檢測與可視化輸出:不僅能夠輸出缺陷的三維位置與尺寸信息,還支持大屏直觀顯示檢測結果,便于現場快速響應與后續處理。同時,無縫對接自動打磨、拋光等工藝,提升生產線的整體效率與價值。
在“中國制造2025”宏偉藍圖的引領下,兩化深度融合正加速推進制造業的轉型升級進程。其中,引入基于相位偏折術的漆面缺陷檢測技術,成為破解傳統人工檢測瓶頸——耗時長、勞動強度大、效率低下的有效利器。
這項技術不僅極大地縮短了檢測周期,減輕了人工負擔,還顯著提升了涂裝工藝的精細度與質量控制水平,進而促進了勞動生產率的飛躍式增長。通過科技賦能,為制造業的高質量發展注入了強勁動力,加速了中國制造向智能制造的跨越。