汽車涂裝是汽車生產(chǎn)制造過程中至關(guān)重要的一個(gè)環(huán)節(jié),進(jìn)行涂裝后的車身需進(jìn)行表面漆膜缺陷的檢測(cè)和修飾。傳統(tǒng)的工業(yè)線缺陷檢測(cè)系統(tǒng)采用人眼初檢和人工復(fù)檢,由于受到人眼分辨率、分辨速度及檢驗(yàn)工人主觀意識(shí)的影響,且長(zhǎng)時(shí)間的密集工作以及白色燈光的反射會(huì)導(dǎo)致工人的視覺疲勞,人工檢測(cè)的效率并不高,常有漏檢的現(xiàn)象發(fā)生。本文闡述了車身漆膜質(zhì)量的重要性,研究了國內(nèi)外針對(duì)車身漆膜缺陷檢測(cè)的研究現(xiàn)狀,總結(jié)并分析了現(xiàn)有的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法及基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法的優(yōu)劣,提出了一種基于視覺的車身漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)與分類方法,該方法能有效改進(jìn)傳統(tǒng)人工目視檢測(cè)的不足,提高汽車車身漆膜質(zhì)量。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾點(diǎn):（1）通過在汽車涂裝車間質(zhì)檢流水線的數(shù)據(jù)采集,獲得車身漆膜缺陷樣本集,分析常見的車身漆膜缺陷種類及其形態(tài)學(xué)特征,提出了一種樣本集的離線數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略,使用該策略對(duì)樣本集進(jìn)行增強(qiáng)并建立了車身漆膜缺陷數(shù)據(jù)庫;（2）通過對(duì)SSD算法的研究,提出了一種改進(jìn)的Mobile Net-SSD算法,從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和匹配策略兩方面對(duì)SSD算法進(jìn)行了改進(jìn);（3）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了車身漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)及分類系統(tǒng),通過Web服務(wù)器的形式為用戶... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

車身漆膜缺陷的常見類型

模型 P-R 曲線圖如圖 5.1 所示。圖 5.1 模型 P-R 曲線圖5.2 整體系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)5.2.1 系統(tǒng)概述車身漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)及分類系統(tǒng)運(yùn)行在已配置好 Caffe 框架和模型的服務(wù)器上，基于 Python 語言和 Flask 框架，通過 Web 服務(wù)器的形式為用戶提供車身00.10.20.30.40.50.60.70.80.910 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1PrecisionRecall漆包縮孔臟粒纖維漆渣漆片

統(tǒng)實(shí)現(xiàn)39（d）通過命令行提交 HTTP 請(qǐng)求訪問接口圖 5.3 車身漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)與分類系統(tǒng)截圖5.3 本章小結(jié)第五章首先介紹了實(shí)驗(yàn)環(huán)境和配置，然后通過對(duì)比進(jìn)行了離線數(shù)據(jù)增強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)和匹配策略改進(jìn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所述的策略提高了算法的表現(xiàn)。最后，詳細(xì)地闡述了本系統(tǒng)的架構(gòu)、模塊和系統(tǒng)模塊集成實(shí)驗(yàn)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法綜述[J]. 周曉彥,王珂,李凌燕.  電子測(cè)量技術(shù). 2017(11)
[2]汽車車身漆膜缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 孔飛,張川,馮日華,韓俊杰.  現(xiàn)代涂料與涂裝. 2017(03)
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)研究綜述[J]. 李旭冬,葉茂,李濤.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(10)

碩士論文
[1]汽車涂裝質(zhì)量控制系統(tǒng)應(yīng)用研究[D]. 宋澤宇.沈陽工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 張志豪.電子科技大學(xué) 2018
[3]基于圖像處理的車身漆膜缺陷識(shí)別與分類研究[D]. 駱亞微.吉林大學(xué) 2016
[4]基于線結(jié)構(gòu)光的車身漆膜缺陷檢測(cè)方法研究[D]. 陳洪柱.吉林大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3345342