汽车配件面漆颜色识别

摘要

目前汽车的消费市场不断的升级，汽车配件的面漆颜色种类也越来越多，随之而来的问题就有对于面漆颜色的识别难度也就越来越大。尤其是在面对多种面漆颜色接近、色差较小的情况下，容易出现识别正确率低、效率低等问题。这就会导致目前很多汽车配件制造商对于面漆颜色识别难度增大，严重制约了行业的发展。而高光谱成像技术融合了成像技术和光谱技术，可以捕捉远大于可见光范围的光谱信息和图像信息。通过高光谱成像设备采集齐配件面漆数据，再利用光谱云平台进行光谱特征分析、模型训练与匹配，能够精准、高校地实现颜色的识别以及漆面均匀性的检测。

痛点

1.精准度低

人工识别依赖视觉判断，容易受光线条件（如自然光、室内灯光）、观察角度和个体色觉差异影响，导致颜色匹配不一致。例如，金属漆或珠光漆因光线折射可能被误判为不同色号;

2.效率低

人工识别需要反复对比和调色，需要花费的时间比较长，特别是需要批量监测或者是颜色比较复杂的情况下，缺乏与之相对应的色卡进行比对，导致效率低下；

3.漆面缺陷检测难

人工肉眼及普通的工业相机对于漆面覆盖的均匀性检测精准度低，导致出厂品控难；

4.对人体造成健康危害

长时间接触化学漆料，会对人体健康造成危害；

高光谱成像技术优势

1.识别精度高

能捕捉不同颜色的光谱信息，可辨纳米级的颜色种类，还能区分同色不同质涂层，识破隐性问题；

2.环境适应性强

多波段光谱数据抗光照干扰，窄波段或偏振技术可解决高反光材质过曝问题，适应车间漆雾、仓储光线不均等复杂工况；

3.检测效率优

可集成到生产线实现自动化检测，每秒能检 1-5 个配件，数据自动分析统计，降低人工成本与漏判率；

4.扩展性广

通过灵活选择光谱波段，适配金属漆、哑光漆、电镀层等多种漆面检测，还可扩展至漆面均匀性检测、耐候性预判。

解决方案

1.目的：通过高光谱的相机对汽车外饰漆面颜色进行分析，区分不同颜色的漆面。

2.过程：

① 选用汽车保险杠外饰的6份样品进行检测，样品的图片如下：

② 对这6份样品进行测试，在400-1000nm光谱范围内，按照5nm间隔连续采集样品的光谱数据，以下是所获得的数据对比分析：

③ 由光谱曲线图可知样品5和样品6的光谱曲线反射率都比较高，样品1、样品2、

样品3和样品4的反射率比较低，因此再把6份样品分成2组进行光谱数据分析。

样品5和样品6的光谱曲线分析如下：

由光谱曲线图可知样品5和样品6的反射率曲线特征趋势一致，因此可以判断这两种样品是同一种油漆。

④ 以下是样品1、样品2、样品3、样品4的光谱曲线分析：

由光谱曲线图分析可知，样品1是一种面漆，样品2是第二种面漆，由于样品3和样品4的曲线趋势相近，再单独对样品3和样品4进行分析。

⑤ 以下是、样品3和样品4的光谱曲线分析：

由光谱曲线图分析可知，样品3和样品4的反射率曲线特征趋势一致，因此可以得出样品3和样品4也是同一种油漆。

⑥ 把6种样品的光谱数据导入光谱云平台进行数据分析，验证结果的准确性。可以得出下图：

3.结论：两种测试方法得出的结果一致，这表明高光谱技术可以有效的区分出不同种类的漆面类型。

应用前景

高光谱技术在汽车配件面漆颜色识别领域未来应用前景广阔。对于生产端而已，可以适配个性化车漆的需求，通过多角度光谱扫描以此保障复杂车漆颜色一致，同时可以提升对于生产线检测效率与精度的。在市场上，可以快速的识别原厂漆与修补痕迹，为二手车估值提供数据依据。在事故的鉴定中，能够对微量的漆面进行无损检测并且可以匹配车库的数据库，为责任认定提供数据。同时，结合 AI 与大数据可实现智能化调色与定制，未来还可与多类传感器融合，拓展应用场景、提升识别可靠性。

相关产品