傳統(tǒng)圖像算法傳統(tǒng)圖像算法中特征提取主要依賴人工設計的提取器，需要有專業(yè)知識及復雜的參數(shù)調(diào)整過程，分類決策也需要人工構(gòu)建規(guī)則引擎，每個方法和規(guī)則都是針對具體應用的，泛化能力及魯棒性較差。具體到缺陷檢測的應用場景，需要先對缺陷在包括但不限于顏色、灰度、形狀、長度等的一個或多個維度上進行量化規(guī)定，再根據(jù)這些量化規(guī)定在圖像上尋找符合條件的特征區(qū)域，并進行標記。

深度學習算法深度學習算法主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動進行特征提取和分類決策，根據(jù)大量樣本的學習能夠得到深層的、數(shù)據(jù)集特定的特征表示，其對數(shù)據(jù)集的表達更高效和準確，所提取的抽象特征魯棒性更強，泛化能力更好，但檢測結(jié)果受樣本集的影響較大。深度學習通過大量的缺陷照片數(shù)據(jù)樣本訓練而得到缺陷判別的模型參數(shù)，建立出一套缺陷判別模型，z終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別缺陷?？傮w來講，傳統(tǒng)圖像算法是人工認知驅(qū)動的方法，深度學習算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。深度學習算法一直在不斷拓展其應用的場景，但傳統(tǒng)圖像方法因其成熟、穩(wěn)定特征仍具有應用價值。 高級車型外觀檢測：品質(zhì)高、要求高的汽車面漆檢測設備。武漢快速汽車面漆檢測設備質(zhì)量好價格憂的廠家

Quan面推動全員能源管理及全員節(jié)能的管理思想；在項目承辦單位全體職工中樹立“人人要節(jié)能，人人會節(jié)能”的節(jié)能理念，達到了以精細管理促節(jié)能，以精細操作降能耗的目的；為切實加快相關行業(yè)的技術改造，提升產(chǎn)品科技含量等方面做了一定的工作，提高了能源利用效率，增強了企業(yè)的市場競爭力，從而有力地促進了項目承辦單位的高速、高效、健康發(fā)展。上一年度，xxx科技公司實現(xiàn)營業(yè)收入，同比增長（）。其中，主營業(yè)業(yè)務新能源汽車整車生產(chǎn)及銷售收入為，占營業(yè)總收入的。上年度營收情況一覽表序號項目一季度第二季度第三季度第四季度合計1營業(yè)收入2主營業(yè)務收入新能源汽車整車A新能源汽車整車B新能源汽車整車C新能源汽車整車D新能源汽車整車E新能源汽車整車F新能源汽車整車...3其他業(yè)務收入根據(jù)初步統(tǒng)計測算，公司實現(xiàn)利潤總額，較去年同期相比增長，增長率；實現(xiàn)凈利潤，較去年同期相比增長，增長率。上年度主要經(jīng)濟指標項目單位指標完成營業(yè)收入萬元完成主營業(yè)務收入萬元主營業(yè)務收入占比營業(yè)收入增長率（同比）營業(yè)收入增長量。長春非隧道式汽車面漆檢測設備供應商家流水線安裝、占地面積小、安裝靈活的汽車面漆檢測設備。

FasterR-CNN是以RPN(注意力網(wǎng)絡)和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)為算法框架，其中RPN用于生成可能存在目標的候選區(qū)域(Proposal),CNN用于對候選區(qū)域內(nèi)的目標進行識別并分類,同時進行邊界回歸調(diào)整候選區(qū)域邊框的大小和位置使其更精淮地標識缺陷目標。FasterR-CNN相比前代的R-CNN和FastR-CNN比較大的改進是將卷積結(jié)果共享給RPV和FastR-CNN網(wǎng)絡，在提高準確率的同時提高了檢測速度?？傮w來講，傳統(tǒng)圖像算法是人工認知驅(qū)動的方法，深度學習算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。深度學習算法一直在不斷拓展其成用的場景.但傳統(tǒng)圖像方法因其成熟、穩(wěn)定等特征仍具有應用價值。

常規(guī)的汽車涂裝過程中，噴涂后的車身需要進行漆膜表面的缺陷檢測和修飾。目前，噴涂后車身漆膜檢測主要通過人工目視的方法完成，存在耗時過長、效率低下及受人為因素影響等缺點，是制約涂裝車身質(zhì)量的關鍵因素之一。隨著光電、自動化和計算機圖像處理技術的發(fā)展，計算機視覺在不同工業(yè)部門得到了大量的應用。比如基于計算機視覺的表面缺陷自動檢測技術已經(jīng)大量地應用在織物表面、食品表面、鋼表面、瓷磚表面以及多晶硅太陽能電池表面檢測等領域。近幾年，表面缺陷自動檢測技術開始在汽車車身漆膜缺陷的檢測領域發(fā)展，并且已經(jīng)開始在一些汽車公司測試與應用。與傳統(tǒng)的人工檢測方法相比。涵蓋了色彩、光澤度、涂層厚度、表面缺陷、耐久性、附著力、環(huán)保性等多個方面。

本發(fā)明第三方面，還提供所述水性可撕膜溶膠樹脂的應用，將所述溶膠樹脂用噴槍均勻的噴涂在車漆上，噴涂后需自然干燥8～12分鐘后烘烤，烘烤溫度為60-70℃，烘烤20～35分鐘，根據(jù)需求噴護多層，得到用于車漆保護的水性可撕膜。本發(fā)明的特點如下：本發(fā)明制備的水性可撕膜溶膠以水性聚氨酯樹脂為基體，但是用于汽車保護的可撕膜對材料的韌性和硬度要求較高，而使用水性聚氨酯樹脂無法滿足要求。故本發(fā)明在組分中加入了水性丙烯酸乳液，用于增加膜的韌性，水性丙烯酸乳液的添加比例需要嚴格控制，水性丙烯酸乳液加入過少導致韌性不足，加入過多導致膜的附著性增大，難以從汽車上剝離。為了增強溶膠樹脂的硬度，本發(fā)明前期在組分中加入了鈦白粉、滑石粉、硅溶膠等成分，這些雖然能增加膜的強度，但是會出現(xiàn)分層或凝膠的現(xiàn)象，無論后期添加多少分散劑都無法解決分層的問題，于是通過研究探索，本發(fā)明添加了改性硅溶膠，不能增加膜的硬度，還能解決體系分層的問題。另外，還需要嚴格控制改性硅溶膠的添加量。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下有益效果：本發(fā)明提供水性可撕膜溶膠樹脂用于車漆保護時，具有高光澤。如鹽霧測試、石擊測試、溫度循環(huán)測試等，評估面漆的耐久性和穩(wěn)定性;洛陽快速汽車面漆檢測設備品牌

隨著計算機視覺技術和機器學習算法的不斷發(fā)展，自動化缺陷檢測系統(tǒng)已經(jīng)成為了汽車面漆檢測中的重要成員。武漢快速汽車面漆檢測設備質(zhì)量好價格憂的廠家

表1上述任一實施例和對比例中的用于車漆保護的水性可撕膜，是由下述制備方法制備而成的：按相應比例將所述流平增稠劑、潤濕分散劑、成膜助劑、促剝離劑、消泡劑和水添加到分散機中，攪拌10-15min。按相應比例依次將所述水性聚氨酯樹脂、水性丙烯酸乳液和改性硅溶膠添加到所述分散機中，繼續(xù)攪拌30-40min，得到所述用于車漆保護的水性可撕膜溶膠樹脂。將所制備的溶膠樹脂用噴槍均勻的噴涂在車漆上，噴涂后需自然干燥10min后烘烤，烘烤溫度在60-70℃，烘烤20-30min，可根據(jù)需求噴護多層，得到用于車漆保護的水性可撕膜。實施例1-6及對比例1-2所制備的用于車漆保護的水性可撕膜的各項性能如表2所示。表2注：硬度2h＞h＞hb由表2可以看出，實施例1-6和對比例1-2可撕膜的耐沖擊性、柔韌性、耐油耐水性都能達到所需要求，但是在表干時間、膜外觀、硬度和可剝離性存在較大差異。所制備的用于車漆保護的水性可撕膜要求具有較快的表干時間，較高的硬度，透明有光澤的外觀和較好的可撕性。改性硅溶膠可以提高可撕膜的硬度，水性丙烯酸乳液可以提高可撕膜的耐沖擊性和柔韌性。武漢快速汽車面漆檢測設備質(zhì)量好價格憂的廠家