基于機器視覺的汽車車身劃痕檢測與處理

劉萬華，唐陽山，張 麗，哈瑞峰

（1.遼寧工業大學 汽車與交通工程學院，遼寧 錦州 121001；2.錦州市公共交通有限責任公司，遼寧 錦州 121000）

在交通發達、道路通暢的條件下，汽車已成為外出必不可少的交通工具，但在使用過程中難免會產生深淺不一的劃痕，目前無論輕微、嚴重，都可以通過機器視覺檢測，清晰地發現汽車在車身表面所產生的劃痕。而各種痕跡會給人們視覺造成不美觀的感受，通過一些方式處理可以修復車身表面。

1 汽車車身產生劃痕

汽車劃痕是指漆膜表面由于硬物作用出現的線條痕跡[1]，由于作用物或作用力輕重不同，導致汽車車身表面的劃痕嚴重程度不同，對車身漆面劃痕的損傷程度進行判斷可通過兩種方法：觀察法和觸摸法，并可根據劃痕深淺程度不同分為微度劃痕、中度劃痕和深度劃痕三種類型[2]。而三種劃痕的分類是通過對不同車輛的車身涂裝漆：底漆層、面漆層、清漆層的傷害進行劃分。

1.1 微度劃痕

微度劃痕，如圖1所示，指僅傷及表層的清漆透明層，在表層面漆細微刮傷，色漆層未刮透，對面漆的危害不大。微度劃痕通常傷其色漆層，而它作為最外層，也是劃痕最多的地方，也很容易損壞。不正確的清洗技術、某些類型的洗車、極端天氣暴露，甚至日常使用都會磨損或損壞車輛的清漆。

圖1 微度劃痕

1.2 中度劃痕

中度劃痕，如圖2所示，相對于微度劃痕較為嚴重一點，使得面漆層受到損傷，具體是指透明的色漆層已經刮透傷及面漆層甚至金屬層，但未傷及底漆層或面漆層未刮透。底漆或底色漆是三階段油漆作業中的中間層油漆，如果在特定顏色中需要任何其他特性，例如：變色元素、其他金屬元素或閃光，則在此處添加。

圖2 中度劃痕

1.3 深度劃痕

深度劃痕，如圖3所示，指對車漆傷害較大，使得最薄和最脆弱的底漆層已刮透，使得汽車車身上的金屬性外表清晰可見，并且金屬層受到嚴重傷害的劃痕。

圖3 深度劃痕

2 劃痕檢測

隨著社會發展科技進步，各種無損傷的檢測技術逐漸普遍出現，國內外在劃痕檢測與識別的技術上得到不斷提升。自1980年以來，隨著汽車行業的發展，往往容易造成各種交通事故，對于車身表面缺陷識別技術的研究顯得日益重要。從一開始傳統的人工檢測方法到現在常見的滲透識別、磁粉識別、圖像識別以及基于超聲波激光的識別方法，可以看出劃痕檢測系統在逐步發展，不斷完善。從傳統的人工檢測識別到機器檢測識別；從組成結構簡單的單個微小原件到組成結構復雜的多個汽車部件；從人工占主導的高成本到機器占主導的低成本操作。相機清晰度、處理器性能等都會影響劃痕檢測技術的識別。

2.1 國內外研究現狀

相比中國在表面劃痕識別上的研究，國外研究發現較早一些，因一些國家的重視，從20世紀70年代，就有了較多的投入，投入了較大的研發力度和較為先進的設備，使表面缺陷檢測技術逐漸融入到工業生產作業中。美國是無損檢測技術的先導者，在1981年美國在劃痕檢測系統方面仍處于領先狀態，所成立的康耐視公司（Cognex）不斷研發設計各種基于實現機器視覺的軟件，用于在金屬等表面進行缺陷檢測并且得到了廣泛應用，其中該公司提出的 Smart View系統[3]使用圖像處理算法對所獲得的痕跡圖像進行處理，并且在采集圖像時候采用先進的照明技術用來保證達到高效率的圖像識別收集，以便于達到高技術的檢測金屬物品表面缺陷；同時Westinghous公司[4]利用不同照明光路與電荷耦合元件（Charge Coupled Device, CCD）線陣相機相結合，發現了一種新的檢測方法可用于鋼鐵材料。后來各國陸續研究出各種產品，如德國的百事泰公司[5]為了識別鋼帶表面的缺陷發明了一種采用人工神經網絡（Artificial Neural Network, ANN）識別缺陷的系統，不僅可以對鋼帶表面的缺陷識別而且可以對該物體表面的缺陷數量進行統計與匯總，將不同類型的缺陷分類展示。荷蘭菲利普斯公司[6]不滿足于眼前識別技術，在20世紀90年代時期將不同的濾波算法運用到圖像識別處理技術中，設計出一套以X射線為基礎進行識別缺陷的裝置，該裝置利用X射線的光子輻射，波長比紫外線短的電磁波特性，通過設備發出照射到所要識別的圖像上從而能夠進行自動檢測查找缺陷處。CELIK H，DVLGER L和 TOPALBEKIROGLU M[7]共同開發了一套基于機器視覺的織物缺陷自動檢測和分類系統，該系統利用小波變換（Wavelet Transform,WT）、雙閾值二值化和形態學運算等圖像處理方法，對幾種常見的缺陷類型通過特征提取和訓練分類進行分類檢測處理。日本、英國等一些公司在劃痕識別檢測方面也都較早投入研究，并投入使用。

早期我國由于互聯網科技不夠發達，受條件和資源限制，大部分自動識別和檢測裝置自主研發系統較少，常用的主要是依靠國外先進設備的引進。然而在經濟全球化的趨勢下，隨著中國經濟和科技的飛速發展中國汲取國外先進識別痕跡設備使用經驗在表面缺陷檢測技術方面也取得了一定的成就。 例如，在1991年建立在北京的大恒圖像研發出一種應用于印刷、醫藥、紡織以及電子的金屬表面，檢測金屬表面是否存在痕跡，將該程序應用于生產線上可以自動識別出金屬表面的痕跡缺陷，在使用形態學運算的基礎上增加了清晰可見的照明光源可以對表面缺陷進行檢測和分類[8]。同時劉澤等人[9]為了能夠更好地處理鋼軌表面的痕跡，從鋼軌的灰度值出發研究出一種采用自適應閾值分割算法和缺陷區域提取算法，根據不同的灰度值直接對圖像進行分割將鋼軌表面的痕跡缺陷進行處理識別，并對識別出的痕跡缺陷進行特征提取。胡秀珍等人[10]通過使用線性平滑濾波方法將圖像進行預處理，再利用索貝爾算子將預處理后的圖像進行分割用于獲得圖像的一階梯度，后結合形態學和區域填充（Solid）技術填充缺失區域，從而發現缺陷，這采用智能檢測的方法將生產線中鐵芯是否存在缺陷檢測出來。周奇[11]利用形態學凸性進行邊緣檢測，結合模板匹配技術，發現一種算法能夠實現對太陽能電池缺陷的識別，通過形態學凸性和模板匹配將電池是否存在缺陷或者存在的缺陷檢測出來。左宗祥等[12]針對剎車片的缺陷檢測利用灰度值和形態學特征，發現一種通過利用剎車片上的灰度值不同采集痕跡，采用邊緣提取和局部閾值分割算法，找出缺陷位置。

2.2 車身劃痕識別檢測

在汽車車身表面產生劃痕時，往往需要一些手段對汽車車身表面產生的劃痕進行檢測，目前來看最主要的檢測方式主要是操作簡單、需要工作人員現場勘察的人工檢測，而人工檢測往往存在較高的漏檢率和誤檢率、同時人工檢測工作人員可能帶有情感分析易產生較低的效率并且工作勞動強度大。隨著圖像處理的不斷發展與進步，為解決人工檢測的這些缺點，本文通過幾種常用的車身劃痕檢測手段，不斷比較分析，提出了一種基于 OTSU算法的以機器視覺檢測技術為基礎的實現車身劃痕能夠自動檢測的方案，此方案安全可靠，在艱難復雜的工作環境里可以較長時間工作，并且能夠獲得較高的檢測精度。

在機器視覺劃痕檢測中，我們可以將檢測劃痕總過程概況為兩方面：第一是發現，通過識別檢測找出在某一車身圖像中所有的劃痕；第二是分類，在圖像上找到劃痕后，根據痕跡的形態進一步可以對發現的劃痕進行提取分類[13]，識別后的圖像可以根據檢測的劃痕傷害程度劃分為兩大類。

2.2.1 第一類劃痕檢測

第一類劃痕相對容易發現，劃痕比較清晰，往往是容易從外觀表面就可以進行辨認的，同時灰度可以明顯看出變化，與周圍區域形成明顯對比[14]，如圖4和圖6所示，這類劃痕識別可以通過使用最大類間差（OTSU）算法根據圖像劃痕處閾值差別求取二值化閾值，從而將缺陷部分直接標記。最大類間差（OTSU）算法即大津算法，在1979年時候，大津采用聚類思維分析圖像，因為圖像的灰度不同，因此，按照灰度等級進行劃分，從而將圖像分成背景和前景不相同的兩個部分[15]，利用不同的兩個灰度級存在差距，而且灰度值的差別度最大且灰度的差別度最小，這樣可以根據差別找到那個可以劃分的灰度級別進行劃分是否產生痕跡，減少圖像受亮度和對比度的影響，減少容錯率，有效地識別劃痕。

圖4 深度劃痕

使用 OTSU算法識別劃痕，通過完成對直方圖的單閾值分割，也就是通過使用最大類間方差或最小類內方差方法來尋找閾值，即：

最大類間方差+最小類內方差=總方差

將t定為所需設定的閾值[16]，這樣當我們從L個灰度級中總會找一個合適的我們所需要的t值使得前景和背景的方差最大。所求方差公式為

由于在我們所求數據中計算量過大，往往可用

式中，W0為圖像灰度分級后前景所占比例；U0為分級后圖像中前景平均灰度；W1為圖像灰度分級后背景所占比例；U1為分級后圖像中背景平均灰度；U為所需識別圖像的總平均灰度。

通過識別車身表面，可將在識別的二值化圖像中的小于20個像素的二值化單元去掉，即可得到所需求劃痕圖像，如圖5和圖7所示。

圖5 深度劃痕檢測圖

圖6 中度劃痕

圖7 中度劃痕檢測圖

2.2.2 第二類劃痕檢測

第二類劃痕可以說是指在一張圖像中有的地方灰度值有所變化，但是這一部分的變化較難發現，不易識別，從整體來看圖像灰度相差不大相對均衡，車身表面有劃痕的像素點少，表現不明顯，難以發現劃痕，如圖8和圖10所示。進行此類劃痕識別時候先將原圖像進行處理，如均值濾波處理，然后將得到的圖像與原始圖像進行大小比較，可以得到絕對值大于閾值的差值，那么這個差值就可以設為目標，將該區域進行標識計算面積，如果面積過小就舍去，這樣保留下來的即為劃痕。

圖8 微度劃痕

圖9 微度劃痕檢測圖

圖10 不明顯劃痕

不清晰的痕跡采用均值濾波對灰度處理后圖像進行識別，將卷積窗口大小定為15*15。均值濾波算法可以說是線性濾波算法中的典型算法，通過在需要識別的圖像上對給定像素的一個模板，這個模板中有周圍的相鄰近的像素，將模板中的平均像素代替原圖像的像素，從而達到平滑降噪功能。然后將均值濾波后的圖像與未濾波的灰度圖像相減，并取絕對值，得到絕對值圖像；在該圖像中能夠找到最大的像素值，并取該圖像值的0.3倍作為閾值，這樣后進行分類：大于閾值的像素值設置為1，小于的則設置為0，得到初始檢測結果，最后將小于10個像素的單元去掉得到圖9和圖11檢測結果。

圖11 不明顯劃痕檢測圖

因為痕跡檢測中的圖像受外界因素影響會發生改變，因此想要求得每一種圖像時候，為了達到效果需要從多個角度出發結合不同的檢測方法進行處理。而這類圖像，有一個共性就是有劃痕處灰度相對較低，灰度值偏小，與完好部分有一定差距；而且汽車車身表面相對光滑，灰度值均勻，缺乏紋理特征。因此在進行車身劃痕檢測時候，可以利用圖像識別中不同的灰度值，采用閾值分割等方法辨別出劃痕。

現有一輛在路面行駛時不知被什么劃痕的汽車，車身表面如圖12所示。

圖12 車身側面圖

通過觀察車身表面劃痕，可以發現面漆層受到損傷，但未傷及底漆層或面漆層。由于受到的痕跡清晰可見，因此可以通過使用 OTSU算法識別劃痕，通過完成對直方圖的單閾值分割，尋找圖像劃痕處閾值差求取二值化閾值。

通過識別，可以發現當取閾值為0.177 6時，使得前景和背景的方差最大，將小于20個像素的二值化單元去掉，即可得到所需求劃痕圖像，如圖13所示。

圖13 車身劃痕檢測圖

車身表面的形態不僅影響著汽車本身是否美觀，影響著一個人對車的整體感官，而且會的深層次漆面產生保護。當檢測出劃痕后，而為了能夠不影響車身表面形態，往往會對檢測出的痕跡進行修復處理。

3 劃痕修復

由于車身往往受到的劃痕損傷程度不同，因此漆面處理的方法也會有所不同，根據車身劃痕的輕重程度可以進行不同的修復工藝。

3.1 微度劃痕的修復工藝

微度劃痕是使車身遭受較輕的傷害，這種劃痕沒有傷及到漆面，因此不需采用噴漆處理，只要進行一些表面處理就可以還原車身原表面形態。修復工藝流程如圖14所示。

圖14 微度劃痕修復工藝流程

在拋光還原中最常見的是使用 3M 高級水溶性細蠟、海綿輪進行拋光，拋光機使用1 000 r/min左右的速度進行漆面粗拋消去表面劃痕，再使用2 000 r/min左右的速度將漆面光澤較暗和一些未消除的旋紋印通過細拋漆面還原漆面光澤度和消除旋紋印處理；最后將漆面進行上蠟。微度劃痕較為容易產生，往往在洗車、擦車或有輕微摩擦時都很容易造成，這類劃痕未穿透清漆層，一般單用手感察覺不出凹痕處。

3.2 中度劃痕的修復工藝

中度劃痕對車身的傷害可以看見色漆層，但是底層色漆沒有受到損傷，通過觸摸法分析時能清晰地感受到劃痕感，修復工藝是在微度劃痕處理的基礎上添加研磨處理。將表面劃痕處使用P2000水磨砂紙帶水研磨，反復操作直至表面打磨到無痕跡停止；經過研磨處理會使得漆面光澤暗淡，這時通過使用 3M 研磨粗蠟，粗海綿輪進行拋光處理，處理方法同微度劃痕處理中的拋光處理一致，至痕跡消失并使漆面具有光澤度。

3.3 深度劃痕的修復工藝

遭受深度劃痕傷害可以看見電解漆，但是還沒有到金屬，也就是沒有傷害到底層涂漆，因此需要對面漆層進行修補，不需要對底漆層進行處理，在實際的工作中常見的深度劃痕修復工藝流程如圖15所示。

圖15 深度劃痕修復工藝流程

除了常見的三種劃痕外，還有淺度劃痕、車身漆面的局部損傷、車身的涂裝面層出現斑點等，而修復工藝會因為劃痕形態或深淺不同而使用不同的方法。

在上述事故中可以明顯看出車身表面所造成的劃痕底漆層未受到傷害，為中度劃痕。通過使用清洗劑去除打磨表面異物，并烘干，然后將表面劃痕處使用 P2000水磨砂紙對有劃痕表面進行帶水研磨，而后使用 3M 高級水溶性細蠟、海綿輪進行拋光，最后使用車漆同種顏色進行上色保護，還原車身，如圖16所示。這時使用OTSU算法檢測，如圖17所示，可以發現并沒有劃痕。

圖16 修復后車身表面

圖17 修復后車身檢測圖

4 總結

以機器視覺檢測技術為基礎的對車身劃痕進行自動檢測的方法，通過采用 OTSU算法實現對直方圖的單閾值分割，以獲得的閾值作為定值分割獲得痕跡圖像，對待不同的劃痕程度所采用的修復工藝也會有所不同，正確的方法有利于保證劃痕修復。