基于機(jī)器視覺(jué)的汽車(chē)車(chē)身劃痕檢測(cè)與處理

劉萬(wàn)華，唐陽(yáng)山，張 麗，哈瑞峰

（1.遼寧工業(yè)大學(xué) 汽車(chē)與交通工程學(xué)院，遼寧 錦州 121001；2.錦州市公共交通有限責(zé)任公司，遼寧 錦州 121000）

在交通發(fā)達(dá)、道路通暢的條件下，汽車(chē)已成為外出必不可少的交通工具，但在使用過(guò)程中難免會(huì)產(chǎn)生深淺不一的劃痕，目前無(wú)論輕微、嚴(yán)重，都可以通過(guò)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)，清晰地發(fā)現(xiàn)汽車(chē)在車(chē)身表面所產(chǎn)生的劃痕。而各種痕跡會(huì)給人們視覺(jué)造成不美觀的感受，通過(guò)一些方式處理可以修復(fù)車(chē)身表面。

1 汽車(chē)車(chē)身產(chǎn)生劃痕

汽車(chē)劃痕是指漆膜表面由于硬物作用出現(xiàn)的線條痕跡[1]，由于作用物或作用力輕重不同，導(dǎo)致汽車(chē)車(chē)身表面的劃痕嚴(yán)重程度不同，對(duì)車(chē)身漆面劃痕的損傷程度進(jìn)行判斷可通過(guò)兩種方法：觀察法和觸摸法，并可根據(jù)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(lèi)型[2]。而三種劃痕的分類(lèi)是通過(guò)對(duì)不同車(chē)輛的車(chē)身涂裝漆：底漆層、面漆層、清漆層的傷害進(jìn)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(xì)微刮傷，色漆層未刮透，對(duì)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(shù)、某些類(lèi)型的洗車(chē)、極端天氣暴露，甚至日常使用都會(huì)磨損或損壞車(chē)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(duì)于微度劃痕較為嚴(yán)重一點(diǎn)，使得面漆層受到損傷，具體是指透明的色漆層已經(jīng)刮透?jìng)懊嫫釋由踔两饘賹?，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(yè)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(duì)車(chē)漆傷害較大，使得最薄和最脆弱的底漆層已刮透，使得汽車(chē)車(chē)身上的金屬性外表清晰可見(jiàn)，并且金屬層受到嚴(yán)重傷害的劃痕。

圖3 深度劃痕

2 劃痕檢測(cè)

隨著社會(huì)發(fā)展科技進(jìn)步，各種無(wú)損傷的檢測(cè)技術(shù)逐漸普遍出現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外在劃痕檢測(cè)與識(shí)別的技術(shù)上得到不斷提升。自1980年以來(lái)，隨著汽車(chē)行業(yè)的發(fā)展，往往容易造成各種交通事故，對(duì)于車(chē)身表面缺陷識(shí)別技術(shù)的研究顯得日益重要。從一開(kāi)始傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法到現(xiàn)在常見(jiàn)的滲透識(shí)別、磁粉識(shí)別、圖像識(shí)別以及基于超聲波激光的識(shí)別方法，可以看出劃痕檢測(cè)系統(tǒng)在逐步發(fā)展，不斷完善。從傳統(tǒng)的人工檢測(cè)識(shí)別到機(jī)器檢測(cè)識(shí)別；從組成結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的單個(gè)微小原件到組成結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多個(gè)汽車(chē)部件；從人工占主導(dǎo)的高成本到機(jī)器占主導(dǎo)的低成本操作。相機(jī)清晰度、處理器性能等都會(huì)影響劃痕檢測(cè)技術(shù)的識(shí)別。

2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

相比中國(guó)在表面劃痕識(shí)別上的研究，國(guó)外研究發(fā)現(xiàn)較早一些，因一些國(guó)家的重視，從20世紀(jì)70年代，就有了較多的投入，投入了較大的研發(fā)力度和較為先進(jìn)的設(shè)備，使表面缺陷檢測(cè)技術(shù)逐漸融入到工業(yè)生產(chǎn)作業(yè)中。美國(guó)是無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的先導(dǎo)者，在1981年美國(guó)在劃痕檢測(cè)系統(tǒng)方面仍處于領(lǐng)先狀態(tài)，所成立的康耐視公司（Cognex）不斷研發(fā)設(shè)計(jì)各種基于實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺(jué)的軟件，用于在金屬等表面進(jìn)行缺陷檢測(cè)并且得到了廣泛應(yīng)用，其中該公司提出的 Smart View系統(tǒng)[3]使用圖像處理算法對(duì)所獲得的痕跡圖像進(jìn)行處理，并且在采集圖像時(shí)候采用先進(jìn)的照明技術(shù)用來(lái)保證達(dá)到高效率的圖像識(shí)別收集，以便于達(dá)到高技術(shù)的檢測(cè)金屬物品表面缺陷；同時(shí)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(jī)相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)了一種新的檢測(cè)方法可用于鋼鐵材料。后來(lái)各國(guó)陸續(xù)研究出各種產(chǎn)品，如德國(guó)的百事泰公司[5]為了識(shí)別鋼帶表面的缺陷發(fā)明了一種采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）識(shí)別缺陷的系統(tǒng)，不僅可以對(duì)鋼帶表面的缺陷識(shí)別而且可以對(duì)該物體表面的缺陷數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與匯總，將不同類(lèi)型的缺陷分類(lèi)展示。荷蘭菲利普斯公司[6]不滿足于眼前識(shí)別技術(shù)，在20世紀(jì)90年代時(shí)期將不同的濾波算法運(yùn)用到圖像識(shí)別處理技術(shù)中，設(shè)計(jì)出一套以X射線為基礎(chǔ)進(jìn)行識(shí)別缺陷的裝置，該裝置利用X射線的光子輻射，波長(zhǎng)比紫外線短的電磁波特性，通過(guò)設(shè)備發(fā)出照射到所要識(shí)別的圖像上從而能夠進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)查找缺陷處。CELIK H，DVLGER L和 TOPALBEKIROGLU M[7]共同開(kāi)發(fā)了一套基于機(jī)器視覺(jué)的織物缺陷自動(dòng)檢測(cè)和分類(lèi)系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用小波變換（Wavelet Transform,WT）、雙閾值二值化和形態(tài)學(xué)運(yùn)算等圖像處理方法，對(duì)幾種常見(jiàn)的缺陷類(lèi)型通過(guò)特征提取和訓(xùn)練分類(lèi)進(jìn)行分類(lèi)檢測(cè)處理。日本、英國(guó)等一些公司在劃痕識(shí)別檢測(cè)方面也都較早投入研究，并投入使用。

早期我國(guó)由于互聯(lián)網(wǎng)科技不夠發(fā)達(dá)，受條件和資源限制，大部分自動(dòng)識(shí)別和檢測(cè)裝置自主研發(fā)系統(tǒng)較少，常用的主要是依靠國(guó)外先進(jìn)設(shè)備的引進(jìn)。然而在經(jīng)濟(jì)全球化的趨勢(shì)下，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)和科技的飛速發(fā)展中國(guó)汲取國(guó)外先進(jìn)識(shí)別痕跡設(shè)備使用經(jīng)驗(yàn)在表面缺陷檢測(cè)技術(shù)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(fā)出一種應(yīng)用于印刷、醫(yī)藥、紡織以及電子的金屬表面，檢測(cè)金屬表面是否存在痕跡，將該程序應(yīng)用于生產(chǎn)線上可以自動(dòng)識(shí)別出金屬表面的痕跡缺陷，在使用形態(tài)學(xué)運(yùn)算的基礎(chǔ)上增加了清晰可見(jiàn)的照明光源可以對(duì)表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)和分類(lèi)[8]。同時(shí)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(fā)研究出一種采用自適應(yīng)閾值分割算法和缺陷區(qū)域提取算法，根據(jù)不同的灰度值直接對(duì)圖像進(jìn)行分割將鋼軌表面的痕跡缺陷進(jìn)行處理識(shí)別，并對(duì)識(shí)別出的痕跡缺陷進(jìn)行特征提取。胡秀珍等人[10]通過(guò)使用線性平滑濾波方法將圖像進(jìn)行預(yù)處理，再利用索貝爾算子將預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分割用于獲得圖像的一階梯度，后結(jié)合形態(tài)學(xué)和區(qū)域填充（Solid）技術(shù)填充缺失區(qū)域，從而發(fā)現(xiàn)缺陷，這采用智能檢測(cè)的方法將生產(chǎn)線中鐵芯是否存在缺陷檢測(cè)出來(lái)。周奇[11]利用形態(tài)學(xué)凸性進(jìn)行邊緣檢測(cè)，結(jié)合模板匹配技術(shù)，發(fā)現(xiàn)一種算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)太陽(yáng)能電池缺陷的識(shí)別，通過(guò)形態(tài)學(xué)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(cè)出來(lái)。左宗祥等[12]針對(duì)剎車(chē)片的缺陷檢測(cè)利用灰度值和形態(tài)學(xué)特征，發(fā)現(xiàn)一種通過(guò)利用剎車(chē)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(chē)身劃痕識(shí)別檢測(cè)

在汽車(chē)車(chē)身表面產(chǎn)生劃痕時(shí)，往往需要一些手段對(duì)汽車(chē)車(chē)身表面產(chǎn)生的劃痕進(jìn)行檢測(cè)，目前來(lái)看最主要的檢測(cè)方式主要是操作簡(jiǎn)單、需要工作人員現(xiàn)場(chǎng)勘察的人工檢測(cè)，而人工檢測(cè)往往存在較高的漏檢率和誤檢率、同時(shí)人工檢測(cè)工作人員可能帶有情感分析易產(chǎn)生較低的效率并且工作勞動(dòng)強(qiáng)度大。隨著圖像處理的不斷發(fā)展與進(jìn)步，為解決人工檢測(cè)的這些缺點(diǎn)，本文通過(guò)幾種常用的車(chē)身劃痕檢測(cè)手段，不斷比較分析，提出了一種基于 OTSU算法的以機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)為基礎(chǔ)的實(shí)現(xiàn)車(chē)身劃痕能夠自動(dòng)檢測(cè)的方案，此方案安全可靠，在艱難復(fù)雜的工作環(huán)境里可以較長(zhǎng)時(shí)間工作，并且能夠獲得較高的檢測(cè)精度。

在機(jī)器視覺(jué)劃痕檢測(cè)中，我們可以將檢測(cè)劃痕總過(guò)程概況為兩方面：第一是發(fā)現(xiàn)，通過(guò)識(shí)別檢測(cè)找出在某一車(chē)身圖像中所有的劃痕；第二是分類(lèi)，在圖像上找到劃痕后，根據(jù)痕跡的形態(tài)進(jìn)一步可以對(duì)發(fā)現(xiàn)的劃痕進(jìn)行提取分類(lèi)[13]，識(shí)別后的圖像可以根據(jù)檢測(cè)的劃痕傷害程度劃分為兩大類(lèi)。

2.2.1 第一類(lèi)劃痕檢測(cè)

第一類(lèi)劃痕相對(duì)容易發(fā)現(xiàn)，劃痕比較清晰，往往是容易從外觀表面就可以進(jìn)行辨認(rèn)的，同時(shí)灰度可以明顯看出變化，與周?chē)鷧^(qū)域形成明顯對(duì)比[14]，如圖4和圖6所示，這類(lèi)劃痕識(shí)別可以通過(guò)使用最大類(lèi)間差（OTSU）算法根據(jù)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(biāo)記。最大類(lèi)間差（OTSU）算法即大津算法，在1979年時(shí)候，大津采用聚類(lèi)思維分析圖像，因?yàn)閳D像的灰度不同，因此，按照灰度等級(jí)進(jìn)行劃分，從而將圖像分成背景和前景不相同的兩個(gè)部分[15]，利用不同的兩個(gè)灰度級(jí)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(jù)差別找到那個(gè)可以劃分的灰度級(jí)別進(jìn)行劃分是否產(chǎn)生痕跡，減少圖像受亮度和對(duì)比度的影響，減少容錯(cuò)率，有效地識(shí)別劃痕。

圖4 深度劃痕

使用 OTSU算法識(shí)別劃痕，通過(guò)完成對(duì)直方圖的單閾值分割，也就是通過(guò)使用最大類(lèi)間方差或最小類(lèi)內(nèi)方差方法來(lái)尋找閾值，即：

最大類(lèi)間方差+最小類(lèi)內(nèi)方差=總方差

將t定為所需設(shè)定的閾值[16]，這樣當(dāng)我們從L個(gè)灰度級(jí)中總會(huì)找一個(gè)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(shù)據(jù)中計(jì)算量過(guò)大，往往可用

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

通過(guò)識(shí)別車(chē)身表面，可將在識(shí)別的二值化圖像中的小于20個(gè)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(cè)圖

圖6 中度劃痕

圖7 中度劃痕檢測(cè)圖

2.2.2 第二類(lèi)劃痕檢測(cè)

第二類(lèi)劃痕可以說(shuō)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(fā)現(xiàn)，不易識(shí)別，從整體來(lái)看圖像灰度相差不大相對(duì)均衡，車(chē)身表面有劃痕的像素點(diǎn)少，表現(xiàn)不明顯，難以發(fā)現(xiàn)劃痕，如圖8和圖10所示。進(jìn)行此類(lèi)劃痕識(shí)別時(shí)候先將原圖像進(jìn)行處理，如均值濾波處理，然后將得到的圖像與原始圖像進(jìn)行大小比較，可以得到絕對(duì)值大于閾值的差值，那么這個(gè)差值就可以設(shè)為目標(biāo)，將該區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識(shí)計(jì)算面積，如果面積過(guò)小就舍去，這樣保留下來(lái)的即為劃痕。

圖8 微度劃痕

圖9 微度劃痕檢測(cè)圖

圖10 不明顯劃痕

不清晰的痕跡采用均值濾波對(duì)灰度處理后圖像進(jìn)行識(shí)別，將卷積窗口大小定為15*15。均值濾波算法可以說(shuō)是線性濾波算法中的典型算法，通過(guò)在需要識(shí)別的圖像上對(duì)給定像素的一個(gè)模板，這個(gè)模板中有周?chē)南噜徑南袼?，將模板中的平均像素代替原圖像的像素，從而達(dá)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(duì)值，得到絕對(duì)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(jìn)行分類(lèi)：大于閾值的像素值設(shè)置為1，小于的則設(shè)置為0，得到初始檢測(cè)結(jié)果，最后將小于10個(gè)像素的單元去掉得到圖9和圖11檢測(cè)結(jié)果。

圖11 不明顯劃痕檢測(cè)圖

因?yàn)楹圹E檢測(cè)中的圖像受外界因素影響會(huì)發(fā)生改變，因此想要求得每一種圖像時(shí)候，為了達(dá)到效果需要從多個(gè)角度出發(fā)結(jié)合不同的檢測(cè)方法進(jìn)行處理。而這類(lèi)圖像，有一個(gè)共性就是有劃痕處灰度相對(duì)較低，灰度值偏小，與完好部分有一定差距；而且汽車(chē)車(chē)身表面相對(duì)光滑，灰度值均勻，缺乏紋理特征。因此在進(jìn)行車(chē)身劃痕檢測(cè)時(shí)候，可以利用圖像識(shí)別中不同的灰度值，采用閾值分割等方法辨別出劃痕。

現(xiàn)有一輛在路面行駛時(shí)不知被什么劃痕的汽車(chē)，車(chē)身表面如圖12所示。

圖12 車(chē)身側(cè)面圖

通過(guò)觀察車(chē)身表面劃痕，可以發(fā)現(xiàn)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(jiàn)，因此可以通過(guò)使用 OTSU算法識(shí)別劃痕，通過(guò)完成對(duì)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(guò)識(shí)別，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)取閾值為0.177 6時(shí)，使得前景和背景的方差最大，將小于20個(gè)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(chē)身劃痕檢測(cè)圖

車(chē)身表面的形態(tài)不僅影響著汽車(chē)本身是否美觀，影響著一個(gè)人對(duì)車(chē)的整體感官，而且會(huì)的深層次漆面產(chǎn)生保護(hù)。當(dāng)檢測(cè)出劃痕后，而為了能夠不影響車(chē)身表面形態(tài)，往往會(huì)對(duì)檢測(cè)出的痕跡進(jìn)行修復(fù)處理。

3 劃痕修復(fù)

由于車(chē)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(huì)有所不同，根據(jù)車(chē)身劃痕的輕重程度可以進(jìn)行不同的修復(fù)工藝。

3.1 微度劃痕的修復(fù)工藝

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

圖14 微度劃痕修復(fù)工藝流程

在拋光還原中最常見(jiàn)的是使用 3M 高級(jí)水溶性細(xì)蠟、海綿輪進(jìn)行拋光，拋光機(jī)使用1 000 r/min左右的速度進(jìn)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(guò)細(xì)拋漆面還原漆面光澤度和消除旋紋印處理；最后將漆面進(jìn)行上蠟。微度劃痕較為容易產(chǎn)生，往往在洗車(chē)、擦車(chē)或有輕微摩擦?xí)r都很容易造成，這類(lèi)劃痕未穿透清漆層，一般單用手感察覺(jué)不出凹痕處。

3.2 中度劃痕的修復(fù)工藝

中度劃痕對(duì)車(chē)身的傷害可以看見(jiàn)色漆層，但是底層色漆沒(méi)有受到損傷，通過(guò)觸摸法分析時(shí)能清晰地感受到劃痕感，修復(fù)工藝是在微度劃痕處理的基礎(chǔ)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(fù)操作直至表面打磨到無(wú)痕跡停止；經(jīng)過(guò)研磨處理會(huì)使得漆面光澤暗淡，這時(shí)通過(guò)使用 3M 研磨粗蠟，粗海綿輪進(jìn)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(fù)工藝

遭受深度劃痕傷害可以看見(jiàn)電解漆，但是還沒(méi)有到金屬，也就是沒(méi)有傷害到底層涂漆，因此需要對(duì)面漆層進(jìn)行修補(bǔ)，不需要對(duì)底漆層進(jìn)行處理，在實(shí)際的工作中常見(jiàn)的深度劃痕修復(fù)工藝流程如圖15所示。

圖15 深度劃痕修復(fù)工藝流程

除了常見(jiàn)的三種劃痕外，還有淺度劃痕、車(chē)身漆面的局部損傷、車(chē)身的涂裝面層出現(xiàn)斑點(diǎn)等，而修復(fù)工藝會(huì)因?yàn)閯澓坌螒B(tài)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(chē)身表面所造成的劃痕底漆層未受到傷害，為中度劃痕。通過(guò)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(duì)有劃痕表面進(jìn)行帶水研磨，而后使用 3M 高級(jí)水溶性細(xì)蠟、海綿輪進(jìn)行拋光，最后使用車(chē)漆同種顏色進(jìn)行上色保護(hù)，還原車(chē)身，如圖16所示。這時(shí)使用OTSU算法檢測(cè)，如圖17所示，可以發(fā)現(xiàn)并沒(méi)有劃痕。

圖16 修復(fù)后車(chē)身表面

圖17 修復(fù)后車(chē)身檢測(cè)圖

4 總結(jié)

以機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)為基礎(chǔ)的對(duì)車(chē)身劃痕進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)的方法，通過(guò)采用 OTSU算法實(shí)現(xiàn)對(duì)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(duì)待不同的劃痕程度所采用的修復(fù)工藝也會(huì)有所不同，正確的方法有利于保證劃痕修復(fù)。