研究人员开发了一套自动化机器视觉系统，可对汽车涂层的石击崩裂缺陷开展客观检测与等级评定。该方法检测结果稳定，与资深检验人员的评定结果高度相关，检测耗时约降至人工检测的七分之一。
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石击崩裂是汽车涂层常见的表面缺陷。小石子和碎石高速撞击涂层表面，会造成涂层局部脱落，形成崩裂损伤。传统耐石击性能评估依据行业标准采用目视检测，这种方式主观性较强，不同检验人员的评定结果容易出现偏差。近期一项研究针对该痛点，开发了基于机器视觉与图像处理的自动化方案，实现对涂层石击损伤的客观检测与分级。
研究按照标致 PSA D241312-H 标准制备涂层样板并开展测试，得到不同损伤程度的崩裂试样；随后在均匀光照条件下采集高分辨率图像，保证输入数据具备可比性。整套图像处理流程融合对比度增强、阈值分割以及轮廓分析技术，依据崩点尺寸与分布特征识别损伤区域并完成分类。
客观评级，大幅节约检测工时
该系统能够识别人眼常难以分辨的细微、复杂缺陷，输出稳定且可复现的评级结果。与之对比，四名资深检验人员的目视评定结果差异较大，各样本评定数据标准差偏高。这也印证了涂层质量管控工作中，单纯依靠人工主观检验存在固有短板。
尽管检验员之间的评定结论本身存在分歧，但这套自动化检测方法与检验员平均评分相关性优异，相关系数 R=0.86。这既证明该视觉检测方案具备良好准确性，也说明它可以提供更加稳定、客观的判定基准。此外，相较于人工评定，自动化检测耗时大约缩短 7 倍。论文作者表示，该技术可作为汽车涂层生产质控的实用工具，助力涂层性能评估与工艺优化，让相关判定更加统一。
文献来源：Afshargoli, K. 等人，《基于机器视觉系统检测与评定汽车涂层石击崩裂缺陷的新方法》，《涂料技术与研究期刊》，2026，第 23 卷，2791–2803 页。
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