9月16日消息，据European Coatings报道，研究人员开发出一套用于汽车涂层石击破损（chipping）缺陷客观检测与分级的自动化机器视觉系统。

该方法可对涂层表面的石击缺陷进行自动化识别与等级评定，测试显示其结果具备良好的一致性，与资深专家检验员的判定高度相关，同时将检测所需时间缩短约7倍。

石击试验评级是汽车涂层的经典质量控制环节：车辆行驶中砂砾撞击导致的面漆剥落不仅影响外观，还可能暴露底材引发腐蚀，因此整车厂与涂料供应商普遍依赖标准化的石击试验与人工目检评级来验证涂层体系耐久性。但人工评级存在检验员间偏差、疲劳效应与效率瓶颈，尤其在大规模量产质量监控与实验室高通量筛选场景下矛盾突出。

机器视觉替代人工目检是工业质量检测的普遍趋势，其难点在于石击破损形态不规则、等级判定标准依赖经验。该研究通过算法将专家判定标准固化为可重复的图像特征度量，实现了"客观、一致、快速"三者的兼顾，为汽车涂料开发与产线质量监控提供了新的工具化路径。若进一步与在线检测、涂装线数据系统打通，此类技术有望推动汽车涂层质量管理从抽检向过程全检演进。 （来源：European Coatings）