随着我国科技与经济的高速发展,工业制造智能化成为科技创新和社会价值的一个重要连接纽带,UBC(Under Body Check)大数据不仅能够提高检测系统的自动化性能和灵活性能,而且能够增加检测数据的精准度。汽车PVC涂胶膜喷涂作为整车防护过程中的一个重要环节,在汽车轮罩以及底盘表面喷涂2～4mm厚度的PVC涂胶膜,其使用性能的优劣决定了汽车的防腐蚀性能和安全性能以及总装部件的安装性。目前,在汽车工业制造领域中,汽车PVC涂胶膜使用性能检测主要采用人工的方法完成,存在数据分析效率低、检测精准度差、人工成本高、操作人员劳动强度大等弊端,这无法保证汽车生产制造的高效稳定性,且严重影响材料使用率和汽车生产效率。所以,为了实现信息智能化与工业制造的高度融合,需要研发基于UBC大数据的检测系统对汽车PVC涂胶膜使用性能进行检测,以满足高准确率、高效率的生产需求,使工业自动化生产转型升级为工业智能化生产。汽车PVC涂胶膜检测系统与UBC大数据相结合,对目前国内外的PVC涂胶膜检测技术与UBC大数据的现状、特点进行了全面分析,提出了基于UBC大数据的PVC涂胶膜检测系统的整体设计方案。根据检测结果调整PVC涂胶的稀释黏度值,在达到PVC涂胶材料使用率的标准后,设定合理的喷涂温度参数,以改善PVC涂胶膜的使用性能,保证汽车板材焊缝连接处的高度密封性,进一步提高轮罩和底盘表面的防腐蚀性能。首先,针对PVC涂胶膜使用性能的检测要求,选用像素为500万与800万的CCD工业相机作为图像采集相机,采用焦距为16mm的工业相机镜头进行模拟调试。通过明暗场照明对比法,确定此检测系统采用明场照明方式。通过设定所需光源的不同光亮度进行对比试验,并以获取最高清晰度的检测图像为标准,选取110灰度级为此检测系统的最佳图像采集光亮度。然后,在完成PVC涂胶膜喷涂的情况下,分别对汽车底盘处和汽车轮罩处易产生的缺陷进行了分析。对于汽车底盘处存在的堵件安装遗漏缺陷,通过灰度变换和二值化滤波等方法处理采集图像,再利用阈值计算分割法锁定检测区域,选取阈值100时,检测图像最清晰,最后采用Blob分析识别非缺陷干扰区域;对于汽车轮罩处存在的PVC涂胶膜未喷涂缺陷,除采用上述方法外,对采集图像做进一步锐化处理,随后通过Roberts边缘检测获取检测区域,根据其x,y方向数值比和面积特征判定未喷涂缺陷。其次,基于UBC(Under Body Check)大数据建立My SQL数据库,为PVC涂胶膜检测数据提供整理空间,采用JDBC与My SQL数据库进行连接。根据实际检测的需求,编写JAVA语言进行描述,实现PVC涂胶膜检测结果查询与展示功能。最后,对PVC涂胶膜检测系统进行测试,使系统在安全稳定的环境下进行工作,证实了检测系统的可靠性,并实时储存和展示检测数据,高效的完成PVC涂胶膜检测工作。