随着社会的进步和科学的发展,家用轿车已经越来越普及到每个家庭当中。因而汽车的需求量也日渐增多。汽车的涂装工艺在汽车制造过程中占有具足轻重的地位。漆膜质量的好坏以及车身颜色的美观程度,是带给消费者的第一印象,它直接决定了一个汽车品牌在销售市场是否具有足够的竞争力。所以,在汽车涂装过程中,油漆的喷涂以及喷涂后漆膜质量的控制是十分重要的。某汽车厂原有涂装车间喷涂技术主要采用手工喷涂,喷涂效果也十分不稳定;对于漆膜表面缺陷的检测采用的是目视方法。这种方法不但缺陷遗漏率很高,而且也很容易受许多外界因素的干扰。本文是基于某汽车公司与德国知名的涂装设备供应商合作的基础上进行研究。本文根据涂装车间厂房的规划,生产纲领,产品特点等因素,对喷涂机器人站的设置进行了设计及选型,并对机器人站的人机界面主要功能进行方案设计。根据机器人的型号,车型表面形状,喷枪参数等诸多因素对机器人的仿形程序进行了校正,改善了喷涂效果。此外对于漆膜表面缺陷检测,本文提出了利用计算机视觉技术对缺陷进行分类和识别的方案,对传统基于图论的图像分割方法进行改进;依据现场缺陷目视化检测经验定义了漆膜缺陷特征参数;经过比较最终选取了PCA法对特征参数进行降维,减少了多余的计算工作。为实现缺陷的自动化识别和标注提供了理论支撑,大大降低了漆膜表面缺陷的遗漏率,提高了涂装喷涂质量。