21世纪被称为面向环境的新世纪，减少涂装公害、降低涂装成本、提高涂装质量一直是涂装技术发展的主题。阐述了有关汽车涂装技术的常识，探讨了汽车油漆标准工艺流程，并提出了汽车涂装过程中注意事项。
关键词：汽车；涂装；原则；工艺；原子灰
1有关汽车涂装技术
1.1汽车涂装作用
（1）保护作用。由于汽车特殊的生存环境：风吹日晒、雨淋石击，要求汽车有一定的防腐性能和使用寿命。（2）它的涂饰作用由于汽车不停地穿梭在公路、在城乡，人们希望它能给生活带来色彩斑澜，希望汽车美观舒适、色泽诱人。为此汽车涂装就要进行现代化大规模集约化生产，就需要投入大量人力物力建造并管理好现代化大规模涂装生产线。
1.2汽车涂装常用涂料
（1）按涂装对象的不同，汽车漆可分为：①新车原装涂料；②汽车修补漆（2）按在汽车上的涂层由下至上分类：；①汽车用底漆，多为电泳漆；②汽车用中间层涂料；③汽车用底色漆（包括实色底漆和金属闪光底漆）；④汽车用面漆，一般指实色面漆，不需要罩光；⑤汽车用罩光清漆；⑥汽车修补漆；（3）按涂装方式分类：①汽车用电泳漆；②汽车用液体喷漆；③汽车用粉末涂料；④汽车用特种涂料如PVC密封涂料；⑤涂装后处理材料（防锈蜡、保护蜡等）；（4）按在汽车上的使用部位分类：①汽车车身用涂料；②货厢用涂料；③车轮、车架等部件用的耐腐蚀涂料；④发动机部件用涂料；⑤底盘用涂料；⑥车内装饰用涂料。
1.3汽车涂装油漆喷涂的基本原则
（1）喷漆前先检查工具与工作环境。空气压缩机内的水份、油质必先释出。彻底清洁、检查喷漆房、通风滤网。清洁喷漆房地面。
（2）表面干净。施喷表面一定要用水洗干净，有油质，蜡质要用出有剂出油，新焊接或除铁锈后的金属表面要用——环氧树脂防锈底漆处理以防生锈。
（3）正确的砂磨方法。使用砂纸不要太用力，尽可能用细一点的砂纸。
（4）用高品质稀释剂。对稀释剂不要打经济算盘，使用配套的稀释剂，油漆可发挥最高质量，使用廉价的稀释剂可节省数元，但将付出更多时间与精力；使用高品质稀释剂，工作将会更顺手。
（5）硬化剂及稀释剂。要正确硬化剂及稀释剂比例，不正确将影响漆的效果。
2汽车油漆标准工艺流程
（1）车体作防锈及内部喷涂：视车身情况由钣金工完成。（2）打磨及修饰斜边：使用P60~180#砂纸打磨车身上经过钣金修补及需要原子灰的地方。（3）除尘、清洁：使用压力枪及除硅清洁剂清除车身上的微尘及污渍。（4）贴护：使用反贴技巧贴上遮蔽纸。（5）涂装底漆：混合4：1红底漆及施喷1~2层打磨后露出金属的位置上，然后烤干。（6）填补原子灰：混合多功能原子灰填补于车身上凹陷位置，置于摄氏20度环境30分钟。（7）打磨原子灰：使用P60~240#砂纸打磨，用手感或打磨指示层检查平整度，针孔和印痕。（8）特幼原子灰：有需要时选用，填补针孔、砂纸痕等。（9）打磨：使用P280#砂纸彻底打磨车身上需喷涂中间漆的旧漆。（10）除尘、清洁：使用压力枪及除硅清洁剂清除车身上的灰尘及污渍。（11）贴护：贴上遮蔽纸。（12）喷涂中间漆：混合多功能中间漆2~3层，每层隔5~10分钟，然后烤干摄氏60度30分钟，再喷上打磨指示层。（13）打磨中间漆：使用P320~400#砂纸打磨干燥后的中间漆。（14）检查：检查打磨效果，可做微填。（15）除尘、清洁：清除车身上的灰尘和污渍。（16）贴护：对车身做贴护遮蔽。（17）除尘、清洁：先用压力枪吹出车身上的尘点，用除硅清洁剂清除车身污渍，用压力枪吹出车身缝隙的灰尘，最后以粘尘布粘除车身上的微尘。（18）面漆喷涂素色漆：喷涂2~3层，每层相隔5~10分钟，配合温度添加固化剂和稀释剂。（19）喷涂底色漆：喷涂2~3层素色漆、银粉漆或珍珠漆，每层间隔5~10分钟。（20）清漆喷涂：混合及施喷两层清漆，每层间隔5~10分钟，配合温度添加固化剂和稀释剂。（21）烤干：静置5~10分钟，摄氏60度干燥30分钟。（22）打蜡抛光。（23）遮盖汽车。遮盖汽车的目的是防止喷雾喷到不该喷到的地方，常规的基本遮盖材料是遮盖纸和遮盖带。汽车遮盖纸的宽度从7cm～91cm不等，是耐热的，一般可在烘房内安全使用，其湿强度好，可防止溶剂渗透（注意：不能用报纸遮盖，报纸耐热性不强，且含有印刷油墨，油墨会溶于油漆溶剂中，渗入下面的面漆，造成污染）。
3汽车涂装过程中注意事项
（1）漆前修补。对于车身部件上存在的诸如局部锈蚀、轻度硬损伤等缺陷，如果一概挖补、敲平反而有些得不偿失。若不加修补而直接以腻子填充，其强度和耐腐蚀性能均较差。漆前修补旨在卓有成效的弥补这类缺陷。常用的修补方法有：软金属填补，软金属填补（俗称挂锡）修补部件表面缺陷，具有附着力好、工艺简单和抗冲击能力强等优点。铝箔树脂板填补，铝箔上预涂合成树脂中有含一定比例的金属粉以提高其强度，具有方便、快捷的特点。
（2）砂纸打磨。手工打磨平面应将砂纸垫在手模板上进行，对较大面积的修磨则应换成大一些的打磨板，这样不仅修磨省力而且砂磨的打磨质量也好。打磨较窄的棱角部位时，宜用较小的打磨块，打磨型线或圆弧时，则应用与其形状相似的仿形打磨块。在没有打磨块只用砂纸的情况下，一般漆工是将砂纸夹在拇指和手掌之间手平放在表面。手工打磨动作应均匀，并不得为急于求成而用力过猛，手工打磨时的运作方向也应交替进行。否则，容易磨出凹陷，以致前功尽弃。
（3）第二次除油。汽车车身表面虽然经过清洗、除漆、除锈、修补等工序，但钣金修复后留存的污垢，工具上的油污以及原旧漆未去除部分的油污若在涂底漆前不清除干净，必将影响的气的附着力，甚至在面漆喷涂后，还会出现脱落或桔皮现象。因此，上漆前尚需要除油。最好使用除蜡清洁剂，用洁净的干布擦拭待喷漆表面即可。
4汽车清洗中应注意的问题
（1）应使用专用洗车液，严禁使用肥皂或洗洁精，因为这类用品碱性强，会导致漆面失光，局部产生色差，密封橡胶老化，还会加速局部漆面脱落部位的金属腐蚀。（2）高压冲洗前，须检查车窗，前后盖板是否关闭良好。（3）高压冲洗时，水压不宜太高，一般不高于7Mpa。且先使用分散雾状水流清洗全车，浸润后再利用集中水流冲洗。对于可调压的清洗机，底盘冲洗时，水压可高一些，以便能够冲掉底盘上附着的污泥和其他附着特。车身清洗时，可将水压调低些，如果清洗车身的水压和水流过大，污物颗粒会划伤漆层。（4）使用调温式清洗机，注意热水温度不宜过高，以免损坏漆层。（5）擦清洗剂时应使用软毛巾或海绵，最好使用海绵以免其中裹有硬质颗粒划伤漆面。（6）洗车各工序都应遵循由上到下的原则，即由车顶、前后盖板、车身侧面、灯具、保险杠、车裙、车轮等。（7）不要在阳光直射下洗车。如果阳光直射，车表水分蒸发快，干涸的车身上的水滴会留下斑点，影响清洗效果。（8）不要在严寒中洗车，以防水滴在车身上结冰，造成漆层破裂，北方严寒季节洗车应在室内进行，车辆进入工位后，停留5-10min，然后冲冼。（9）发现车身附有灰尘或杂质，应及时清除，以免玷污漆面。
5注重日常养护
（1）车辆使用前、中、后，要及时地清除车体上的灰尘，尽量减少车身静电对灰尘的吸附。（2）雨后及时冲洗。雨后车身上的雨渍会逐渐缩小，使雨水酸性物质的浓度逐渐增大，如果不尽快用清水冲洗雨渍久而久之就会损害面漆。（3）洗车时，应待发动机冷却后进行，不要在烈日或高温下清洗车辆，以免洗洁剂被烘干而留下痕迹。平常自己动手冲洗车辆要用专用洗涤剂和中性活水，不应使用碱性大的洗衣粉、肥皂水和洗涤灵，以防洗掉漆面中的油脂，加速漆面老化。（4）擦洗车辆要用干净、柔软的擦布或海绵，防止混入金属屑和沙粒，勿用干布、干毛巾、干海绵擦车，以免留下划痕。擦拭时，应顺着水流的方向自上而下轻轻地擦拭，不应画圈和横向擦拭。（5）对一些特殊的腐蚀性极强的痕迹（如沥青、鸟粪、昆虫等），要及时清除。对此，必须用专用清洁剂清洗，不要随意使用刀片刮削或用汽油消除，以免伤害漆面。
机器之心专栏
人工智能模型的安全问题一直令人担忧，通过设计好的汽车涂装或许就能令模型失效。
人工智能技术日新月异，极大地推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的进步。近年来，视觉应用安全成为大家关心的热门，特别是，在公共安全、自动驾驶等领域中，亟待回答这一问题。
例如，一辆特殊涂装的车辆可能骗过智能监控摄像头混入特定区域，或者导致车祸，这听起来不可思议，但是却可能成为事实。
上图是一种生成的应用于车辆的对抗伪装，它们看起来像一个涂装上的笑脸装饰，看起来没什么问题，但却会引起深度神经网络模型分类或者识别错误。如果这种车辆出现在自动驾驶的路段中，那么毫无疑问会导致交通危险事件。此外，这种纹理还可能被不法分子用于恐怖袭击等，这需要我们关注和警惕。
来自北京航空航天大学的刘祥龙教授团队的一篇论文为我们展示了对抗伪装在自动驾驶领域的危险性。该论文提出了一种双重注意力抑制攻击算法，通过分散模型注意力，可以生成物理世界中攻击性较强的对抗伪装，能够在黑盒设置下，对数字世界和物理世界的多种模型产生攻击效果（例如 Inception、VGG、ResNet、DenseNet 等分类模型和 Yolo-V5、SSD、Faster-RCNN、Mask-RCNN 等检测模型），在具备强大攻击力的同时，该算法能够规避人类的视觉注意力机制，在视觉上更加自然，具有一定的伪装效果。该论文已被全球计算机视觉顶级会议 CVPR-2021（Oral）接收。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.01050
代码地址：https://github.com/nlsde-safety-team/DualAttentionAttack
双重注意力抑制攻击框架
该论文提出的双重注意力抑制攻击框架，能够在 3D 仿真环境中生成具有欺骗效应的可迁移对抗伪装，在黑盒设置下，有较好的攻击效果。通过在数字世界和物理世界进行测试和验证，证明了较好的攻击性，同时经过人类实验验证了在视觉欺骗方面的效果。其主要框架如下图所示，一方面，通过引入注意力模块获得模型内在注意力模式，并利用损失函数分散不同模型之间共享的注意力模式来进行对抗攻击。另一方面，为了提升视觉自然程度，本文提出通过保留边缘信息提升上下文的语义相关程度，从而规避了人类视觉自下而上的注意力特征，使得生成的对抗纹理具有欺骗人类的能力。
图 2：双重注意力抑制攻击框架
模型注意力分散
生物学研究指出，刺激特征 (即选择性注意) 在不同的个体中会产生相似的大脑活动模式，卷积神经网络是以生物神经网络为蓝本的。该研究认为 DNNs 或许也拥有同样的特征，即在做出决策时，不同的深度模型可能对同一类对象有相似的注意力模式。基于此，该研究希望通过捕捉这种模型共有的注意力结构来提高对抗伪装的可迁移性，以增强融合样本的泛化攻击能力。
为了实现这一目的，受视觉注意力技术（如 CAM、Grad-Cam、和 Grad-CAM++ 等）的启发，该论文通过引入此类注意力模型来获取模型共享的相似注意图并将其从显著区域强制转移到其他区域，也就是“分散模型的注意力”。因此，模型可能无法聚焦于目标对象，从而做出错误的预测。
给定一个 3D 真实对象（M，T），待优化对抗纹理张量 Tadv，和指定的标签 y，则一个对抗样本 I_adv 可以表示为：
其中，R 是一个渲染器，c 代表环境参数。与之对应的注意力图 S^y 为：
其中，注意力模块：
在得到注意力图后，研究者希望通过损失函数约束伪装纹理变化，使得注意力图中的显著区域能够趋于分散。直观上，注意力图的像素值代表该位置像素对模型预测值的贡献，为了减少显著区域的注意力权重和分散模型对该区域的关注，研究者利用联通图思想来设计损失函数。在某一张注意力图中，该研究将注意力权重大于阈值的区域看作是连通区域。因此该研究考虑了以下问题：（1）将联通区域分割为子联通区域，减少注意力区域的完整性；（2）减少每个子联通区域中的节点（像素点）的注意力权重，进而该研究提出的注意力分散损失如下：
人类注意力规避
为了克服复杂环境带来的影响，大部分物理攻击方法生成的对抗扰动量级较大，往往形成明显不自然的畸变。由于人类自底向上的视觉注意力机制往往会使得个体更容易关注到此类可疑的畸变，不利于物理世界对抗样本的隐藏和欺骗。因此该论文提出了视觉注意力规避以使得生成的对抗纹理更加自然，具有更好的伪装性。
直觉上，研究者期望生成的对抗伪装与被攻击的上下文具有相近的视觉语义(例如，汽车上美丽的涂装比无意义的畸变更容易被人类感知接受)。已有研究表明，人类在做出判断时会更注意形状信息，因此，我们通过更好地保留种子内容补丁的形状来进一步提高与人类注意力的相关性。给定种子内容补丁 P0，通过边缘提取器Ф将种子内容补丁 P0 转换为轮廓补丁 Pedge，其中 Pedge=Ф(P0)，然后获取对应的种子纹理张量 T0 和掩码张量 E，人类注意力规避损失为：
为了进一步提高对抗伪装的自然程度，论文还引入了平滑损失来约束相邻像素之间的变化差值，对于一个渲染好的对抗样本 I_adv，其平滑损失为：
综上所述，总的优化目标为：
整个框架的训练流程如下图：
实验结果
数字世界攻击
该论文在 CARLA 仿真环境下采样了 155 个位置，并采用不同参数在每个位置生成了 100 张图片，其中 12500 张作为训练集，3000 张作为测试集。考虑到物理场景中，攻击者对目标模型的了解是非常有限的，因此所有的实验是在黑盒条件下进行的。具体地，在分类任务和检测任务上的实验结果如下表所示：
可以看到，该研究提出的方法在分类任务和检测任务上都表现出较强的攻击能力。
物理世界攻击
在物理攻击实验中，由于实验条件的限制，研究者购买了一些玩具汽车，并通过分别打印对抗纹理的并贴片的方式实现物理攻击。在实验中，研究者从多个角度和距离拍摄了 144 张图片，并用四种模型进行了实验，其结果如下表所示：
由上表可知，该研究提出的双重注意力抑制攻击（DAS）显示出了良好的可迁移性和攻击能力，明显优于比较基线。不过，值得注意的是，Yolo-V5 在物理攻击实验中展现出了惊人的鲁棒性和识别能力，但该研究的方法依然对其识别造成了比对比方法更大的影响。
模型注意力分析
除了进行攻击能力验证之外，该研究还进行了模型注意力的分析以验证其假设。从下图的分析可以看到，虽然不同模型的结构不同，但是其注意力图具有比较高的相似性，对注意力图进行的 SSIM 分析支撑了该研究的观点。
而在对同一模型的不同类别进行注意力分析时，模型的关注点也有所变化。
此外，该研究对经过攻击前后的样本同样进行了注意力图分析，也体现了所提方法的合理性（分散模型注意力）。
人类实验
为了验证该研究所提方法生成的对抗纹理的自然程度，该研究进行了人类实验。通过众包平台，该研究的方法在两个任务上都取得了更好的分数。
展望
人工智能技术的进步给社会发展带来了巨大的便利，但随着近年来对抗样本的研究，人们越来越意识到人工智能安全的重大意义。当前的种种工作都证明了目前的人工智能应用可能并没有我们想象的可靠，人工智能安全相关的研究和标准亟待进一步推进和落实。本篇论文提出的双重注意力抑制攻击方法，从攻击者的角度向人工智能应用提出了尖锐的质疑，如何在发展人工智能技术的同时保证其安全可靠可控是我们正面对的极大挑战和高危风险，避免人工智能应用产生危害也需要政策制定者的重视和关切。我们相信，未来是人工智能的时代，但如何更快、更稳、更好的走进它，需要我们一起给出答案。
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