一种车辆的螺丝扭力确定方法及扭力扳手技术

本发明专利技术涉及车辆技术领域，公开了一种车辆的螺丝扭力确定方法及扭力扳手。该方法包括：获取与车辆的零部件对应的目标图像，根据目标图像，提取螺丝特征信息，根据螺丝特征信息，确定与螺丝特征信息对应的螺丝扭力。由于本实施例能够自动确定螺丝扭力以装卸螺丝，无需人工查看维修手册以确定螺丝扭力，因此，本实施例能够提高装卸螺丝的效率，并且能够避免人为选错螺丝扭力而损伤螺丝或未能够有效地固定工件。件。件。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆的螺丝扭力确定方法及扭力扳手


[0001]本专利技术涉及车辆
，特别是涉及一种车辆的螺丝扭力确定方法及扭力扳手。

技术介绍

[0002]通常，维修工程师拧螺丝时，对螺丝施加的螺丝扭力需要在扭力范围内，若低于扭力范围，则未能有效地固定连接工件的作用。若超过扭力范围，则会使得连接部位出现滑丝或断裂的情况，对工件造成损伤。
[0003]一般地，维修工程师在装配时，先在维修手册上查看对应螺丝的螺丝扭力，根据螺丝扭力，对螺丝进行拧紧操作。然而，此种方式比较繁琐，螺丝的装卸效率低下。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种车辆的螺丝扭力确定方法及扭力扳手，能够提高装卸螺丝的效率。
[0005]本专利技术实施例为改善上述技术问题提供了如下技术方案：
[0006]在第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆的螺丝扭力确定方法，包括：
[0007]获取与所述车辆的零部件对应的目标图像；
[0008]根据所述目标图像，提取螺丝特征信息；
[0009]根据所述螺丝特征信息，确定与所述螺丝特征信息对应的螺丝扭力。
[0010]可选地，所述根据所述目标图像，提取螺丝特征信息包括：
[0011]根据所述目标图像，提取螺丝区域图像；
[0012]确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝特征信息。
[0013]可选地，所述螺丝特征信息包括螺丝位置名称，所述确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝特征信息包括：
[0014]根据所述螺丝区域图像，确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝在所述目标图像的图像位置；
[0015]根据所述图像位置，确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝位置名称。
[0016]可选地，所述确定所述螺丝区域图像在所述目标图像的图像位置包括：
[0017]根据第一深度学习模型，确定所述螺丝区域图像在所述目标图像的图像位置。
[0018]可选地，还包括：
[0019]获取与所述零部件对应的多个零部件样本图像；
[0020]根据深度学习算法，训练多个所述零部件样本图像，得到第一深度学习模型。
[0021]可选地，所述螺丝特征信息包括螺丝类型，所述确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝特征信息包括：
[0022]根据所述螺丝区域图像，识别与所述螺丝区域图像对应的螺丝的螺头标识；
[0023]根据所述头部标识，确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝类型。
[0024]可选地，所述根据所述螺丝区域图像，识别与所述螺丝区域图像对应的头部标识包括：
[0025]根据第二深度学习模型，识别与所述螺丝区域图像对应的头部标识。
[0026]可选地，还包括：
[0027]获取多个螺丝样本图像；
[0028]根据深度学习算法，训练多个所述螺丝样本图像，得到第二深度学习模型。
[0029]可选地，所述螺丝特征信息包括螺丝位置名称，所述根据所述螺丝特征信息，确定与所述螺丝特征信息对应的螺丝扭力包括：
[0030]根据所述螺丝位置名称，在预设数据库中查询与所述螺丝位置名称对应的第一扭力；
[0031]确定所述第一扭力为所述螺丝扭力。
[0032]可选地，所述特征信息还包括螺丝类型，在确定所述第一扭力为所述螺丝扭力之前，所述根据所述螺丝特征信息，确定与所述螺丝特征信息对应的螺丝扭力，还包括：
[0033]根据所述螺丝类型，在所述预设数据库中查询与所述螺丝类型对应的第二扭力；
[0034]根据所述第二扭力，校验所述第一扭力。
[0035]可选地，所述根据所述第二扭力，校验所述第一扭力包括：
[0036]判断所述第二扭力是否大于或等于所述第一扭力；
[0037]若大于或等于，则将所述第一扭力确定为螺丝扭力；
[0038]若小于，则产生提醒信息。
[0039]在第二方面，本专利技术实施例提供一种扭力扳手，包括：
[0040]图像采集装置，用于对车辆的零部件进行拍摄；
[0041]控制器，包括至少一个处理器，与所述图像采集装置连接；以及
[0042]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0043]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的螺丝扭力确定方法。
[0044]在第三方面，本专利技术实施例提供一种非易失性可读存储介质所述非易失性可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使电子设备执行如上所述的螺丝扭力确定方法。
[0045]本专利技术实施例的有益效果包括：提供一种车辆的螺丝扭力确定方法及扭力扳手。该方法包括获取与车辆的零部件对应的目标图像，根据目标图像，提取螺丝特征信息，根据螺丝特征信息，确定与螺丝特征信息对应的螺丝扭力。由于本实施例能够自动确定螺丝扭力以装卸螺丝，无需人工查看维修手册以确定螺丝扭力，因此，本实施例能够提高装卸螺丝的效率，并且能够避免人为选错螺丝扭力而损伤螺丝或未能够有效地固定工件。
附图说明
[0046]一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片仅作为示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
[0047]图1是本专利技术实施例提供的一种扭力扳手的结构示意图；
[0048]图2是图1所示的控制部的结构示意图；
[0049]图3是本专利技术实施例提供的一种车辆的螺丝扭力确定方法的流程示意图；
[0050]图4是图3所示的步骤S32的流程示意图；
[0051]图5是图4所示的步骤S322的第一种流程示意图；
[0052]图6是本专利技术实施例提供的一种螺丝区域图像在目标图像的图像位置示意图；
[0053]图7是图4所示的步骤S322的第二种流程示意图；
[0054]图8a是图3所示的步骤S33的第一种流程示意图；
[0055]图8b是图3所示的步骤S33的第二种流程示意图；
[0056]图8c是图8b所示的步骤S334的流程示意图；
[0057]图9a是专利技术实施例提供的一种车辆的螺丝扭力确定装置的结构示意图；
[0058]图9b是图9a所示的提取模块的结构示意图；
[0059]图9c是图9a所示的确定模块的第一种结构示意图；
[0060]图9d是图9a所示的确定模块的第二种结构示意图；
[0061]图10是图2所示的一种控制器的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0062]为了便于理解本申请，下面结合附图和具体实施方式，对本申请进行更详细的说明。需要说明的是，当一个元件被表述“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆的螺丝扭力确定方法，其特征在于，包括：获取与所述车辆的零部件对应的目标图像；根据所述目标图像，提取螺丝特征信息；根据所述螺丝特征信息，确定与所述螺丝特征信息对应的螺丝扭力。2.根据权利要求1所述的螺丝扭力确定方法，其特征在于，所述根据所述目标图像，提取螺丝特征信息包括：根据所述目标图像，提取螺丝区域图像；确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝特征信息。3.根据权利要求2所述的螺丝扭力确定方法，其特征在于，所述螺丝特征信息包括螺丝位置名称，所述确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝特征信息包括：确定所述螺丝区域图像在所述目标图像的图像位置；根据所述图像位置，确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝位置名称。4.根据权利要求3所述的螺丝扭力确定方法，其特征在于，所述确定所述螺丝区域图像在所述目标图像的图像位置包括：根据第一深度学习模型，确定所述螺丝区域图像在所述目标图像的图像位置。5.根据权利要求4所述的螺丝扭力确定方法，其特征在于，还包括：获取与所述零部件对应的多个零部件样本图像；根据深度学习算法，训练多个所述零部件样本图像，得到第一深度学习模型。6.根据权利要求2所述的螺丝扭力确定方法，其特征在于，所述螺丝特征信息包括螺丝类型，所述确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝特征信息包括：根据所述螺丝区域图像，识别与所述螺丝区域图像对应的头部标识；根据所述头部标识，确定与所述螺丝区域图像对应的螺丝类型。7.根据权利要求6所述的螺丝扭力确定方法，其特征在于，所述根据所述螺丝区域图像，识别与所述螺丝区域图像对应的头部标识包括：根据第二深度学习模型，识别与所述螺丝区域图像对应的头部标识。8.根据权利要求7所述的螺丝扭力确定方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴江南，刘彻，薛鸿键，
申请(专利权)人：深圳市道通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：