一种白车身装配偏差识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种白车身装配偏差识别方法、装置及存储介质，涉及车辆制造技术领域，能够提高白车身装配偏差的识别准确度。该方法包括：获取白车身的多个第一特征点中每个第一特征点的属性信息，属性信息包括装配偏差值、公差范围和坐标；根据每个第一特征点的目标信息，确定每个第一特征点所属的区域，目标信息包括坐标；根据每个区域中每个第一特征点的坐标、装配偏差值和公差范围，自适应地确定每个区域对应的邻域；根据该邻域，确定邻域内包括的最小样本点个数；根据邻域和最小样本点个数，基于聚类算法，确定目标区域，目标区域包括多个存在装配偏差的第一特征点。多个存在装配偏差的第一特征点。多个存在装配偏差的第一特征点。

【技术实现步骤摘要】
一种白车身装配偏差识别方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及车辆制造
，尤其涉及一种白车身装配偏差识别方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]白车身是指车身结构件及覆盖件焊接总成，包括前翼板、车门、发动机罩、行李箱盖，但不包括附件及装饰件的未涂漆的车身。汽车的白车身装配偏差是影响整车制造质量的重要因素，而导致白车身装配偏差的因素包括：可以人为控制的事实因素(例如：夹具磨损或焊接变形等)，以及不可人为控制的偶发因素。现有技术中，在识别白车身装配偏差的过程中，存在识别准确度较低的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种白车身装配偏差识别方法、装置及存储介质，能够提高白车身装配偏差的识别准确度。
[0004]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]第一方面，本专利技术提供一种白车身装配偏差识别方法，该方法包括：
[0006]获取白车身的多个第一特征点中每个第一特征点的属性信息，属性信息包括装配偏差值、公差范围和坐标；
[0007]根据每个第一特征点的目标信息，确定每个第一特征点所属的区域，目标信息包括坐标；
[0008]根据每个区域中每个第一特征点的坐标、装配偏差值和公差范围，确定每个区域对应的邻域；
[0009]根据邻域，确定邻域内包括的最小样本点个数；
[0010]根据邻域和最小样本点个数，确定目标区域，目标区域包括多个第一特征点中存在装配偏差的特征点。
[0011]采用本专利技术提供的白车身装配偏差识别方法在识别白车身包含的具有装配偏差的特征点时，首先，获取白车身的多个第一特征点的属性信息，属性信息包括装配偏差值、公差范围和坐标，其中，装配偏差值和公差范围属于非空间属性信息，坐标属于空间属性信息。其次，根据每个第一特征点的目标信息，确定每个第一特征点所属的区域，这样可以将多个第一特征点划分到不同的区域。然后，根据每个区域中的每个第一特征点的空间属性信息和非空间属性信息，确定每个区域对应的邻域，以及邻域内包括的最小样本点个数，这样根据邻域和最小样本点个数，采用聚类算法，便可以确定每个区域内存在装配偏差的特征点。由上述可知，本专利技术实施例提供的白车身装配偏差识别算法是将多个第一特征点进行区域划分，然后分别确定每个区域内包含的中心点及其对应的邻域和最小样本点个数，从而确定每个区域中存在的目标区域，目标区域包括存在装配偏差的第一特征点，这样分区域进行聚类分析，不仅可以提高聚类效率，而且可以提高结果的准确度。
[0012]在一种可能的实现方式中，上述根据每个区域中每个第一特征点的坐标、装配偏差值和公差范围，确定每个区域对应的邻域，包括：
[0013]根据每个区域中的每个第一特征点的装配偏差值和公差范围，确定每个区域包括的第二特征点和第三特征点，第二特征点为异常特征点，第三特征点为正常特征点；
[0014]根据每个区域中的第二特征点，构建每个区域的第一有权无向图；
[0015]根据每个第一有权无向图中的每个第二特征点的装配偏差值和坐标，确定每个第一有权无向图对应的邻域。
[0016]在一种可能的实现方式中，上述根据每个第一有权无向图中的每个第二特征点的装配偏差值和坐标，确定每个第一有权无向图对应的所述邻域，包括：
[0017]根据每个第一有权无向图中装配偏差值的符号相同的第二特征点，生成第一有权无向子图，所述第一有权无向子图包括第四特征点；
[0018]根据每个所述第一有权无向子图中的每个第四特征点的坐标，确定每个所述第一有权无向子图对应的所述邻域。
[0019]在一种可能的实现方式中，上述根据每个第一有权无向子图中的每个第四特征点的坐标，确定每个第一有权无向子图对应的邻域，包括：
[0020]确定每个第一有权无向子图中的每个第四特征点与第一有权无向子图中的每个其他第四特征点的第一距离；
[0021]根据所有第一距离，确定每个第四特征点对应的平均距离；
[0022]根据每个第四特征点对应的所有第一距离，以及平均距离，构建至少一个第二有权无向子图，第二有权无向子图中的第四特征点与第二有权无向子图中的其他第四特征点的距离均小于平均距离；
[0023]根据每个第二有权无向子图中的每个第四特征点的坐标，确定每个第二有权无向子图对应的邻域。
[0024]在一种可能的实现方式中，上述根据每个第二有权无向子图中的每个第四特征点的坐标，确定每个第二有权无向子图对应的邻域，包括：
[0025]确定每个第二有权无向子图中的每个第四特征点对应的平均距离；
[0026]从第二有权无向子图的所有平均距离中确定最小平均距离；
[0027]将最小平均距离确定为邻域。
[0028]在一种可能的实现方式中，上述根据邻域，确定邻域内包括的最小样本点个数，包括：
[0029]将邻域对应的第四特征点确定为中心特征点；
[0030]根据中心特征点和邻域，确定邻域对应的范围内的第四特征点的数量，将数量作为邻域内包括的最小样本点个数；
[0031]根据邻域和最小样本点个数，确定目标区域，包括：
[0032]根据邻域和最小样本点个数，对每个第二有权无向子图的第四特征点进行聚类分析，得到每个第二有权无向子图对应的目标区域。
[0033]在一种可能的实现方式中，上述根据每个区域中的每个第一特征点的装配偏差值和公差范围，确定每个区域包括的第二特征点和第三特征点，包括：
[0034]对于每个区域中的每个第一特征点，均执行以下操作：
[0035]若第一特征点的装置偏差值在公差范围内，则第一特征点为第三特征点；
[0036]若第一特征点的装配偏差值未在公差范围内，则第一特征点为第二特征点。
[0037]在一种可能的实现方式中，在构建每个区域的第一有权无向图之后，白车身装配偏差识别方法还包括：
[0038]确定每个第一有权无向图中的第二特征点对应的最小第二距离，最小第二距离为每个第一有权无向图的每个第二特征点与第一有权无向图中其他各第二特征点的距离中的最小值；
[0039]根据每个第二特征点对应的最小第二距离，确定每个第二特征点对应的范围内的第二特征点的数量和第三特征点的数量；
[0040]根据每个第二特征点对应的范围内的第二特征点的数量和第三特征点的数量，确定是否剔除每个第二特征点对应的范围内的第二特征点。
[0041]在一种可能的实现方式中，上述白车身装配偏差识别方法还包括：
[0042]确定每个第一有权无向图中的第二特征点对应的最小第三距离，最小第三距离为每个第一有权无向图的每个第二特征点与第一有权无向图中其他各装配偏差值的符号相同的第二特征点的距离中的最小值；
[0043]根据每个第二特征点对应的最小第三距离，确定每个第二特征点对应的范围内装配偏差值的符号相同的第二特征点的数量，以及装配偏差值的符号不同的第二特征点的数量；
[0044]根据每个第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种白车身装配偏差识别方法，其特征在于，包括：获取白车身的多个第一特征点中每个第一特征点的属性信息，所述属性信息包括装配偏差值、公差范围和坐标；根据每个第一特征点的目标信息，确定每个第一特征点所属的区域，所述目标信息包括所述坐标；根据每个区域中每个第一特征点的坐标、装配偏差值和公差范围，确定每个区域对应的邻域；根据所述邻域，确定所述邻域内包括的最小样本点个数；根据所述邻域和所述最小样本点个数，确定目标区域，所述目标区域包括所述多个第一特征点中存在装配偏差的特征点。2.根据权利要求1所述的白车身装配偏差识别方法，其特征在于，所述根据每个区域中每个第一特征点的坐标、装配偏差值和公差范围，确定每个区域对应的邻域，包括：根据每个区域中的每个第一特征点的装配偏差值和公差范围，确定每个区域包括的第二特征点和第三特征点，所述第二特征点为异常特征点，所述第三特征点为正常特征点；根据每个区域中的第二特征点，构建每个区域的第一有权无向图；根据每个第一有权无向图中的每个第二特征点的装配偏差值和坐标，确定每个第一有权无向图对应的所述邻域。3.根据权利要求2所述的白车身装配偏差识别方法，其特征在于，所述根据每个第一有权无向图中的每个第二特征点的装配偏差值和坐标，确定每个第一有权无向图对应的所述邻域，包括：根据每个第一有权无向图中装配偏差值的符号相同的第二特征点，生成第一有权无向子图，所述第一有权无向子图包括第四特征点；根据每个所述第一有权无向子图中的每个第四特征点的坐标，确定每个所述第一有权无向子图对应的所述邻域。4.根据权利要求3所述的白车身装配偏差识别方法，其特征在于，所述根据每个所述第一有权无向子图中的每个第四特征点的坐标，确定每个所述第一有权无向子图对应的所述邻域，包括：确定每个所述第一有权无向子图中的每个第四特征点与所述第一有权无向子图中的每个其他第四特征点的第一距离；根据所有第一距离，确定每个第四特征点对应的平均距离；根据每个第四特征点对应的所有第一距离，以及所述平均距离，构建至少一个第二有权无向子图，所述第二有权无向子图中的第四特征点与所述第二有权无向子图中的其他第四特征点的距离均小于所述平均距离；根据每个所述第二有权无向子图中的每个第四特征点的坐标，确定每个所述第二有权无向子图对应的所述邻域。5.根据权利要求4所述的白车身装配偏差识别方法，其特征在于，所述根据每个所述第二有权无向子图中的每个第四特征点的坐标，确定每个所述第二有权无向子图对应的所述邻域，包括：确定每个所述第二有权无向子图中的每个第四特征点对应的平均距离；
从所述第二有权无向子图的所有平均距离中确定最小平均距离；将所述最小平均距离确定为所述邻域。6.根据权利要求5所述的白车身装配偏差识别方法，其特征在于，所述根据所述邻域，确定所述邻域内包括的最小样本点个数，包括：将所述邻域对应的第四特征点确定为中心特征点；根据所述中心特征点和所述邻域，确定所述邻域对应的范围内的第四特征点的数量，将所述数量作为所述邻域内包括的最小样本点个数；所述根据所述邻域和所述最小样本点个数，确定目标区域，包括：根据所述邻域和所述最小样本点个数，对每个所述第二有权无向子图的第四特征点进行聚类分析，得到每个所述第二有权无向子图对应的所述目标区域。7.根据权利要求2～6中任一项所述的白车身装配偏差识别方法，其特征在于，所述根据每个区域中的每个第一特征点的装配偏...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭成，林静，张杰，于兴林，杨贵林，
申请(专利权)人：浙江西图盟数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：