一种商用车公告一致性视觉检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种商用车公告一致性视觉检测方法，包括：建立待检测商用车车型、待检测车型对应的待检测零部件、待检测零部件对应的检测模型之间的对应关系数据库；根据待检测商用车车型信息、对应关系数据库确定对应的待检测零部件信息；根据待检测零部件信息采集待检测零部件对应外观图像，并将采集的待检测零部件对应外观图像输入至每个待检测零部件对应的已训练好的检测模型中；提取每个待检测零部件输入对应的已训练好的检测模型中特征向量，与已训练好的检测模型的特征向量进行匹配，获取匹配结果，本发明专利技术还提出了一种商用车公告一致性视觉检测系统，有效地提高了商用车外观公告一致性检测效率以及可靠性。告一致性检测效率以及可靠性。告一致性检测效率以及可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种商用车公告一致性视觉检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及车辆检测领域，尤其是涉及一种商用车公告一致性视觉检测方法及系统。

技术介绍

[0002]商用车外观检测主要是在车辆生产车间，对于待下线的车辆的外观进行检测，以提高商用车质量，避免出现商用车外观与公告库外观不一致的情况。
[0003]目前，商用车外观检测主要是通过现场质检人员人为比对公告库照片，不仅效率低下，出错率较高，不能及时反馈生产及法规部门，导致车辆下线后与公告不符，存在车辆挂牌风险；即使有部分可以对汽车外观进行视觉检测，但是通常是进行统一检测，并不会根据待检测零部件的不同，分别检测，导致商用车外观检测(与公告数据库是否一致)可靠性不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术为了解决现有技术中存在的问题，创新提出了一种商用车公告一致性视觉检测方法及系统，有效解决由于现有技术造成商用车外观公告检测效率以及可靠性不高的问题，有效地提高了商用车外观公告检测效率以及可靠性。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种商用车公告一致性视觉检测方法，包括：
[0006]建立待检测商用车车型、待检测车型对应的待检测零部件、待检测零部件对应的检测模型之间的对应关系数据库；
[0007]获取车待检测商用车下线时的车型信息，根据待检测商用车车型信息、对应关系数据库确定对应的待检测零部件信息；
[0008]根据待检测零部件信息采集待检测零部件对应外观图像，并将采集的待检测零部件对应外观图像输入至每个待检测零部件对应的已训练好的检测模型中；
[0009]提取每个待检测零部件输入对应的已训练好的检测模型中特征向量，与已训练好的检测模型的特征向量进行匹配，获取匹配结果。
[0010]可选地，对应关系数据库还包括：待检测零部件对应的图像库，每一个待检测零部件图像库包括所述待检测零部件归一化处理后的不同车间不同环境下的零部件模板图像。
[0011]进一步地，对待检测零部件的零部件模板图像进行不同车间不同环境下的背景替换及模糊化处理，将背景替换及模糊化处理后零部件模板图像图像进行归一化处理。
[0012]可选地，据权利要求1所述的一种商用车公告一致性视觉检测方法，其特征是，检测模型为多个卷积层、单个全连接层的siamese网络，用于将输入的采集的待检测零部件的零部件图像进行图像处理，并输出训练后的特征向量。
[0013]进一步地，检测模型的第1层为多尺度卷积层，包含8通道的四个卷积核分别进行卷积计算，保持输入图像尺寸与输出图像尺寸一致；第2层为步长为2的8通道的空洞卷积层；第3层为多尺度卷积层，包含16通道的四个卷积核分别进行卷积计算；第4层为步长为2
的16通道空洞卷积层；第5层为步长为2的32通道空洞卷积层；第6层为步长为2的64通道空洞卷积层，第7层为全连接层，批量归一化处理后，输出训练后的特征向量。
[0014]可选地，提取每个待检测零部件输入对应的已训练好的检测模型中特征向量，与已训练好的检测模型的特征向量进行匹配具体是：
[0015]将提取每个待检测零部件输入对应的已训练好的检测模型中特征向量，与已训练好的检测模型中不同零部件模板图像对应的特征向量分别进行欧几里得距离计算，采集待检测零部件对应图像的特征向量与任意一个零部件模板图像对应的特征向量的距离小于预设距离阈值，则匹配结果一致；如果采集待检测零部件对应图像的特征向量与任意一个零部件模板图像对应的特征向量的距离均不小于预设距离阈值，则匹配结果不一致。
[0016]可选地，还包括：根据匹配结果，进行商用车公告一致性检测结果分析。
[0017]进一步地，根据匹配结果，进行商用车公告一致性检测结果分析具体是：
[0018]获取某一待检测部件的匹配结果，如果匹配结果一致，则所述该待检测部件公告一致性检测通过；直至所有待检测部件的公告一致性检测均通过，则商用车公告一致性视觉检测通过；任一待检测部件的公告一致性检测未通过，则商用车公告一致性视觉检测未通过。
[0019]可选地，待检测零部件包括但不限于油箱、尿素箱、电瓶、前面罩、脚踏板、示廓灯、储气筒、LED灯带。
[0020]本专利技术第二方面提供了一种商用车公告一致性视觉检测系统，包括：
[0021]建立模块，建立待检测商用车车型、待检测车型对应的待检测零部件、待检测零部件对应的检测模型之间的对应关系数据库；
[0022]确定模块，获取车待检测商用车下线时的车型信息，根据待检测商用车车型信息、对应关系数据库确定对应的待检测零部件信息；
[0023]输入模块，根据待检测零部件信息采集待检测零部件对应外观图像，并将采集的待检测零部件对应外观图像输入至每个待检测零部件对应的已训练好的检测模型中；
[0024]匹配模块，提取每个待检测零部件输入对应的已训练好的检测模型中特征向量，与已训练好的检测模型的特征向量进行匹配，获取匹配结果。
[0025]本专利技术采用的技术方案包括以下技术效果：
[0026]1、本专利技术根据待检测商用车车型信息、对应关系数据库确定对应的待检测零部件信息；将采集的待检测零部件对应外观图像输入至每个待检测零部件对应的已训练好的检测模型中；提取每个待检测零部件输入对应的已训练好的检测模型中特征向量，与已训练好的检测模型的特征向量进行匹配，获取匹配结果，有效解决由于现有技术造成商用车外观公告检测效率以及可靠性不高的问题，有效地提高了商用车外观公告一致性检测效率以及可靠性。
[0027]2、本专利技术技术方案中对应关系数据库还包括：待检测零部件对应的图像库，每一个待检测零部件图像库包括所述待检测零部件归一化处理后的不同车间不同环境下的零部件模板图像，可以满足于不同车间不同环境的商用车外观公告一致性检测需求。
[0028]3、本专利技术技术方案中检测模型的第1层、第3层均为多尺度卷积层，有利于检测多尺寸变化的同类型待检测零部件，另一方面抵消车间现场相机拍摄时不可避免的位置误差。
[0029]4、本专利技术技术方案中检测模型的第2层、第4层、第5层、第6层均为空洞卷积层，空洞卷积的规模化使用减少了普通卷积的计算量，同时也兼容了商用车大零部件的客观检测规律。
[0030]5、本专利技术技术方案中将提取每个待检测零部件输入对应的已训练好的检测模型中特征向量，与已训练好的检测模型中不同零部件模板图像对应的特征向量分别进行欧几里得距离计算，采集待检测零部件对应图像的特征向量与任意一个零部件模板图像对应的特征向量的距离小于预设距离阈值，则匹配结果一致；如果采集待检测零部件对应图像的特征向量与任意一个零部件模板图像对应的特征向量的距离均不小于预设距离阈值，则匹配结果不一致，可以使得不同车间不同环境下采集待检测零部件的特征向量均可以匹配于对应零部件模板图像对应的特征向量，进一步地提高了商用车外观公告一致性检测可靠性。
[0031]应当理解的是以上的一般描述以及后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商用车公告一致性视觉检测方法，其特征是，包括：建立待检测商用车车型、待检测车型对应的待检测零部件、待检测零部件对应的检测模型之间的对应关系数据库；获取车待检测商用车下线时的车型信息，根据待检测商用车车型信息、对应关系数据库确定对应的待检测零部件信息；根据待检测零部件信息采集待检测零部件对应外观图像，并将采集的待检测零部件对应外观图像输入至每个待检测零部件对应的已训练好的检测模型中；提取每个待检测零部件输入对应的已训练好的检测模型中特征向量，与已训练好的检测模型的特征向量进行匹配，获取匹配结果。2.根据权利要求1所述的一种商用车公告一致性视觉检测方法，其特征是，对应关系数据库还包括：待检测零部件对应的图像库，每一个待检测零部件图像库包括所述待检测零部件归一化处理后的不同车间不同环境下的零部件模板图像。3.根据权利要求2所述的一种商用车公告一致性视觉检测方法，其特征是，对待检测零部件的零部件模板图像进行不同车间不同环境下的背景替换及模糊化处理，将背景替换及模糊化处理后零部件模板图像图像进行归一化处理。4.根据权利要求1所述的一种商用车公告一致性视觉检测方法，其特征是，检测模型为多个卷积层、单个全连接层的siamese网络，用于将输入的采集的待检测零部件的零部件图像进行图像处理，并输出训练后的特征向量。5.根据权利要求4所述的一种商用车公告一致性视觉检测方法，其特征是，检测模型的第1层为多尺度卷积层，包含8通道的四个卷积核分别进行卷积计算，保持输入图像尺寸与输出图像尺寸一致；第2层为步长为2的8通道的空洞卷积层；第3层为多尺度卷积层，包含16通道的四个卷积核分别进行卷积计算；第4层为步长为2的16通道空洞卷积层；第5层为步长为2的32通道空洞卷积层；第6层为步长为2的64通道空洞卷积层，第7层为全连接层，批量归一化处理后，输出训练后的特征向量。6.根据权利要求2所述的一种商用车公告一致性视觉检测方法，其特征是，提取每个待检测零部件输入对应的已训练好的检测模型中特征向量，与已训...

【专利技术属性】
技术研发人员：马继勇，贾广鹏，曹先锋，潘洪洋，平川，申舒琪，
申请(专利权)人：中国重汽集团济南动力有限公司，
类型：发明
国别省市：