基于改进神经网络的汽车生产涂装质量监测方法技术

本发明专利技术提供的一种基于改进神经网络的汽车生产涂装质量监测方法，包括：S1.采集当前车辆的喷涂参数；S2.将喷涂参数输入至改进BP神经网络中进行处理，根据处理结果判断当前车辆是否存在喷涂缺陷，如是，则对当前车辆进行标记；S3.待当前车辆喷涂完成后，采集喷涂完成后的车辆的图像信息，将图像信息输入至卷积神经网络中进行处理，判断当前车辆的喷涂是否存在喷涂缺陷，如是，则对当前车辆进行标记，并被标记的车辆送入人工检测区通过人工进行喷涂质量检测；如否，则将车辆转入缓存区；S4.判断被标记车辆是否人工检测合格，如是，则将当前车辆转入缓存区，如否，则将当前车辆转入返工区。则将当前车辆转入返工区。

【技术实现步骤摘要】
基于改进神经网络的汽车生产涂装质量监测方法


[0001]本专利技术涉及一种汽车生产质量监测方法，尤其涉及一种基于改进神经网络的汽车生产涂装质量监测方法。

技术介绍

[0002]涂装车间是汽车制造工厂的四大车间之一，车辆在涂装车间生产时需要对涂装质量进行监测，汽车厂商搭建自动化喷涂系统的过程中需要考虑到很多因素的影响以及条件的限制，新的喷涂系统在最初投入使用时喷涂效果往往不能达到预期的要求，而因此造成的整车外观质量不符合要求；致使顾客不满意交货的质量往往会造成在总装车间停线，或重新进行喷涂等等而造成很多浪费和不必要的经济损失；延误整车的交付，现有技术中，对于车辆涂装的质量监测完全依靠人工实现，这种方式效率低下，容易误判，需要大量的劳动力。
[0003]因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种基于改进神经网络的汽车生产涂装质量监测方法，在车辆涂装生产前通过神经网络进行涂装质量自动预测以及在涂装完成后采用神经网络进行自动检测，从而能够有效提升车辆涂装本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进神经网络的汽车生产涂装质量监测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.采集当前车辆的喷涂参数，包括喷涂流量、成型空气、旋杯转速、高压量以及环境参数；S2.将喷涂参数输入至改进BP神经网络中进行处理，根据处理结果判断当前车辆是否存在喷涂缺陷，如是，则对当前车辆进行标记；S3.待当前车辆喷涂完成后，采集喷涂完成后的车辆的图像信息，将图像信息输入至卷积神经网络中进行处理，判断当前车辆的喷涂是否存在喷涂缺陷，如是，则对当前车辆进行标记，并被标记的车辆送入人工检测区通过人工进行喷涂质量检测；如否，则将车辆转入缓存区；S4.判断被标记车辆是否人工检测合格，如是，则将当前车辆转入缓存区，如否，则将当前车辆转入返工区。2.根据权利要求1所述基于改进神经网络的汽车生产涂装质量监测方法，其特征在于：步骤S2中，将喷涂参数输入至改进BP神经网络中进行处理包括：S21.构建BP神经网络，包括输入层、隐含层和输出层；其中：激励函数S(x)：隐含层输出为Q
j
：输出层输出为O
k
：其中：w
jk
为隐含层到输出层的权重，w
ij
为输入层到隐含层的权重，a
j
为输入层到隐含层的偏置，b
k
为隐含层到输出层的偏置，n为输入层的节点个数，l为隐含层的节点个数，m为输出层的节点个数，i为输入层的第i个节点，j为输出层的第j个节点；隐含层到输出层的权重w
jk
通过如下公式进行更新：w
jk
＝w
jk
+ηHQ
j
e
k
；输入层到隐含层的权重w
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐倩，罗超，郭伏雨，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：