用于确定座椅的褶皱区域的方法和装置制造方法及图纸

根据本公开的第一实施例，公开了一种方法，所述方法包括：获取整个座椅靠背的第一图像；获取整个座垫的第二图像；获取用于分析座椅靠背和座垫的图像的深度学习信息；使用深度学习信息从第一图像和第二图像中确定问题区域；获取问题区域的细节图像；并且使用细节图像确定褶皱区域。像确定褶皱区域。像确定褶皱区域。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定座椅的褶皱区域的方法和装置


[0001]本公开的第一实施例涉及一种用于确定座椅的褶皱区域的方法和装置。更具体地，本公开的第一实施例涉及一种用于通过以下方式确定座椅的褶皱区域的方法和装置：获取座椅靠背的图像和座垫的图像，获取用于分析座椅靠背和座垫的图像的深度学习信息，从而从座椅靠背和座垫的图像中获取包括问题区域的细节图像，并使用该细节图像确定褶皱区域。
[0002]此外，本公开的第二实施例涉及一种用于确定座椅的褶皱区域的方法和装置。更具体地，本公开的第二实施例涉及一种用于通过以下方式确定座椅的褶皱区域的方法和装置：获取座椅的图像，确定针对所获取的图像的多个单元区域导出的多个褶皱评估值是否大于阈值，并且确定与大于阈值的多个褶皱评估值相对应的一个或更多个单元区域的褶皱区域。

技术介绍

[0003]由于生产效率和质量、劳动力成本的降低、过程控制的便利性和非接触行业的增长，已经越来越多地将自动化工艺引入各种工业环境中。这种自动化工艺已经应用于车辆制造工艺，以制造用于车辆的许多产品，诸如内部材料和外部材料。
[0004]传统的自动化工艺采用预设的操作控制算法而不是手动操作，手动操作将相同的工艺应用于大多数产品。
[0005]即使对于对变形敏感且因此必须经受用于去除褶皱的单独的附加工艺的织物或皮革座椅产品，这种自动化工艺也采用标准化的工艺。因此，不能确保一致的质量，并且在一些情况下可能批量生产出质量差的产品。
[0006]特别地，消费者对诸如座椅的车辆内部产品的便利性和质量的关注正在显著增长。消费者对座椅质量高度敏感，这是因为占据车辆内部的最大部分的座椅是驾驶员最大程度和最频繁接触的产品之一。然而，从整个座椅选择性地识别褶皱区域、确定所识别区域的褶皱并去除褶皱的技术尚未应用于常见的自动化工艺，这导致在时间和成本上的持续损失。

技术实现思路

[0007]技术任务
[0008]根据本公开的第一实施方式的将要实现的技术任务是提供一种用于通过以下方式确定褶皱区域的方法和装置：使用用于分析座椅靠背的第一图像和座垫的第二图像的深度学习信息来从第一图像和第二图像确定关于褶皱的问题区域，并获取所确定的问题区域的细节图像。
[0009]此外，根据本公开的第二实施例的将要实现的技术任务是提供一种用于通过以下方式确定褶皱区域的方法和装置：从图像的多个单元区域获取多个褶皱评估值，确定多个褶皱评估值是否大于阈值，并且基于与大于阈值的多个褶皱评估值相对应的一个或更多个
单元区域的连续性来确定图像的褶皱区域。
[0010]本公开的任务不限于上述任务，并且能够从以下描述中清楚地理解未提及的其他任务。
[0011]解决技术任务的手段
[0012]作为用于实现上述技术任务的技术手段，根据本公开的第一方面的一种用于通过装置确定座椅的褶皱区域的方法可包括：获取整个座椅靠背的第一图像；获取整个座垫的第二图像；获取用于分析座椅靠背和座垫的图像的深度学习信息；使用深度学习信息从第一图像和第二图像中确定问题区域；获取问题区域的细节图像；并且使用细节图像确定褶皱区域。
[0013]此外，确定问题区域的步骤可包括：通过根据预定方式划分第一图像和第二图像中的每个来确定多个区域；并且使用深度学习信息将所述多个区域中的一个或更多个区域确定为问题区域，其中，细节图像可以是在面向座椅靠背或座垫的相机沿着经过所述多个区域的路径移动时获取的。
[0014]此外，获取细节图像的步骤可包括：基于对问题区域的预分析结果，根据相机的位置确定相机的移动速度；并且从以所述移动速度移动的相机获取细节图像。
[0015]此外，深度学习信息可以是基于对形成测试座椅的测试座椅靠背和测试座垫的图像分析结果而获取的。
[0016]此外，获取深度学习信息的步骤可包括：当面向测试座垫的第二照明装置操作时，从面向测试座椅靠背的第一测试相机获取测试座椅靠背的图像；当面向测试座椅靠背的第一照明装置操作时，从面向测试座垫的第二测试相机获取测试座垫的图像；并且使用测试座椅靠背的图像和测试座垫的图像来获取深度学习信息。
[0017]此外，所述方法还可包括：基于与褶皱区域相对应的褶皱尺寸和褶皱深度来确定褶皱区域的褶皱类型；确定与褶皱类型相对应的熨烫方式，熨烫方式包括熨烫次数和熨烫时间；并且根据熨烫方式熨烫褶皱区域。
[0018]根据本公开的第二方面的一种用于确定座椅的褶皱区域的装置可包括：一个或更多个相机，用于获取整个座椅靠背的第一图像和整个座垫的第二图像；以及处理器，用于获取用于分析座椅靠背和座垫的图像的深度学习信息，并且使用深度学习信息从第一图像和第二图像中确定问题区域，其中，所述一个或更多个相机可获取问题区域的细节图像，并且所述处理器可使用细节图像来确定褶皱区域。
[0019]此外，作为用于实现上述技术任务的技术手段，根据本公开的第三方面的一种用于通过装置确定座椅的褶皱区域的方法可包括：获取座椅的图像；确定构成图像且包括一个或更多个像素的多个单元区域；确定针对所述多个单元区域中的每个单元区域导出的褶皱评估值是否超过阈值；并且基于与超过所述阈值的褶皱评估值相对应的一个或更多个单元区域的连续性，确定图像的褶皱区域。
[0020]此外，构成所述多个单元区域的每个单元区域可以是单个像素。
[0021]此外，所述方法还可包括：在图像上显示褶皱区域；获取与褶皱区域相对应的标记图像；并且将标记图像与图像进行匹配以获取结果图像。
[0022]此外，所述方法还可包括：获取褶皱评估要素，褶皱评估要素包括所述多个单元区域的明度和饱和度、照明装置的亮度以及座椅的颜色中的至少一者；并且基于所获取的褶
皱评估要素的组合结果来确定褶皱评估值。
[0023]此外，所述阈值可以是通过深度学习确定的，并且确定所述阈值的步骤可包括：使用预存储的学习模型对褶皱区域执行深度学习；并且基于深度学习的结果，确定用于确定所述多个单元区域的褶皱的所述阈值，并且所述方法还可包括：当深度学习的结果的准确度是预定值或更小值时，执行重新学习。
[0024]此外，确定褶皱评估值的步骤可包括：当座椅由皮革制成时，按照座椅的颜色、照明装置的亮度、明度和饱和度的顺序赋予权重；当座椅由织物制成时，按照照明装置的亮度、座椅的颜色、明度和饱和度的顺序赋予权重；并且基于权重确定褶皱评估值。
[0025]根据本公开的第四方面的一种用于确定座椅的褶皱区域的装置可包括：一个或更多个相机，用于获取座椅的图像；以及处理器，用于确定构成图像且包括一个或更多个像素的多个单元区域，确定针对所述多个单元区域中的每个单元区域导出的褶皱评估值是否超过阈值，并且基于与超过所述阈值的褶皱评估值相对应的一个或更多个单元区域的连续性来确定图像的褶皱区域。
[0026]本专利技术的其他具体内容被包括在具体实施方式和附图中。
[0027]专利技术效果
[0028]根据本公开的实施例，与用肉眼检测褶皱的常规技术相比，通过使用深度学习图像将多个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于通过装置确定座椅的褶皱区域的方法，所述方法包括：获取整个座椅靠背的第一图像；获取整个座垫的第二图像；获取用于分析座椅靠背和座垫的图像的深度学习信息；使用深度学习信息从第一图像和第二图像中确定问题区域；获取问题区域的细节图像；以及使用细节图像确定褶皱区域。2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定问题区域的步骤包括：通过根据预定方式划分第一图像和第二图像中的每个来确定多个区域；以及使用深度学习信息将所述多个区域中的一个或更多个区域确定为问题区域，其中，细节图像是在面向座椅靠背或座垫的相机沿着经过所述多个区域的路径移动时获取的。3.根据权利要求1所述的方法，其中，获取细节图像的步骤包括：基于对问题区域的预分析结果，根据相机的位置确定相机的移动速度；以及从以所述移动速度移动的相机获取细节图像。4.根据权利要求1所述的方法，其中，深度学习信息是基于对形成测试座椅的测试座椅靠背和测试座垫的图像分析结果而获取的。5.根据权利要求4所述的方法，其中，获取深度学习信息的步骤包括：当面向测试座垫的第二照明装置操作时，从面向测试座椅靠背的第一测试相机获取测试座椅靠背的图像；当面向测试座椅靠背的第一照明装置操作时，从面向测试座垫的第二测试相机获取测试座垫的图像；以及使用测试座椅靠背的图像和测试座垫的图像来获取深度学习信息。6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：基于与褶皱区域相对应的褶皱尺寸和褶皱深度来确定褶皱区域的褶皱类型；确定与褶皱类型相对应的熨烫方式，熨烫方式包括熨烫次数和熨烫时间；以及根据熨烫方式熨烫褶皱区域。7.一种用于确定座椅的褶皱区域的装置，所述装置包括：一个或更多个相机，用于获取整个座椅靠背的第一图像和整个座垫的第二图像；以及处理器，用于获取用于分析座椅靠背和座垫的图像的深度学习信息，并且使用深度学习信息从第一图像和第二图像中确定问题区域，其中，所述一个或更多个相机获取问题区域的细节图像，并且所述处理器使...

【专利技术属性】
技术研发人员：金浩盈，
申请(专利权)人：韩尔系统有限公司，
类型：发明
国别省市：