【技术实现步骤摘要】
空调软硬管的智能化加工方法及其系统
[0001]本申请涉及软硬管加工
，且更为具体地，涉及一种空调软硬管的智能化加工方法及其系统。
技术介绍
[0002]随着消费者对舒适性体验的需求不断提升，国家对环境保护的日益重视，新能源电动交通已经成为一种趋势。在新能源汽车中使用时，只能采用电热丝进行空调加热，无法采用热泵技术进行制热。
[0003]采用电热丝进行加热将大大降低汽车的续航里程，若全部用硬管连接，虽然可以解决管路的密封问题，但是由于汽车内部空间的局限性，无法全部采用硬管，必须采用软管和硬管结合的管路总成，但是由于软管与硬管具有不同的性质，因此，在利用软管和硬管进行管路总成时，软管与硬管之间的结合之处的密封会成为重要的技术难题。
[0004]因此，在生产软管和硬管的过程中，需要对软管和硬管进行协同质检，以确保两者是否满足装配密封度要求。
技术实现思路
[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种空调软硬管的智能化加工方法及其系统，其将空调硬管和空调软管的协同质...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种空调软硬管的智能化加工方法，其特征在于，包括：获取待检测空调软管的第一截面图像和待检测空调硬管的第二截面图像；将所述第一截面图像和所述第二截面图像通过作为特征提取器的卷积神经网络模型以得到软管特征矩阵和硬管特征矩阵；将所述软管特征矩阵和所述硬管特征矩阵通过空间注意力模块以得到空间增强软管特征矩阵和空间增强硬管特征矩阵；计算所述空间增强软管特征矩阵相对于所述空间增强硬管特征矩阵的转移矩阵以得到分类特征矩阵；基于所述空间增强软管特征矩阵和所述空间增强硬管特征矩阵，对所述分类特征矩阵进行小尺度特征关联优化以得到优化分类特征矩阵；以及将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待检测硬管和待检测软管的成型质量是否满足密封装配预定要求。2.根据权利要求1所述的空调软硬管的智能化加工方法，其特征在于，所述将所述第一截面图像和所述第二截面图像通过作为特征提取器的卷积神经网络模型以得到软管特征矩阵和硬管特征矩阵，包括：使用所述卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述软管特征矩阵或硬管特征矩阵，所述卷积神经网络模型的第一层的输入为所述第一截面图像或所述第二截面图像。3.根据权利要求2所述的空调软硬管的智能化加工方法，其特征在于，所述将所述软管特征矩阵和所述硬管特征矩阵通过空间注意力模块以得到空间增强软管特征矩阵和空间增强硬管特征矩阵，包括：使用所述空间注意力模块的卷积编码部分对所述软管特征矩阵和所述硬管特征矩阵分别进行深度卷积编码以得到软管初始卷积特征图和硬管初始卷积特征图；将所述软管初始卷积特征图和所述硬管初始卷积特征图分别输入所述空间注意力模块的空间注意力部分以得到软管空间注意力图和硬管空间注意力图；将所述软管空间注意力图和所述硬管空间注意力图分别通过Softmax激活函数以得到软管空间注意力特征图和硬管空间注意力特征图；计算所述软管空间注意力特征图和所述软管初始卷积特征图的按位置点乘以得到软管特征图，计算所述硬管空间注意力特征图和所述硬管初始卷积特征图的按位置点乘以得到硬管特征图；以及对所述软管特征图和所述硬管特征图分别进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述空间增强软管特征矩阵和所述空间增强硬管特征矩阵。4.根据权利要求3所述的空调软硬管的智能化加工方法，其特征在于，所述计算所述空间增强软管特征矩阵相对于所述空间增强硬管特征矩阵的转移矩阵以得到分类特征矩阵，包括：以如下公式计算所述空间增强软管特征矩阵相对于所述空间增强硬管特征矩阵的转移矩阵以得到分类特征矩阵；其中，所述公式为：其中M
a
表示所述空间增强软管特征矩阵，M
b
表示所述空间增强硬管特征矩阵，M表示所述转移矩阵，表示矩阵相乘。5.根据权利要求4所述的空调软硬管的智能化加工方法，其特征在于，所述基于所述空间增强软管特征矩阵和所述空间增强硬管特征矩阵，对所述分类特征矩阵进行小尺度特征
关联优化以得到优化分类特征矩阵，包括：计算所述空间增强软管特征矩阵和所述空间增强硬管特征矩阵之间的小尺度局部衍生矩阵；以及以所述小尺度局部衍生矩阵作为加权矩阵对所述分类特征矩阵进行按位置点乘以得到所述优化分类特征矩...
【专利技术属性】
技术研发人员：周洪禀，
申请(专利权)人：浙江伟众科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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