检测车辆部件的缺陷的方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机程序产品制造方法及图纸

本公开涉及检测车辆部件的缺陷的方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。一种检测车辆部件的缺陷的方法，所述方法包括：利用相机对所述车辆部件进行拍摄，以获取所述车辆部件的图像；识别所述车辆部件的图像中的检测对象；从所述车辆部件的图像中分割出包括所述检测对象的区域作为检测对象图像；利用已训练模型判断所述检测对象图像中的检测对象是否具有缺陷。对象是否具有缺陷。对象是否具有缺陷。

【技术实现步骤摘要】
检测车辆部件的缺陷的方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机程序产品


[0001]本公开涉及车辆部件的缺陷检测领域，更具体而言，涉及检测车辆部件的缺陷的方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]在车辆部件的制造过程中，有时会因为所采用的制造工艺而在车辆部件上产生缺陷。例如，在车身的焊装过程中，有时会因为焊装时产生的火花而使焊接在车身上的螺栓的螺柱污染、变形和歪斜等。这样的缺陷可能不利于后续的制造过程。

技术实现思路

[0003]在下文中给出了关于本公开的简要概述，以便提供关于本公开的一些方面的基本理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本公开的穷举性概述。它并不是意图用来确定本公开的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本公开的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出关于本公开的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。
[0004]本公开的专利技术人注意到，需要及时对在车辆部件上产生的缺陷(诸如焊装缺陷)进行检测，以方便对缺陷进行处理，尽量避免对后续的制造过程产生影响。然而，在本公开的专利技术人知晓的检测诸如车身的车辆部件的缺陷的检测方法中，需要由检测人员对车辆部件上的每个检测对象(例如螺栓的螺柱)逐一进行人工检测，判断检测对象是否具有缺陷。这样的检测方法往往耗费大量的人力和时间资源，降低了生产效率。另一方面，人工检测存在一定的主观性，不同的检测人员可能使用不同的检测标准，还可能有错检、漏检的情况。
[0005]本公开的目的在于提供一种能够高效地自动检测车辆部件的缺陷的方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，使得能够节省大量的人力和时间资源，提高检测效率和质量，从而提高整体的生产效率和质量。
[0006]根据本公开的一个方面，提供一种检测车辆部件的缺陷的方法，所述方法包括：利用相机对所述车辆部件进行拍摄，以获取所述车辆部件的图像；识别所述车辆部件的图像中的检测对象；从所述车辆部件的图像中分割出包括所述检测对象的区域作为检测对象图像；利用已训练模型判断所述检测对象图像中的检测对象是否具有缺陷。
[0007]根据本公开的另一个方面，提供一种检测车辆部件的缺陷的装置，所述装置包括：存储器，其上存储有指令；以及处理器，被配置为执行所述存储器上存储的指令，以使所述装置执行根据本公开的检测车辆部件的缺陷的方法。
[0008]根据本公开的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，使所述处理器执行根据本公开的检测车辆部件的缺陷的方法。
[0009]根据本公开的另一个方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，使所述处理器执行根据本公开的检测车辆
部件的缺陷的方法。
附图说明
[0010]构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
[0011]参照附图，根据下面的详细描述，可以更清楚地理解本公开，其中：
[0012]图1是根据本公开的实施例的检测车辆部件的缺陷的方法的示例性流程图；
[0013]图2是根据本公开的实施例的检测车辆部件的缺陷的方法的应用场景的示例性示意图；
[0014]图3是根据本公开的实施例的包括检测对象的车辆部件的局部的图像的示例性示意图；
[0015]图4示出了能够实现根据本公开的实施例的计算设备的示例性配置。
具体实施方式
[0016]现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
[0017]同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
[0018]以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。
[0019]对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0020]在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
[0021]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0022]下面参照图1至图3来详细说明根据本公开的实施例的检测车辆部件的缺陷的方法。图1是根据本公开的实施例的检测车辆部件的缺陷的方法10的示例性流程图，图2是根据本公开的实施例的检测车辆部件的缺陷的方法的应用场景20的示例性示意图，图3是根据本公开的实施例的包括检测对象的车辆部件的局部的图像30的示例性示意图。
[0023]首先，在图1的步骤S1100中，利用相机对要检测的车辆部件进行拍摄，以获取车辆部件的图像。
[0024]在一些实施例中，车辆部件是车辆的车身。车身是车辆的总体框架，是车辆装配的基础。在车辆装配的工厂中，车身通常在车身车间中进行加工制造。在车身车间中，主要利用焊接设备对冲压成型的金属车身构件进行焊接，以组装成完整的车身框架(车身)。在下文中，以车身作为要检测的车辆部件的示例来进行描述。
[0025]相机例如可以是二维相机或三维相机，也可以同时使用二维相机和三维相机。在使用二维相机的情况下，获取的车辆部件的图像是二维图像，对车辆部件的缺陷的检测也
是基于这样的二维图像。在使用三维相机的情况下，获取的车辆部件的图像是三维图像，对车辆部件的缺陷的检测也是基于这样的三维图像。在下文中，以二维相机为例来进行描述。
[0026]例如，如图2所示，在应用场景20中，利用相机2200对由支撑设备支撑的车身2100进行拍摄，以获取车身2100的图像。例如，支撑车身2100的支撑设备例如可以在轨道上滑动前进，当车身2100移动地出现在安装于轨道附近的相机2200的拍摄范围中时，由相机2200对车身2100进行拍摄。或者，也可以使支撑设备支撑车身2100固定不动，由机器人或机械臂搭载相机2200移动地对车身2100进行拍摄。或者，车身2100和相机2200都可以移动。在本公开中，利用相机获取车辆部件的图像的方式没有特别限定，只要获取的车辆部件的图像中包括要检测的检测对象即可。
[0027]下面返回到对图1的描述。接下来，在步骤S1200中，识别车辆部件的图像中的要检测的检测对象。
[0028]在一些实施例中，在车辆部件为车身的情况下，车辆部件上的检测对象可以是车身上的螺栓的螺杆。如上所述，将车身构件组装成完整的车身的过程中需要对车身构件进行焊接。在焊接时，例如利用焊接设备在车身构件上打孔，并将螺栓焊接到车身构件上，以方便在后续的装配过程中将其他车辆部件(例如座椅、车门等)安装在车身上。因此，在焊接完成的车身本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测车辆部件的缺陷的方法，所述方法包括：利用相机对所述车辆部件进行拍摄，以获取所述车辆部件的图像；识别所述车辆部件的图像中的检测对象；从所述车辆部件的图像中分割出包括所述检测对象的区域作为检测对象图像；利用已训练模型判断所述检测对象图像中的检测对象是否具有缺陷。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述已训练模型是通过如下步骤训练的：从车辆部件的图像中分割出包括检测对象的区域作为检测对象图像；判断所述检测对象图像中的检测对象是否具有缺陷；根据所述检测对象是否具有缺陷的判断结果，对所述检测对象图像进行标记；将已标记的多个检测对象图像输入到机器学习模型中以对所述机器学习模型进行训练，将训练后的所述机器学习模型作为已训练模型。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述已训练模型计算所述检测对象具有缺陷的概率，并将所述概率输出为所述检测对象是否具有缺陷的判断结果。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述已训练模型计算所述检测对象具有缺陷的概率，在所述概率大于预先设定的阈值时，判断为所述检测对象具有缺陷，在所述概率小于等于预先设定的阈值时，判断为所述检测对象不具有缺陷。5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述车辆部件的图像中可视地标示出包括被判断为具有缺陷的检测对象的区域，以向用户提示具有缺陷的检测对象。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述已训练模型计算所述检测对象具有缺陷的概率，在所述概率大于预先设定的第一阈值时，判断为所述检测对象具有缺陷，在所述概率小于等于所述第一阈值并且大于预先设定的第二阈值时，判断为所述检测对象可能具有缺陷，在所述概率小于等于所述第二阈值时，判断为所述检测对象不具有缺陷。7.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨智，
申请(专利权)人：华晨宝马汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：