【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及缺陷检测，具体为一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测方法及系统。
技术介绍
1、汽车钣金件是指用于汽车车身的各种金属构件和面板，通常由薄而坚固的金属材料制成，如钢板、铝合金等，这些构件和面板用于构建汽车的外部壳体，汽车钣金件在车身结构中具有重要作用，铝合金扰流板是一种用于改善汽车空气动力性能的汽车部件，它通常由铝合金材料制成，并安装在汽车的前部，位于车身底部或其他位置，旨在减少空气阻力、提高燃油效率、增加行驶稳定性以及改善汽车的操控性能。
2、现阶段铝合金扰流板的缺陷检测仍然依赖于人工操作，这可能导致主观性和不一致性，因为不同的操作员可能对相同的缺陷有不同的判断，传统的人工监测方法通常速度相对较慢，效率较慢，不易于满足大规模生产的需求，并且铝合金扰流板的缺陷种类多样，有些缺陷可能非常复杂，不易于对其进行监测，同时对于监测到的大量数据，不易于基于深度学习来对数据管理和处理的复杂性，并且对于检测到的不同数据，不易于进行深度分析，进行自动生成有效的改善方式。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测方法及系统，解决了
技术介绍
中提到的问题。
3、技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：包括钣金缺陷监测模块、数据采集模块、深度学习模块、数据分析模块、缺陷评估模块和缺陷改善模块；
5、在铝合金扰流板的钣金加工台周
6、所述数据分析模块包括第一分析单元、第二分析单元、第三相关分析单元，所述第一分析单元用于依据综合缺陷数据，提取铝合金扰流板的铝合金晶粒数据集，分析计算获取晶粒系数jlxs，并从综合缺陷数据中提取腐蚀氧化数据集，分析计算获取腐蚀氧化系数fsxs，并从综合缺陷数据中提取扰流板数据集，分析计算获取扰流板系数rlxs；所述第二分析单元从所述表面缺陷数据中提取表面缺陷数据集，并进行无量纲处理后，计算获得表面缺陷系数wgxs；由第三相关分析单元将晶粒系数jlxs、腐蚀氧化系数fsxs和扰流板系数rlxs，无量纲处理后进行汇总分析，获取到综合扰流板系数zhxs，并与表面缺陷系数wgxs，进行相关联，获得综合缺陷系数qxxs；
7、所述综合扰流板系数zhxs和表面缺陷系数wgxs通过以下公式获得：
8、；
9、；
10、式中，a1、a2和a3表示晶粒系数jlxs、腐蚀氧化系数fsxs和扰流板系数rlxs的比例系数，其中，a1+a2+a3≠1，0.01＜a1＜0.98，0＜a2＜0.87，0＜a3＜0.96，其具体值由用户调整设置，a为第一修正常数；
11、sy表示沙眼数量、tq表示凸起面积、ox表示凹陷面积、lw表示裂痕面积、cc表面粗糙度和gz钩状瑕疵面积，b1、b2、b3、b4、b5和b6分别为沙眼数量sy、凸起面积tq、凹陷面积ox、裂痕面积lw、表面粗糙度cc和钩状瑕疵面积gz的比例系数，且，，，，，，，其具体值由用户调整设置，b为第二修正常数；
12、由缺陷评估模块预设缺陷阈值g，将综合缺陷系数qxxs与缺陷阈值g进行对比分析，获得评估结果，并由缺陷改善模块根据评估结果生成缺陷改善方案，对缺陷部位进行提示改善。
13、优选的，所述钣金缺陷监测模块包括第一监测单元和第二监测单元；
14、所述第一监测单元用于采用第一集成传感器组、第二集成传感器组和第三集成传感器组，对铝合金扰流板的晶粒数据、腐蚀氧化数据和扰流板数据进行实时监测，并汇总成晶粒数据集、腐蚀氧化数据集和扰流板数据集；
15、所述第一集成传感器组包括x射线衍射、电子显微镜、金相显微镜和散射技术；
16、所述第二集成传感器组包括视觉检测传感器、电化学腐蚀传感器、红外热像仪和x射线荧光光谱仪；
17、所述第三集成传感器组包括角度传感器、应变传感器、宽度测量传感器、压力传感器和长度测量设备；
18、所述第二监测单元用于采用第四集成传感器组，对铝合金扰流板的表面缺陷数据进行监测，获得表面缺陷数据集；
19、所述第三集成传感器组包括激光散射传感器、三维扫描仪、超声波传感器、表面粗糙度仪和ccd传感器。
20、优选的，所述数据采集模块包括第一采集单元和第二采集单元；
21、所述第一采集单元用于对第一监测单元所监测到的综合扰流板数据进行采集，所述综合扰流板数据包括晶粒数据集、腐蚀氧化数据集和扰流板数据集；
22、通过第一集成传感器组对铝合金扰流板的晶粒进行显微拍摄，并对晶粒的图像特征进行提取，所述晶粒数据集包括晶粒面积jmj、晶粒数量jsl、晶粒体积jtj、晶粒分布面积jfb和晶粒生长速率jsz；
23、通过第二集成传感器组对铝合金扰流板的腐蚀氧化表面进行拍摄，并对腐蚀氧化特征图像进行特征提取，所述腐蚀氧化数据集包括氧化铝面积al2o3、白斑数量bbs、氢气气泡数量qqs、晶间腐蚀度fsd和氧化层厚度yhd；
24、通过第三集成传感器组对铝合金扰流板的扰流板进行多角度拍摄，并对扰流板特征图像进行特征提取，所述扰流板数据集包括扰流板角度rjd、扰流板弯曲度rwq、扰流板宽度rkd、扰流板湍流度rtl和扰流板长度rcd；
25、所述第二采集单元用于对第二监测单元所监测到的表面缺陷数据集进行采集，通过第四集成传感器组对铝合金扰流板的表面进行拍照，并对表面缺陷特征图像进行特征提取，所述表面缺陷数据集包括沙眼数量sy、凸起面积tq、凹陷面积ox、裂痕面积lw、表面粗糙度cc和钩状瑕疵面积gz。
26、优选的，所述深度学习模块包括模型构建单元和预处理单元；
27、所述模型构建单元，通过卷积神经网络进行构建深度学习模型架构，并且使用tensorflow框架来搭建深度学习模型，通过特征提取和缺陷检测，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便用于模型训练、超参数调整和评估；
28、所述预处理单元用于对采集到的综合扰流板数据和表面缺陷数据进行整合，其中包括正常和有缺陷的扰流板钣金件图像和参数数据，并通过深度学习模块对所采集到的数据进行深度学习处理，对图像数据进行调整大小、裁剪、标准化、增强和去噪处理，并对所采集到的参数数据进行去除重复值、处理缺失数据、异常值处理和数据一致性检查。
29、优选的，所述第一分析单元包括晶粒分析单元、腐蚀氧化分析单元和扰流板分析单元；
30、所述晶粒分析单元用于依据综合扰流板数据中的晶粒数据集，进行无量纲处理后，进行汇总计算，获得晶粒系数jlxs；
31、所述晶粒系数jlxs通过以下公式获取：
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：包括钣金缺陷监测模块（1）、数据采集模块（2）、深度学习模块（3）、数据分析模块（4）、缺陷评估模块（5）和缺陷改善模块（6）；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述钣金缺陷监测模块（1）包括第一监测单元（11）和第二监测单元（12）；
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述数据采集模块（2）包括第一采集单元（21）和第二采集单元（22）；
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述深度学习模块（3）包括模型构建单元（31）和预处理单元（32）；
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述第一分析单元（41）包括晶粒分析单元（411）、腐蚀氧化分析单元（412）和扰流板分析单元（413）；
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述腐
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述第三相关分析单元（43）用于依据第一分析单元（41）和第二分析单元（42），所获取的扰流板系数Zhxs和表面缺陷系数Wgxs，进行无量纲处理后，进行相关联计算获得综合缺陷系数Qxxs；
8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述第三相关分析单元（43）所获取的综合缺陷系数Qxxs，由缺陷评估模块（5）预设的缺陷阈值G，将所获取的综合缺陷系数Qxxs与缺陷阈值G进行对比评估，获得评估结果如下；
9.根据权利要求8所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述缺陷评估模块（5）将所生成的第一评估结果，发送至缺陷改善模块（6），由缺陷改善模块（6）对所获取的第一评估结果，进行分析，并生成相应的改善方案，具体改善方案如下；
10.一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测方法，包括上述权利要求1~9任一一项所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：包括钣金缺陷监测模块（1）、数据采集模块（2）、深度学习模块（3）、数据分析模块（4）、缺陷评估模块（5）和缺陷改善模块（6）；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述钣金缺陷监测模块（1）包括第一监测单元（11）和第二监测单元（12）；
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述数据采集模块（2）包括第一采集单元（21）和第二采集单元（22）；
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述深度学习模块（3）包括模型构建单元（31）和预处理单元（32）；
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述第一分析单元（41）包括晶粒分析单元（411）、腐蚀氧化分析单元（412）和扰流板分析单元（413）；
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的汽车钣金件表面缺陷检测系统，其特征在于：所述腐蚀氧化分析单元（412）和扰流板分析单元（413）用于依据综合扰流板数据中的腐蚀氧化数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，徐庆华，朱志恒，
申请(专利权)人：深圳玖逸行新能源汽车技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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