基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，涉及自动化工业技术领域，该装置通过3D相机、激光雷达及姿态传感器采集零部件边缘位移、匹配曲面、点云密度及机械臂反馈数据，并完成数据标准化处理。采用多层神经网络融合图像、点云和执行器反馈特征，构建智能间隙标定模型，实现间隙状态的实时分析和反馈优化。装置设有边缘结构监测、曲面几何监测及标定评估功能，分别计算边缘置信度系数、曲面几何适应性系数和标定有效性系数，并与预设阈值对比，判断装配质量和标定能力。对于不合格状态，自动生成优化策略，实现动态调整与精准标定。本发明专利技术提高了汽车零部件装配的精度和可靠性，适合工业生产中的智能化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动化工业，具体为基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置。

技术介绍

1、随着汽车制造工艺的日益复杂，汽车零部件之间的间隙检测与标定成为确保装配质量和行驶安全的关键技术环节。传统的间隙检测方法多依赖单一传感器和人工经验，难以准确适应异形结构和复杂表面，且标定过程耗时且缺乏智能反馈机制，难以满足现代汽车制造的高精度与自动化需求。

2、同时，随着物联网技术的快速发展，基于多模态传感器的实时数据采集与处理能力显著提升，为构建高精度复杂表面模型提供了基础。然而，现有方法在多边缘干扰、虚测误差等问题上仍存在较大挑战，且难以实现动态、自适应的表面重构和精准反馈标定。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，以解决
技术介绍
中提到的问题。

2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，包括数据采集模块、数据处理模块、ai智能间隙标定模型建立模块、边缘结构监测模块、曲面几何监测模块和标定本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、AI智能间隙标定模型建立模块、边缘结构监测模块、曲面几何监测模块和标定评估模块；

2.根据权利要求1所述的基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，其特征在于，所述数据采集模块包括结构参数采集单元、曲面特征采集单元和执行反馈数据采集单元；

3.根据权利要求2所述的基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，其特征在于，所述数据处理模块包括图像边缘数据处理单元、点云结构数据处理单元和姿态动作数据处理单元；

4.根据权利要求3所述的基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，其特...

【技术特征摘要】

1.基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、ai智能间隙标定模型建立模块、边缘结构监测模块、曲面几何监测模块和标定评估模块；

2.根据权利要求1所述的基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，其特征在于，所述数据采集模块包括结构参数采集单元、曲面特征采集单元和执行反馈数据采集单元；

3.根据权利要求2所述的基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，其特征在于，所述数据处理模块包括图像边缘数据处理单元、点云结构数据处理单元和姿态动作数据处理单元；

4.根据权利要求3所述的基于物联网的汽车零部件间隙智能标定装置，其特征在于，所述ai智能间隙标定模型建立模块用于基于多源异构感知数据构建初始标定学习模型，采用多层神经网络结构集成图像特征、三维点云结构特征与执行器反馈特征，形成面向汽车零部件装配间隙分析的ai初始模型；模型通过多批次历史装配数据与误差标注数据进行训练与验证，获取具有基础识别能力的ai智能标定模型；进一步提取边缘轮廓图像特征、局部曲面点云法线变化与装配操作过程中的力/位移响应特征，构建用于间隙变化趋势、结构拟合偏差与执行器干涉预判的关键中间层特征向量，用于识别异形结构间隙分布异常、匹配误差模式及潜在装配偏差趋势；并基于特征向量对ai智能标定模型进行二次强化训练，提升其对复杂结构零部件在动态装配过程中的间隙预测准确性与适配性；最终，将训练完成...

【专利技术属性】
技术研发人员：张民，
申请(专利权)人：广州宁武科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：