汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建和拧紧质量识别方法与流程

admin2025-12-26 04:15:51【世界杯比赛视频】

本发明实施例涉及人工智能领域，尤其涉及一种汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建和拧紧质量识别方法。

背景技术：

1、螺栓拧紧是汽车装配过程中的重要一环，其质量关系到整车的功能和安全。螺栓拧紧过程通常容易出现漏拧、螺纹损坏、提早松手等多种异常情况，导致产品质量缺陷。

2、现有技术中，通常借助于正常情况下（即正常拧紧过程）的标准拧紧曲线，以及上述多种典型异常情况下的标准拧紧曲线来判断拧紧质量。如果实际拧紧曲线和某一标准拧紧曲线非常相似，则判断该实际拧紧曲线属于该标准拧紧曲线对应的情况（即正常情况或某一异常情况）。

3、但在实际应用中，由于装配过程中的误操作等随机原因，会使实际拧紧曲线中出现较大的干扰噪声，影响曲线比对的准确性，导致对拧紧质量的误识别。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建和拧紧质量识别方法，去除拧紧曲线中的干扰噪声。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建方法，包括：

3、获取汽车不同种类螺栓在不同情况下的拧紧曲线，其中，所述不同情况包括正常情况和多种异常情况，各拧紧曲线中包括不同程度的干扰噪声；

4、利用各拧紧曲线对基于深度学习的神经网络模型进行训练，将训练好的模型作为汽车螺栓拧紧曲线重建模型；

5、其中，所述神经网络模型包括编码器和多个解码器，各解码器分别对应所述不同情况中的一种情况；

6、训练过程包括：

7、将各类螺栓在不同情况下的拧紧曲线，分别经过所述编码器和对应情况的解码器；

8、通过同一种螺栓的不同拧紧曲线对应的编码器输出差异最小化，使训练好的编码器能够提取螺栓的固定物理特征；同时，通过各情况下的拧紧曲线与对应的解码器输出差异最小化，使各训练好的解码器能够根据所述固定物理特征重建对应情况下的、去干扰后的拧紧曲线。

9、第二方面，本发明实施例提供了一种汽车螺栓拧紧异常识别方法，包括：

10、获取待识别的汽车螺栓拧紧曲线；

11、将所述拧紧曲线输入训练好的神经网络模型，由模型中不同情况对应的解码器分别输出多条重建曲线；

12、将所述多条重建曲线与不同情况下的标准拧紧曲线对比，识别所述拧紧曲线对应的拧紧质量是否异常以及异常情况类型；

13、其中，所述神经网络模型采用上述的汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建方法得到。

14、第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

15、一个或多个处理器；

16、存储器，用于存储一个或多个程序，

17、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建方法，或上述汽车螺栓拧紧质量识别方法。

18、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建方法，或上述汽车螺栓拧紧质量识别方法。

19、本发明实施例采用同一种螺栓在不同情况下的拧紧曲线对神经网络模型进行训练，使训练好的编码器能够提取螺栓的固定物理特征，剔除干扰噪声，训练好的解码器能够根据该固定物理特征进行曲线重建，得到去干扰后的拧紧曲线。在此基础上，对不同种螺栓进行相同的训练，一方面增大了训练数据量，另一方面使模型适用于各种螺栓，无需针对每种新螺栓分别建模。

技术特征：1.一种汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰噪声来源于装配中的操作误差、机器损伤和环境影响中的至少之一；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多种异常情况包括：重复拧紧、粘滑、脱手、螺纹损坏中的至少之一。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过同一种螺栓的不同拧紧曲线对应的编码器输出差异最小化，使训练好的编码器能够提取螺栓的固定物理特征，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过各情况下的拧紧曲线与对应的解码器输出差异最小化，使各训练好的解码器能够根据所述固定物理特征重建对应情况下的、去干扰后的拧紧曲线，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过同一种螺栓的不同拧紧曲线对应的编码器输出差异最小化，使训练好的编码器能够提取螺栓的固定物理特征；同时，通过各情况下的拧紧曲线与对应的解码器输出差异最小化，使各训练好的解码器能够根据所述固定物理特征重建对应情况下的、去干扰后的拧紧曲线，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，训练过程中还包括：

8.一种汽车螺栓拧紧质量识别方法，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建方法，或权利要求8所述的汽车螺栓拧紧质量识别方法。

技术总结本发明实施例公开了一种汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建和拧紧质量识别方法。其中，汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建方法包括：获取汽车不同种类螺栓在不同情况下的拧紧曲线，其中，所述不同情况包括正常情况和多种异常情况，各拧紧曲线中包括不同程度的干扰噪声；利用各拧紧曲线对基于深度学习的神经网络模型进行训练，将训练好的模型作为汽车螺栓拧紧曲线重建模型；其中，所述神经网络模型包括编码器和多个解码器，各解码器分别对应所述不同情况中的一种情况。本实施例去除拧紧曲线中的干扰噪声。技术研发人员：尤嘉勋,王伟,王晓杰,毛何灵,田程,张康达,程胜龙受保护的技术使用者：中汽信息科技（天津）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/1/15