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[发明专利]汽车外覆盖件表面缺陷检测系统、检测方法-CN202010954626.1在审
发明人：罗印升;陈传毅;宋伟;周兴杰;刘亚东;曹阳阳 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明提供一种汽车外覆盖件表面缺陷检测系统、检测方法，其中，检测系统包括：图像获取装置，用于获取位于缺陷检测区域的汽车外覆盖件的三维图像；工件抓取装置，用于将存在缺陷的汽车外覆盖件从缺陷检测区域中抓取到人工处理区域；上位机，用于根据汽车外覆盖件的三维图像，对汽车外覆盖件表面点云进行处理，以检测汽车外覆盖件表面的缺陷，并在检测到汽车外覆盖件表面存在缺陷后，控制工件抓取装置将存在缺陷的汽车外覆盖件从缺陷检测区域抓取到人工处理区域本发明通过对汽车外覆盖件表面点云进行处理，可以实现汽车外覆盖件表面缺陷的非接触式检测，且检测效率高、可靠性高、结构简单、成本较低。
汽车覆盖表面缺陷检测系统方法

[发明专利]基于区块链技术的缺陷汽车信息分析平台-CN202111522571.8有效
发明人：张明丽 -专利权人：北京质云数据科技有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于区块链技术的缺陷汽车信息分析平台，包括：数据采集模块：用于实时采集公链和私链中用户汽车的缺陷数据，并将所述缺陷数据写入区块；缺陷分析模块：用于根据所述区块内的缺陷数据，确定汽车的缺陷信息，并进行缺陷认证；预警模块：用于根据缺陷信息，建立汽车缺陷认证模型，进行缺陷预警。本发明采用区块链的技术存储缺陷数据信息，提升了数据存储的安全性，并且能够对缺陷数据进行分析并进行预警。
基于区块技术缺陷汽车信息分析平台

[发明专利]光电测量的新能源汽车车轮踏面缺陷检测方法-CN202110452818.7在审
发明人：吴丹丹;夏庆国 -专利权人：安徽猎寻科技有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了光电测量的新能源汽车车轮踏面缺陷检测方法，属于车轮踏面缺陷检测技术领域。光电测量的新能源汽车车轮踏面缺陷检测方法，采用基于光电测量的新能源汽车车轮踏面检测方法，获取新能源汽车车轮踏面轮廓特征衍射图后；利用基于踏面轮廓特征衍射图的缺陷检测方法，检测新能源汽车车轮踏面轮廓特征衍射图中踏面缺陷的轮廓，定位踏面缺陷像素，实现新能源汽车车轮踏面缺陷检测。本发明通过该方法检测新能源汽车车轮踏面不同缺陷情况时，可实现高精度、全方位的新能源汽车车轮踏面缺陷检测，且抗干扰性极好，应用反馈较佳。
光电测量新能源汽车车轮缺陷检测方法

[发明专利]一种汽车玻璃分区域判等方法及装置-CN202110614813.X有效
发明人：墨磊;汪洋;王雪巍;陈文涛;刘玉莹;许涛;潘亮 -专利权人：蚌埠凯盛工程技术有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽车玻璃分区域判等方法及装置，所述方法包括：在平板玻璃上，检测出汽车玻璃区域的边缘坐标并通过边缘坐标计算得到汽车玻璃区域的面积A；检测平板玻璃上的缺陷并确定缺陷坐标是否在平板玻璃上，如果在平板玻璃上则将缺陷坐标添加到缓存区，缓存区中所有缺陷坐标形成缺陷集合S；计算当前缺陷坐标与汽车玻璃区域上相邻的两个边缘坐标围成的图形的面积，所有图像的面积累加得到总面积B；若A小于B，则该缺陷在汽车玻璃区域外，若A等于B，则该缺陷在汽车玻璃区域内；对每个平板玻璃等级进行判定；本发明的优点在于：通过分区域判等的方法降低了对汽车玻璃区域外的区域的等级要求，提升了汽车玻璃的成品率。
一种汽车玻璃区域方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的汽车零部件缺陷检测方法及系统-CN202311142490.4在审
发明人：吴治国;赵如意;彭志 -专利权人：宁德市天铭新能源汽车配件有限公司
申请日： 2023-09-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的汽车零部件缺陷检测方法及系统，方法包括数据获取、数据预处理、汽车零部件类型识别、汽车零部件位置定位、汽车零部件缺陷分类和汽车零部件缺陷检测。本发明涉及汽车零部件缺陷检测技术领域，具体是指一种基于深度学习的汽车零部件缺陷检测方法及系统，本发明采用基于区域候选网络的卷积神经网络的方法进行汽车零部件类型识别，提高了系统的自动化程度和整体准确率；采用门控单元结合循环神经网络的方法进行汽车零部件位置定位，提高了系统的整体可用性；采用深度神经网络结合对抗训练优化模型的方法进行汽车零部件缺陷分类，将汽车零部件缺陷分为三种类别，提升了系统整体的检测分类有效性和检测的深度。
一种基于深度学习汽车零部件缺陷检测方法系统

[发明专利]标签确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211641048.1在审
发明人：张文学;于帮付;苏萌 -专利权人：北京百分点科技集团股份有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请公开了一种标签确定方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域，所述方法包括：获取待处理的汽车安全数据；根据预设缺陷标签字典，确定所述汽车安全数据的至少一个缺陷标签；在根据所述预设缺陷标签字典确定所述缺陷标签失败的情况下，将所述汽车安全数据输入至多标签分类模型，得到所述汽车安全数据的至少一个缺陷标签，其中，所述多标签分类模型是基于多个安全数据样本训练得到的，能够快速准确的确定汽车召回投诉数据的缺陷标签。
标签确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]汽车车身涂装缺陷一体化检测与打磨系统及方法-CN202211399686.7在审
发明人：王荪馨;胡雪原;李龙;程子扬;吴航;戴骥洲;魏汶梁 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： B24B19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽车车身涂装缺陷一体化检测与打磨系统，包括分别设置在汽车车头左侧、汽车车头右侧、汽车车尾左侧及汽车车尾右侧的四组工业机器人系统，每组工业机器人系统上依次连接有一组缺陷打磨组件和一组缺陷检测组件；还包括车身定位相机，车身定位相机、缺陷打磨组件及缺陷检测组件均连接检测打磨控制柜。本发明还公开了一种汽车车身涂装缺陷一体化检测与打磨方法，采用本发明提供的检查与打磨系统能够在发现并定位缺陷后立即可对其进行打磨修复，提高了生产效率，减少设备投资和空间占用。
汽车车身缺陷一体化检测打磨系统方法

[发明专利]汽车轮胎缺陷自动检测系统与方法-CN202211331349.4在审
发明人：徐观;王云坤;陈熔;杜浩;张海鑫;李俊旸;周爱超;贺微;蔡鹏亮;王丽娟;李晓韬 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽车轮胎缺陷自动检测系统与方法，旨在解决汽车轮胎缺陷自动检测与缺陷分类问题。汽车轮胎缺陷自动检测系统主要由圆柱形导轨(1)、滑块(2)、滑台底座(3)、RGB‑D相机(4)、丝杠(5)与电机(6)组成。汽车轮胎缺陷自动检测方法由汽车轮胎缺陷自动检测检测方法的轮胎胎面点云自动采集、汽车轮胎特征的三维点云自动分类等步骤组成，提供了一种结构简单、检测精度高、分类误差小的汽车轮胎缺陷自动检测系统与方法。
汽车轮胎缺陷自动检测系统方法

[发明专利]一种基于汽车漆面缺陷检测的图像数据增强方法及装置-CN202310649382.X在审
发明人：尹勇;朱天寅 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于汽车漆面缺陷检测的图像数据增强方法及装置，该方法包括以下步骤：S1、使用CARP‑GAN网络生成汽车漆面缺陷数据；S2、使用Med‑BGauss图像平滑算法及形态学算法对生成的汽车漆面缺陷数据进行优化；S3、基于随机可变参数的cut‑paste算法，获得最终生成的汽车漆面缺陷生成数据集。本发明提出的CARP‑GAN网络能通过已有汽车漆面缺陷数据生成数量更多、样式更多样、数据更真实的缺陷数据集；本发明提出的Med‑BGauss图像平滑算法及形态学算法能有效地优化生成的汽车漆面缺陷数据，使分离汽车漆面缺陷和背景的工作更容易；本发明提出的基于随机可变参数的cut‑paste算法保证一张漆面背景只会被一张缺陷图片贴入，每次进行贴入的坐标随机可变，使生成数据更具多样性。
一种基于汽车漆缺陷检测图像数据增强方法装置

[发明专利]一种深度学习的汽车漆膜缺陷识别系统构建方法-CN201910378419.3在审
发明人：张晋东;徐嘉斌;朱琳瑶;孙宛路;刘通;王雪;张坤鹏;王栋辉 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度学习的汽车漆膜缺陷识别系统构建方法，包括如下步骤：采集若干待检测的车身漆膜原图像进行标注，所述标注包括标注车身漆膜原图像中的缺陷区域和类别，标注后对每张标注后的图片生成一个xml格式文件，形成标注样本集；对标注样本集的每张图片中标注的各个缺陷区域均利用采样块进行若干次多角度剪裁采样，得出缺陷区域采样集；采样块为正方形；利用深度学习算法对缺陷区域采样集进行训练和测试，构建得到基于深度学习的汽车漆膜缺陷识别模型；构建基于深度学习的汽车漆膜缺陷识别系统。本发明可有效辅助汽车漆膜缺陷的识别，弥补人工目视检测的不足，提高汽车车身漆膜质量。
标注汽车漆膜缺陷区域构建缺陷识别系统漆膜采样集采样块样本集原图像车身学习辅助汽车目视检测漆膜缺陷汽车车身缺陷识别图片生成学习算法采样剪裁采集测试检测图片

[发明专利]汽车缺陷数据自动录入方法、系统、设备及介质-CN201911164828.X在审
发明人：张晟杰;李子佳;张坤雷 -专利权人：爱驰汽车有限公司
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G07C5/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种汽车缺陷数据自动录入方法、系统、设备及介质，所述方法包括：接收用户的音频数据；对所述音频数据进行语音识别，确定所述音频数据所对应的缺陷信息；采集汽车的缺陷位置的缺陷区域图像；对所述缺陷区域图像进行识别，确定所述缺陷区域的标识信息；存储所述缺陷信息和所述缺陷区域的标识信息。本发明提供了一种汽车审计辅助方案，通过结合语音识别、图像识别等技术对审计过程提供智能辅助功能，自动录入缺陷信息和缺陷区域的标识信息，提高了审计效率和准确率。
汽车缺陷数据自动录入方法系统设备介质

[发明专利]一种汽车软件缺陷自动修复系统及其方法-CN202311217184.2在审
发明人：胡晨光;胡斌;黄强;高正东 -专利权人：安徽博微智能电气有限公司
申请日： 2023-09-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽车软件缺陷自动修复系统，包括缺陷感知模块、缺陷修复专家模块、缺陷修复方案执行器、缺陷修复验证模块和缺陷修复方案评分模块。还公开了一种汽车软件缺陷自动修复方法，通过车辆上报的车型和缺陷特征参数与缺陷库中存储的车辆缺陷特征值比对发现潜在的缺陷；根据接收的缺陷数据后，通过检索补丁库，生成一个或多个修复方案，选取评分最高的修复方案对缺陷进行修复，并将新生成的修复方案存储在方案库中同时执行缺陷修复；利用缺陷修复验证算法，判断目标缺陷是否得到正确修复，同时给出修复方案评分。本发明能够自动化修复汽车软件缺陷，加快软件的迭代速度，提高用户的使用体验。
一种汽车软件缺陷自动修复系统及其方法

[发明专利]一种薄规格汽车用冷轧钢板内部缺陷的检测方法-CN201410750437.7在审
发明人：周丽萍;刘学伟;吴小红;王海军 -专利权人：上海梅山钢铁股份有限公司
申请日： 2014-12-10 - 公布日： 2016-07-06 - 主分类号： G01N29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种薄规格汽车用冷轧钢板内部缺陷的检测方法。主要解决现有厚度为0.5~1.5mm汽车用冷轧钢板内部缺陷无法辨识、难以定位、检测时间长的技术问题。本发明技术方案为：一种薄规格汽车用冷轧钢板内部缺陷的检测方法，包括以下步骤：a、在待测样板上划出检测区域；b、用超声波扫描仪对样板的缺陷部位进行定位；c、裁剪含缺陷部分的样板制备成金相样；d、用光学显微镜观察金相样的缺陷部分；e、用能谱仪对金相样的缺陷部分进行元素分析。本发明采用超声波扫描定位结合光学显微镜、能谱仪对缺陷分析检测，实现了薄规格汽车用冷轧钢板内部缺陷定位和检测分析，方法简便、快捷、精度高，满足了汽车用冷轧钢板质量控制检验要求。
一种规格汽车冷轧钢板内部缺陷检测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的汽车电镀件缺陷检测方法-CN202210415737.4在审
发明人：张千;张振;孙智权 -专利权人：镇江亿诺伟视智能科技有限公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于卷积神经网络的汽车电镀件缺陷检测方法，主要包括以下步骤：S1:采集相关汽车电镀件图像；S2:对S1采集到的图像进行预处理；S3:建立一种面向汽车电镀件缺陷检测的混合分类模型；S4：建立的混合分类模型在推理过程当中对网络进行训练，汽车电镀件缺陷识别分类的过程是使用训练数据作为输入，并提供输出作为测试数据，通过提取最优特征对汽车电镀件是否缺陷以及缺陷的种类进行分类。本方法减少了汽车电镀件图像数据的不确定性，以更少的参数提高精度，同时能够处理模糊数据，使该方法可以应用于智能相机上，对汽车电镀件的识别更为精确、高效。
一种基于卷积神经网络汽车电镀缺陷检测方法

[发明专利]汽车零件检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202210523203.3在审
发明人：张哲彬;陈特欢;唐金亮 -专利权人：宁波大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明的公开了汽车零件检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。所述方法包括：获取汽车零件表面缺陷图片建立数据集，并对样本数据集进行数据增强预处理；使用K‑Means聚类算法，重新设定anchor框大小，并增加anchor框个数；构建汽车零件表面缺陷检测的网络结构，主要包括主干网络结构设计、网络结构优化以及多尺度特征融合；根据预设汽车零件表面缺陷检测网络对待检测汽车零件表面照片进行检测输入，输出汽车零件表面缺陷检测网络检测结果。本发明提高了汽车零件表面缺陷的检测效率和准确率。
汽车零件检测方法装置电子设备计算机可读介质

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