【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车座椅表面缺陷检测，更具体地说，本专利技术涉及基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法、设备及介质。
技术介绍
1、随着科技的不断进步，汽车技术经历了快速发展，经历了许多重要的里程碑和技术革新，而随着汽车技术的进步，如电动化、自动驾驶技术的发展，座椅不仅需要提供舒适性，还需要满足更严格的安全标准，如碰撞安全性能、乘客姿势控制等，发展中的汽车技术和座椅设计要求更高的精度和质量控制，这也推动了座椅表面缺陷检测技术的发展。
2、随着消费者对汽车外观和内饰质量的关注增加，座椅表面的缺陷，汽车座椅表面缺陷检测是确保座椅质量和外观的重要步骤，汽车座椅的质量和设计直接影响到乘客的舒适感和驾驶体验，对汽车制造商的品牌形象和市场竞争力具有重要影响，包括瑕疵、缝合问题等成为大众的关注点。而当前的汽车座椅缺陷检测仍然需要人工操作和检查，例如检查压力传感器的数据或者视觉检测结果，同时，现有检测技术的维度单一，只关注座椅表面的缺陷，如破损或者污渍，而无法检测使用程度的物理缺陷。
3、针对上述问题，本专利技术提出一种解决方案。
4、本申请提供了基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法、设备及介质对汽车座椅进行多维度的检测，该方法能够检测汽车座椅使用程度的物理缺陷。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法、设备及介质，通过座椅检测数据的处理，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专
3、在一个优选的实施方式中，包括如下步骤：获取座椅图片，对获取的座椅图片进行预处理得到汽车座椅检测数据，所述座椅检测数据包括汽车座椅的安全性能数据，汽车座椅的舒适性能数据以及汽车座椅的耐久性数据；根据得到的座椅检测数据，基于机器学习构建汽车座椅使用缺陷目标函数，得到座椅缺陷程度系数；根据得到的座椅缺陷程度系数与预设的缺陷程度标准阈值进行比对，得到比对结果；对所述比对结果进行数据分析，得到汽车座椅表面的缺陷程度类别。
4、在一个优选的实施方式中，所述汽车座椅的安全性能数据，获取方法如下：对识别到的座椅支撑点和座椅固定点进行受力情况分析，所述受力情况分析包括碰撞发生时的压力和拉力的受力情况；根据受力情况分析，计算座椅支撑点和座椅固定点的强度最大值，用于评估汽车座椅的安全性能。
5、在一个优选的实施方式中，所述汽车座椅的舒适性能数据，获取方法如下：根据获取的座椅图片，识别座椅在图像中的座垫靠背的形状；计算座垫靠背的形状曲线和这些曲线与人体接触的角度，得到座椅的形状曲线匹配度和座椅与人体的接触角度偏差，用于评估汽车座椅的舒适性能。
6、在一个优选的实施方式中，所述汽车座椅的耐久性数据，获取方法如下：所述汽车座椅的耐久性数据包括色彩平衡参数；获取汽车座垫对应材料的压力级别，并在压力级别范围内对座垫施加不同的压力压缩，并获取施加压力前后的对比图片，测量并记录每个压力压缩的弹性压缩长度；根据弹性压缩长度对获取的座椅图片进行数字化处理，得到色彩平衡参数。
7、在一个优选的实施方式中，所述根据得到的座椅缺陷程度系数与预设的缺陷程度标准阈值进行比对，包括：对所述座椅缺陷程度系数进行绝对值处理；将汽车座椅使用缺陷目标函数得到的座椅缺陷程度系数与预设的缺陷程度标准阈值进行大小比较；若座椅缺陷程度系数小于等于预设的缺陷程度标准阈值，则座椅被认为没有明显的缺陷，达到使用条件；当座椅缺陷程度系数大于预设的缺陷程度标准阈值时，对得到的比对结果做损伤分析。
8、在一个优选的实施方式中，所述当座椅缺陷程度系数大于预设的缺陷程度标准阈值时，对得到的比对结果做进一步分析，包括：当出现座椅缺陷程度系数大于预设的缺陷程度标准阈值时，将预设的缺陷程度标准阈值与座椅缺陷程度系数做比值；当比值在1与0.75之间时汽车座椅表面的缺陷程度类别为轻微损伤；当比值在0.75及0.75与0.3之间时汽车座椅表面的缺陷程度类别为中等磨损；当比值小于0.3时汽车座椅表面的缺陷程度类别为严重损坏。
9、在一个优选的实施方式中，所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法的装置，包括：图片收集模块：负责从不同来源收集汽车座椅检测所需的座椅图片，包括从摄像头、传感器或者图像数据库中获取座椅图片；数据处理模块：将收集到的座椅图片进行预处理，得到座椅检测数据；结果输出模块：根据得到座椅检测数据构建汽车座椅使用缺陷目标函数，模块输出座椅缺陷程度系数；分析结果模块：将座椅检测数据中的缺陷程度系数与预设的缺陷程度标准阈值进行比对处理，并根据比对结果损伤分析每个检测到的座椅的缺陷程度，并根据预设的标准进行分类和评估；结果输出模块：根据分析结果模块的输出，将得到的汽车座椅表面的缺陷程度类别以可视化的方式呈现给用户或其他系统。
10、在一个优选的实施方式中，所述电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法。
11、本专利技术基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法、设备及介质的技术效果和优点：
12、1.本专利技术通过基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，从而能够检测座椅使用程度的物理缺陷的效果，有效解决了现有技术中，检测技术的维度单一，只关注座椅表面的缺陷而无法检测使用程度的物理缺陷的问题。
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1.基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述汽车座椅的安全性能数据，获取方法如下：
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述汽车座椅的舒适性能数据，获取方法如下：
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述汽车座椅的耐久性数据，获取方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述汽车座椅使用缺陷目标函数，计算公式如下：
6.根据权利要求5所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述根据得到的座椅缺陷程度系数与预设的缺陷程度标准阈值进行比对，包括：
7.根据权利要求6所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述当座椅缺陷程度系数大于预设的缺陷程度标准阈值时，对得到的比对结果做损伤分析，包括：
8.如权利要求1至7中任意一项所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法的装
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备，包括：
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法。
...【技术特征摘要】
1.基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述汽车座椅的安全性能数据，获取方法如下：
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述汽车座椅的舒适性能数据，获取方法如下：
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述汽车座椅的耐久性数据，获取方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于图像识别的汽车座椅缺陷检测方法，其特征在于，所述汽车座椅使用缺陷目标函数，计算公式如下：
6.根据权利要求5所述的基于图像识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：王司瑞，丁水漫，楚古拉，马凯峥，
申请(专利权)人：长春晟世智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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