【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于汽车装配，特别是一种汽车工作岛装配方法、系统、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、随着全球汽车产业的快速发展，生产效率和产品质量的提升已成为企业竞争的重要因素。在汽车制造过程中，装配环节是确保最终产品质量的关键步骤。传统的汽车工作岛装配方法依赖于工人手动操作和监管，虽然一定程度上能满足生产需求，但随着生产规模的扩大和产品复杂性的增加，这种方法面临着诸多挑战。
2、首先，人工操作的高强度、高频率和重复性工作容易导致操作员疲劳，从而增加了错误操作的风险。这不仅影响了装配的效率，还可能对装配质量产生负面影响。例如，工人在装配过程中可能因为疲劳而忽视某些关键步骤，或者因为姿势不正确而导致装配件的错误安装，这些都可能造成客户投诉和返工的情况，进而影响品牌声誉和成本控制。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种汽车工作岛装配方法、系统、存储介质及电子设备，以解决现有技术中的不足，能够集成图像采集和先进数据处理技术的智能化装配方法，能够为汽车制造企业提供实时、准确的工人状态监测，进而提升装配质量和工作效率，具有重要的现实意义和市场需求。
2、本申请的一个实施例提供了一种汽车工作岛装配方法，所述方法包括：
3、在汽车工作岛的各个工位上安装至少一个图像采集设备，所述图像采集设备能够实时捕捉工人及其作业环境的图像数据，所述图像数据包括工人的操作动作、作业姿势、工具使用情况及装配零件的状态；
4、采用图像处理算法对所述图像数据进行处理，
5、基于预先标注的历史特征数据，构建基于机器学习的状态评估模型，所述模型用于评估工人当前的操作状态和装配状态，所述操作状态包括有效操作、潜在风险操作和无效操作，所述装配状态包括未开始、进行中、已完成；
6、将当前图像处理得到的特征数据输入至所述状态评估模型中进行实时评估，生成工人状态和装配状态的评估结果，将所述评估结果及相关的图像数据发送至工作岛装配控制终端，以管控汽车工作岛的装配质量，其中，所述评估结果包括状态标签和操作建议。
7、可选的，所述采用图像处理算法对所述图像数据进行处理，识别工人的动作和姿势，并提取关键特征，以生成工人装配的特征数据，包括：
8、利用加速稳健特征算法检测图像中的关键特征点，对关键特征点应用orb算法进行描述，生成特征描述符，其中，所述关键特征点包括工人的身体特征点和工具特征点；
9、将提取的关键特征点及其特征描述符输入预先训练好的动作分类模型中，识别工人的手部动作，同时结合姿态估计算法获取工人身体特定关节的姿态信息，该姿态信息与特征描述符共同用于分析工人的姿态是否符合最佳工艺标准；
10、针对工具状态，采用特征描述符实现工具特征的比对，其中，通过特征匹配算法对工具的轮廓进行识别，并利用生成的特征描述符进行匹配，判断工具是否在正确使用状态、不正确使用或待用状态；
11、将提取出的手部动作、姿态信息、工具状态整合成结构化的特征集，得到工人装配的特征数据。
12、可选的，所述基于预先标注的历史特征数据，构建基于机器学习的状态评估模型，所述模型用于评估工人当前的操作状态和装配状态，包括：
13、收集来自汽车工作岛装配过程中的历史图像数据集，所述历史图像数据集涵盖各种操作和装配情况，数据来源包括不同工位、不同工人的操作，以及各类工具和零件的使用情况；
14、提取历史图像集中工人装配的历史特征数据集，利用支持向量机、随机森林或深度学习模型进行状态评估模型的训练，得到训练好的状态评估模型，其中，利用多任务学习框架，同时训练工人的操作状态和装配状态，通过共享底层特征表示，促进不同任务之间的相互学习。
15、可选的，所述将当前图像处理得到的特征数据输入至所述状态评估模型中进行实时评估，生成工人状态和装配状态的评估结果，将所述评估结果及相关的图像数据发送至工作岛装配控制终端，以管控汽车工作岛的装配质量，包括：
16、将当前图像处理得到的特征数据输入至所述状态评估模型中进行实时评估，进行一系列前向传播计算，生成实时的评估结果，其中，所述评估结果包括状态标签和操作建议，状态标签将明确当前工人的操作状态和装配状态，操作建议提供针对性的改进措施，所述改进措施包括调整工人的操作方式或更改工具使用。
17、可选的，所述方法还包括：
18、采集汽车工作岛的环境数据以及工人装配过程中与环境关联的行为数据，以计算用于体现环境对装配影响的环境适宜指数。
19、本申请的又一实施例提供了一种汽车工作岛装配系统，所述系统包括：
20、捕捉模块，用于在汽车工作岛的各个工位上安装至少一个图像采集设备，所述图像采集设备能够实时捕捉工人及其作业环境的图像数据，所述图像数据包括工人的操作动作、作业姿势、工具使用情况及装配零件的状态；
21、提取模块，用于采用图像处理算法对所述图像数据进行处理，识别工人的动作和姿势，并提取关键特征，以生成工人装配的特征数据，所述关键特征包括工人的手部位置、工具的状态；
22、构建模块，用于基于预先标注的历史特征数据，构建基于机器学习的状态评估模型，所述模型用于评估工人当前的操作状态和装配状态，所述操作状态包括有效操作、潜在风险操作和无效操作，所述装配状态包括未开始、进行中、已完成；
23、评估模块，用于将当前图像处理得到的特征数据输入至所述状态评估模型中进行实时评估，生成工人状态和装配状态的评估结果，将所述评估结果及相关的图像数据发送至工作岛装配控制终端，以管控汽车工作岛的装配质量，其中，所述评估结果包括状态标签和操作建议。
24、本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。
25、本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。
26、与现有技术相比，本专利技术提供的一种汽车工作岛装配方法，在汽车工作岛的各个工位上安装至少一个图像采集设备，图像采集设备能够实时捕捉工人及其作业环境的图像数据；采用图像处理算法对图像数据进行处理，识别工人的动作和姿势，并提取关键特征，以生成工人装配的特征数据；基于预先标注的历史特征数据，构建基于机器学习的状态评估模型；将当前图像处理得到的特征数据输入至状态评估模型中进行实时评估，生成工人状态和装配状态的评估结果，将评估结果及相关的图像数据发送至工作岛装配控制终端，以管控汽车工作岛的装配质量，从而能够集成图像采集和先进数据处理技术的智能化装配方法，能够为汽车制造企业提供实时、准确的工人状态监测，进而提升装配质量和工作效率，具有重要的现实意义和市场需求。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种汽车工作岛装配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用图像处理算法对所述图像数据进行处理，识别工人的动作和姿势，并提取关键特征，以生成工人装配的特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预先标注的历史特征数据，构建基于机器学习的状态评估模型，所述模型用于评估工人当前的操作状态和装配状态，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将当前图像处理得到的特征数据输入至所述状态评估模型中进行实时评估，生成工人状态和装配状态的评估结果，将所述评估结果及相关的图像数据发送至工作岛装配控制终端，以管控汽车工作岛的装配质量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种汽车工作岛装配系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述提取模块，具体用于：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述构建模块，具体用于：
9.一种存储介质，其特征在于，所述
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种汽车工作岛装配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用图像处理算法对所述图像数据进行处理，识别工人的动作和姿势，并提取关键特征，以生成工人装配的特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预先标注的历史特征数据，构建基于机器学习的状态评估模型，所述模型用于评估工人当前的操作状态和装配状态，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将当前图像处理得到的特征数据输入至所述状态评估模型中进行实时评估，生成工人状态和装配状态的评估结果，将所述评估结果及相关的图像数据发送至工作岛装配控制终端，以管控汽车工作岛的装配...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈飞，李尚昱，温辉，
申请(专利权)人：上海申众捷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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