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公开(公告)号：CN116883685A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310913723.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 成都信息工程大学 , 浙江大学山东工业技术研究院 , 浙江大学 , 蔚来汽车科技(安徽)有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于STEP文件解析的车身零件特征信息获取方法，其包括获取车身零件的STEP文件，基于STEP文件中边的参数信息提取边的边界离散点；将功能面转换为NURBS曲面，采用拟牛顿法计算获取边界离散点在参数域内的取值，之后采用射线法对NURBS曲面进行裁剪得到面点云，将面点云转换到原有空间；采用主成分分析法获取功能面的局部坐标，计算功能面的每个面点云到局部坐标系的z轴所在平面的距离；确定功能面的类型及两个功能面是否垂直；根据功能面的边界类型、面类型、与邻面是否垂直和法向穿过面的数量，采用朴素贝叶斯分类器得到功能面类型。
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公开(公告)号：CN118153188A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410135436.5
申请日：2024-01-30
Applicant: 成都信息工程大学 , 浙江大学 , 蔚来汽车科技(安徽)有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N5/04 , G06N5/025 , G06F119/18 , G06F111/20 , G06F113/28 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的零件基准设计方法，属于零件基准设计技术领域，为了提高白车身零部件基准定位的效率和准确性，所述基于本体的零件基准设计方法包括：S1：基于零件基准设计的避让规则、功能要求和主基准的增设状况，利用建模软件，构建本体模型；S2：基于SWRL规则和所述本体模型，建立零件基准的推理规则；S3：利用所述零件基准的推理规则对目标零件进行基准设计。本发明能够解决现有白车身零部件基准定位的过程要综合产品的各种详细信息，导致处理流程繁琐，而且设计结果往往有很大的不确定性，效率低，影响产品的研发速度的问题。
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公开(公告)号：CN119600103A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411659344.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 , 浙江大学 , 成都信息工程大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06N5/01 , G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本申请公开了一种基于STEP提取、知识模型构建、空间搜索的智能基准方案，所述方法包括：获取零件的数字模型；触发知识模型确定定位零件需要的几何特征信息；触发几何解析模块解析数字模型，确定与几何特征信息匹配的特征点云；触发知识模型根据特征点云确定候选基准点云和评测点云；触发推理模块根据数字模型、候选基准点云和评测点云确定零件的类别是刚性零件还是柔性零件，以及结合所述零件的类别确定所述零件的定位基准点。采用本申请提供的技术方案，几何解析模块先解析数字模型确定与几何特征信息匹配的特征点云，然后知识模型确定候选基准点云和评测知识点云，最后利用推理模块确定零件的基准点云，本申请能够快速、准确地确定零件定位基准点。
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公开(公告)号：CN118195395A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410322770.1
申请日：2024-03-20
Applicant: 浙江大学 , 蔚来汽车科技(安徽)有限公司
Abstract: 一种工件基准的自动化筛选方法，选任意三个坐标点为一组坐标点，遍历所有情况下的坐标点组，并以相同规则获取每个三角形的要素点，将要素点连成第一多边形；计算当前主基准下目标工件的变形区域和变形量，每个变形区域与其变形量对应；对于当前主基准，以变形区域和、或第一多边形来设置条件，以代表变形情况的局部分值与代表目标工件整体情况的全局分值的比值作为当前得分；依据条件、遍历每一个坐标点组代表的主基准方案，获得所有主基准方案的得分，筛选出得分最大的主基准方案作为选定主基准。本发明具有降低对于人的经验依赖，通过对工件点云进行全局计算，能够定量的给出评价指标，以定量化指标筛选工件基准的优点。
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公开(公告)号：CN118171528A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410322768.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 浙江大学 , 蔚来汽车科技(安徽)有限公司
Abstract: 一种对零件设置大于3个主基准点的多主基准选择方法，以点作为支撑计算零件的变形区域和每个变形区域的变形量，以预设的阈值筛选出变形量大于阈值的变形区域；遍历计算m边形特征点到每个变形量大于阈值的变形区域中的每一个点的距离、将这些距离求和；找到每个变形区域具有最大变形量的点，遍历计算m边形特征点到每个具有最大变形量的点的距离、将这些距离求和；以距离和跟m边形计算出评分值；遍历每一种m个点的情况下的距离和，筛选出最大评分值对应的m个点作为定位基准。本发明具有降低对于人的经验依赖，通过对工件点云进行全局计算，能够定量的给出评价指标，以定量化指标筛选工件基准的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119597947A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411659246.X
申请日：2024-11-19
Applicant: 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F16/53 , G06F16/55 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06F30/17
Abstract: 本申请提供一种刚性工件基准的空间搜索算法，包括：从工件对应的点云中确定评测点集和多组候选定位点集，候选定位点集包括多个候选定位点，候选定位点集用于限制工件在多个方向的自由度，评测点集包括多个评测点；根据每组候选定位点集中，各候选定位点之间的位置关系，以及各评测点与各候选定位点之间的位置关系，确定每组候选定位点集的损失值，以得到与多组候选定位点集一一对应的多个损失值；根据多个损失值从多组候选定位点集中确定目标定位点集。相对于人工选择定位点，本申请可以提高定位点的确定效率，且可以达到更好的定位效果。
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公开(公告)号：CN118134888A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410322769.9
申请日：2024-03-20
Applicant: 浙江大学 , 蔚来汽车科技(安徽)有限公司
Abstract: 刚性工件基准的自动化筛选方法，使主基准定位候选点形成相互独立的区域，每个区域对应一个候选点集，候选点集的数量≥3个；选任意三个坐标点，三个坐标点分别来自不同的候选点集；遍历所有三角形，并以相同规则获取每个三角形的标志点，以标志点向最大功能面投影获得第一投影点，将第一投影点与质心投影点的距离作为第一评价值；以三个坐标点形成的面积作为第二评价值；以第一评价值、或者以第二评价值、或者第一评价值和第二评价值形成的综合评价值作为主基准定位点的筛选指标。本发明具有降低对于人的经验依赖，通过对工件点云进行全局计算，能够定量的给出评价指标，以定量化指标筛选工件基准的优点。
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公开(公告)号：CN113362457B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110911023.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散斑结构光的立体视觉测量方法及系统，通过采集不同曝光条件下待测物体图像的第一散斑图像、第二散斑图像以及彩色图像并进行校正，并对校正后的第一散斑图像、第二散斑图像进行自适应匹配，得到不同曝光条件下视差图；对不同曝光条件下视差图进行多曝光点融合，得到三维点云信息，并结合校正后的彩色图像与第一散斑图像匹配的色彩信息，匹配得到三维模型；本发明通过对散斑图像进行自适应匹配，并结合多次生成窗口策略，使得符合图像匹配接近性原则，提高遮挡区域匹配精度，并结合多曝光点云融合配准算法，对不同曝光条件下的点云数据进行融合，弥补反光区域所形成较大无法填补的问题，精确得到反光物体的三维信息。
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公开(公告)号：CN113362457A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110911023.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散斑结构光的立体视觉测量方法及系统，通过采集不同曝光条件下待测物体图像的第一散斑图像、第二散斑图像以及彩色图像并进行校正，并对校正后的第一散斑图像、第二散斑图像进行自适应匹配，得到不同曝光条件下视差图；对不同曝光条件下视差图进行多曝光点融合，得到三维点云信息，并结合校正后的彩色图像与第一散斑图像匹配的色彩信息，匹配得到三维模型；本发明通过对散斑图像进行自适应匹配，并结合多次生成窗口策略，使得符合图像匹配接近性原则，提高遮挡区域匹配精度，并结合多曝光点云融合配准算法，对不同曝光条件下的点云数据进行融合，弥补反光区域所形成较大无法填补的问题，精确得到反光物体的三维信息。
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公开(公告)号：CN112330659A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011326655.X
申请日：2020-11-24
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种结合LSD直线检测和连通域标记法的几何公差符号分割方法，该方法包括采集几何公差标注块图像并进行图像预处理，对预处理后图像中的几何公差框进行定位，对定位得到的几何公差框的上下框线进行去除处理，采用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差标注块图像中的几何公差符号进行分割。本发明首先对几何公差标注块图像进行图像预处理，以减少图像中的干扰，再使用深度学习目标检测方法对几何公差标注块进行定位，然后去除几何公差框的上下框线，最后利用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差框进行分割，提取出几何公差符号，解决了现有技术中存在的几何公差定位不准确、几何公差符号分割空白的问题，实现了几何公差符号的准确分割。
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