CN111707692A - 汽车零部件的缺陷检测方法、系统及电子设备 - Google Patents

汽车零部件的缺陷检测方法、系统及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种汽车零部件的缺陷检测方法、系统及电子设备，涉及汽车零部件检测领域，该方法包括：对待测的汽车零部件进行化学成分分析，得到汽车零部件的光谱成分分析结果；对汽车零部件进行探伤检测，确定汽车零部件的探伤结果；获取汽车零部件表面的图像，对图像中的汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，并对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果；将汽车零部件进行跳动量测试分析，得到汽车零部件的跳动量分析结果。最后将上述结果进行综合评价判定，得到汽车零部件的缺陷检测结果。该方法实现了对汽车修复件的完整质量检测，有利于汽车维修机构对修复件的标准化检测，提高缺陷检测精度。

Description

汽车零部件的缺陷检测方法、系统及电子设备
技术领域
本发明涉及汽车零部件检测领域，具体为一种汽车零部件的缺陷检测方法、系统及电子设备。
背景技术
随着汽车保有量的增大，汽车维修及保养的需求也随之增大。除了在4S店保养维修之外，在汽车维修机构中进行维修保养也逐渐成为车主的选择。但市面上的汽车维修机构中缺乏专业设备，对于修复的汽车零部件缺少专业的检测过程，大都是通过经验来判断修复件是否达到要求，导致汽车维修效果较差。
可见，现有技术中的汽车维修机构缺少标准化的汽车零部件缺陷检测方法，来满足日益增长的汽车零部件缺陷检测的需求。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种汽车零部件的缺陷检测方法、系统及电子设备，可通过成分分析、缺陷分析、外观质量分析以及安全性分析对修复后的汽车零部件实现了完整的质量检测过程，最大程度的减少维修工通过经验来判断修复件是否达到要求的过程，有助于提升汽车维修的最终效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种汽车零部件的缺陷检测方法，该方法应用于汽车零部件的修复件检测，该方法包括：
对待测的汽车零部件进行化学成分分析，得到汽车零部件的光谱成分分析结果；
对汽车零部件进行探伤检测，确定汽车零部件的探伤结果；
获取汽车零部件表面的图像，对图像中的汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，并对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果；
将汽车零部件进行跳动量测试分析，得到汽车零部件的跳动量分析结果；
通过汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果，确定汽车零部件的缺陷检测结果。
在一些实施方式中，上述对待测的汽车零部件进行化学成分分析，得到汽车零部件的光谱成分分析结果的步骤，包括：
将已放置在预设的检测台中的汽车零部件进行位置校正；
利用光谱仪对已校正完成的汽车零部件进行化学成分分析，光谱仪通过发射X射线激发汽车零部件表面，使工件上的金属元素获得能量后发生电子跃迁产生荧光，并获取汽车零部件的荧光光谱；
根据汽车零部件的荧光光谱确定光谱成分分析结果。
在一些实施方式中，上述对汽车零部件进行探伤检测，确定汽车零部件的探伤结果的步骤，包括：
通过汽车零部件的外观，确定汽车零部件的探伤区域；
利用预设的超声波探伤仪对汽车零部件的任一探伤区域进行超声波探伤检测，得到该探伤区域的探伤结果；
根据汽车零部件中包含的所有探伤区域的探伤结果，确定汽车零部件的探伤结果；探伤结果，包括：判断探伤区域中是否有裂纹、缩松、夹杂、气孔、缩孔以及异物。
在一些实施方式中，上述获取汽车零部件表面的图像，对图像中的汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，包括：
将汽车零部件放置在预设图像检测工作台中，预设图像检测工作台中包含统一照度的光源；
利用图像采集设备对汽车零部件进行拍照，获取汽车零部件表面的图像；
根据预先保存的模板图像，对获取的汽车零部件表面的图像进行对比，得到汽车零部件表面缺陷的识别结果；汽车零部件表面缺陷的识别结果包含汽车零部件表面是否有脱落、凸起、气泡、针孔、杂质以及留痕。
在一些实施方式中，上述对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果，包括：
将汽车零部件放置在已完成色彩校准的色差检测工作台中；
从汽车零部件表面缺陷的识别结果中，获取汽车零部件表面缺陷的标准偏差；
根据所有的汽车零部件表面缺陷的标准偏差，确定色差结果。
在一些实施方式中，上述将汽车零部件进行跳动量测试分析，得到汽车零部件的跳动量分析结果的步骤，包括：
将汽车零部件放置在已完成位置校准的跳动量测量装置中，按照汽车零部件的径向和轴向进行跳动量测试；
根据汽车零部件的径向跳动量测试结果以及汽车零部件的轴向测试结果，确定汽车零部件的跳动量分析结果。
在一些实施方式中，上述通过汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果，确定汽车零部件的缺陷检测结果的步骤，包括：
获取汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果；其中，上述结果的数字格式为CSV、TXT、XML以及JSON中任意一种或多种；
将汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果中格式相同的数据进行汇总，得到汽车零部件的缺陷检测结果。
第二方面，本发明实施例提供了一种汽车零部件的缺陷检测系统，该系统应用于汽车零部件的修复件检测，该系统包括：
化学成分分析模块，用于对待测的汽车零部件进行化学成分分析，得到汽车零部件的光谱成分分析结果；
探伤分析模块，用于对汽车零部件进行探伤检测，确定汽车零部件的探伤结果；
图像分析模块，用于获取汽车零部件表面的图像，对图像中的汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，并对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果；
跳动量分析模块，用于将汽车零部件进行跳动量测试分析，得到汽车零部件的跳动量分析结果；
缺陷获取模块，用于通过汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果，确定汽车零部件的缺陷检测结果。
第三方面，本发明实施例提供了电子设备，包括：处理器和存储装置；存储装置上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如第一方面中任一实施方式中的汽车零部件的缺陷检测方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面中任一实施方式中的汽车零部件的缺陷检测方法的步骤。
本发明实施例提供了一种汽车零部件的缺陷检测方法、系统及电子设备，应用于汽车零部件的修复件检测过程，该方法对汽车零部件进行不同种类的分析，具体包括：对待测的汽车零部件进行化学成分分析，得到汽车零部件的光谱成分分析结果；对汽车零部件进行探伤检测，确定汽车零部件的探伤结果；获取汽车零部件表面的图像，对图像中的汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，并对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果；将汽车零部件进行跳动量测试分析，得到汽车零部件的跳动量分析结果。最后将上述汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果进行综合评价判定，最终确定汽车零部件的缺陷检测结果。该方法对汽车修复件的检测提供了一套完整的质量检测过程，有利于汽车维修机构针对各类型的汽车修复件的检测制定相应的检测标准，最大程度的减少维修工通过经验来判断修复件是否达到要求的过程，有助于提升汽车维修的最终效果。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的汽车零部件的缺陷检测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的汽车零部件的缺陷检测方法中步骤S101的流程图；
图3为本发明实施例提供的汽车零部件的缺陷检测方法中步骤S102的流程图；
图4为本发明实施例提供的汽车零部件的缺陷检测方法中，获取汽车零部件表面的图像，对图像中的汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果的流程图；
图5为本发明实施例提供的汽车零部件的缺陷检测方法中，对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果的流程图；
图6为本发明实施例提供的汽车零部件的缺陷检测方法中步骤S104的流程图；
图7为本发明实施例提供的汽车零部件的缺陷检测方法中步骤S105的流程图；
图8为本发明实施例提供的汽车零部件的缺陷检测系统的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。
图标：
810-化学成分分析模块；820-探伤分析模块；830-图像分析模块；840-跳动量分析模块；850-缺陷获取模块；101-处理器；102-存储器；103-总线；104-通信接口。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
随着汽车保有量的增大，汽车维修及保养的需求也随之增大。除了在4S店保养维修之外，在汽车维修机构中进行维修保养也逐渐成为车主的选择。由于在4S店中保养维修相比市面中的汽车维修机构而言成本要高得多，因此一些消费者出于节省成本的目的，选择在市面中的汽车维修机构(即维修店、专修店等)中进行维修保养。
但现有技术中的汽车维修机构中普遍缺乏专业设备，对于修复的汽车零部件缺少专业的检测过程，大都是通过经验来判断修复件是否达到要求，导致汽车维修效果较差。可见，现有技术中的汽车维修机构缺少标准化的汽车零部件缺陷检测方法，来满足日益增长的汽车零部件缺陷检测的需求。
基于此，本发明实施例提供了一种汽车零部件的缺陷检测方法、系统及电子设备，可通过成分分析、缺陷分析、外观质量分析以及安全性分析对修复后的汽车零部件实现了完整的质量检测过程，最大程度的减少维修工通过经验来判断修复件是否达到要求的过程，有助于提升汽车维修的最终效果。
为便于对本实施例进行理解，下面对本发明实施例进行详细介绍。
本发明实施例提供的一种汽车零部件的缺陷检测方法，该方法应用于汽车零部件的修复件检测，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101，对待测的汽车零部件进行化学成分分析，得到汽车零部件的光谱成分分析结果。
对待测的汽车零部件进行化学成分分析的目的，是保证汽车零配件维修过程中采用同质材料。由于汽车零部件比较复杂，涉及的材料众多，如汽车骨架、轮毂等为金属件；汽车内饰如真皮、塑料、布料等为非金属件，因此对上述种类的维修件进行分析，需结合适用的成分分析方法。例如，对于非金属件的汽车零部件，采用的成分分析方法可为：FTIR(傅立叶红外光谱仪)、PGC-MS(裂解气相色谱-质谱联用)、TGA(热重分析)、DSC(示差量热)、高温煅烧法、化学抽提法XRF法、GC-MS(Gas chromatography-mass spectrometry，气相色谱-质谱联用仪)、LC-MS(Liquid chromatography-mass spectrometry，液相色谱-质谱联用仪)、ICP-MS(inductively coupled plasma massspectrometry，电感耦合等离子体质谱)、核磁、GPC(Gel Permeation Chromatography，凝胶渗透色谱)、XRD(diffraction of x-rays，X射线衍射)等；对于金属材料的汽车零部件，采用的成分分析方法可为：湿法分析直读光谱(OES)、电感耦合等离子体放射光谱(ICP-AES)、电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)、原子吸收光谱(AAS)、手持式XRF、激光飞秒检测方法(FMA，快速测定分子振动和电子跃迁)等。
得到的汽车零部件的光谱成分分析结果中包含了汽车修复件中涉及的修复部位以及其它部位的元素光谱，可通过光谱成分分析结果得到汽车修复件是否满足质量要求。
步骤S102，对汽车零部件进行探伤检测，确定汽车零部件的探伤结果。
对待测的汽车零部件进行探伤检测的目的，是检查修复后的汽车零部件中的内部结构缺陷。由于汽车零部件类型不同，受到的损坏也不同，修复后的零件通常外表看上去是正常的，但并不能保证零件内部得到彻底维修。而零件内部的结构性缺陷如：裂纹、缩松、夹杂、气孔、缩孔、高密度异物以及低密度异物等可能会在车辆行驶过程中进一步放大，使得修复后的汽车零部件寿命降低，有较大的安全隐患。因此有必要对汽车零部件进行探伤检测。
探伤的重点监测部位是汽车零部件的修复部位，可根据汽车零部件的结构以及材料选择不同方式的探伤检测，常见的探伤检测如：X光射线探伤、超声波探伤、磁粉探伤、渗透探伤(着色探伤)、涡流探伤、γ射线探伤、萤光探伤等方法。
步骤S103，获取汽车零部件表面的图像，对图像中的汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，并对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果。
该步骤是对待测的汽车零部件进行外观检测，通过获取汽车零部件表面的图像，获取汽车零部件的表面缺陷。由于汽车零部件修复后，容易在表面产生剥落、凸起、气泡、针孔、杂质、不平整、留痕以及色差等情况，影响零部件的观感，同时也有安全隐患。因此有必要对汽车零部件表面的缺陷进行识别。
识别过程同样主要针对汽车零部件的修复部位，获取修复部位的表面图像，再与汽车零部件的其它部位进行对比。识别过程中需保证统一的光源照度，使得识别精度得以提升。由于市面中的汽车维修机构的维修环境比较复杂，识别精度难以保证，因此可在固定的识别模块中完成识别的过程，在该模块中设置统一的光源照度，最大程度的保证识别过程中光照的统一，减少由于维修环境复杂造成的识别精度降低。
步骤S104，将汽车零部件进行跳动量测试分析，得到汽车零部件的跳动量分析结果。
跳动量测试分析的目的是确保汽车零部件维修后保持与维修前一致的质点，这在轮毂等运动零部件中至关重要。以轮毂为例，轮毂正常时其转动过程不能产生额外的离心力，否则车轮旋转时会产生抖动，影响车辆操控。轮毂发生损坏后，通过焊接等工艺进行修复，其势必会影响轮毂的转动平衡，因此有必要进行跳动量测试，直到满足技术要求。
步骤S105，通过汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果，确定汽车零部件的缺陷检测结果。
在对上述步骤中分别获得的汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果进行汇总整理，最终得到汽车零部件的缺陷检测结果。该结果包含成分分析、缺陷分析、外观质量分析以及安全性分析四大方面，可对修复后的汽车零部件各个方面进行完整的质量检测，有利于汽车维修机构针对各类型的汽车修复件的检测制定相应的检测标准，最大程度的减少维修工通过经验来判断修复件是否达到要求的过程，有助于提升汽车维修的最终效果。
在一些实施方式中，上述对待测的汽车零部件进行化学成分分析，得到汽车零部件的光谱成分分析结果的步骤S101，采用手持式光谱仪得以实现，具体步骤如图2所示，包括：
步骤S201，将已放置在预设的检测台中的汽车零部件进行位置校正。
由于市面中的汽车维修机构的维修环境比较复杂，识别精度难以保证，可设置一个固定的检测台，用于对待测的汽车零部件进行统一校准。校准过程包括位置校准以及角度校准，位置校准的目的是将汽车零部件最终放置在光谱仪所需的检测位置中；角度校准的目的是将汽车零部件的检测需求进行放置，如汽车零部件的放置角度，以不遮挡修复部位为目的，否则光谱仪就无法检测到修复部位，得到的光谱信息精度较差。
步骤S202，利用光谱仪对已校正完成的汽车零部件进行化学成分分析，光谱仪通过发射X射线激发汽车零部件表面，使工件上的金属元素获得能量后发生电子跃迁产生荧光，并获取汽车零部件的荧光光谱。
具体实现过程中，可将光谱仪放置在检测台中，无需手扶，尽可能的减少操作人员的操作。获取的汽车零部件中的元素光谱结果根据光谱仪的特性所决定，例如某款光谱仪可分析元素周期表第27号元素到第94号元素之间的所有元素，因此最终的元素光谱结果就包含了上述所有元素的荧光光谱。
步骤S203，根据汽车零部件的荧光光谱确定光谱成分分析结果。
在对汽车零部件的荧光光谱进行分析后，最终得到结果以百分比的形式显示元素含量，元素显示顺序可按照能量、浓度值以及用户自定义等方式进行排序，也可统计多次测试的平均值。最后得到的光谱成分分析结果可通过统一的格式进行传输，如TXT、EXCEL、PDF等格式；传输方式不限于USB、wifi、蓝牙等通讯协议。
在一些实施方式中，上述对汽车零部件进行探伤检测，确定汽车零部件的探伤结果的步骤S102，采用超声波探伤仪得以实现，如图3所示，包括以下步骤：
步骤S301，通过汽车零部件的外观，确定汽车零部件的探伤区域。
探伤区域通常设置在汽车零部件的维修部位，但对于维修部位特殊的零部件(如：轮毂的内侧，轮毂螺纹的维修等)，需要对探针如何放置进行详细设置，这个过程需要结合汽车零部件的外观，再结合汽车零部件的维修部位得以确定。
步骤S302，利用预设的超声波探伤仪对汽车零部件的任一探伤区域进行超声波探伤检测，得到该探伤区域的探伤结果。
可根据探伤区域的特点，可选取不同类型的探头，如直探头、斜探头、双晶探头、穿透探头、爬坡探头以及表面波探头等。相应的参数如闸门可选取进波门、失波门、单闸门以及双闸门等。其它设置参数在此不再赘述，最终的效果是获取该探伤区域的探伤结果。
步骤S303，根据汽车零部件中包含的所有探伤区域的探伤结果，确定汽车零部件的探伤结果。
获得的探伤结果可通过统一格式进行传输，如EXCEL、CSV等格式，探伤结果包括：判断探伤区域中是否有裂纹、缩松、夹杂、气孔、缩孔以及异物等，因此对应的探伤数据与探伤的类型有关，如裂纹数据为裂纹的长度、位置、宽度等；气孔数据为气孔的最大直径、面积、位置等数据。
在一些实施方式中，上述获取汽车零部件表面的图像，对图像中的汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，采用视觉检测系统得以实现，具体如图4所示，包括以下步骤：
步骤S401，将汽车零部件放置在预设图像检测工作台中，预设图像检测工作台中包含统一照度的光源。
视觉检测系统中包括可采集图像的摄像头、稳定照度的光源以及图像识别系统。由于市面中的汽车维修机构的维修环境比较复杂，识别精度难以保证，因此可在固定的识别模块中完成识别的过程。在预设图像检测工作台中设置统一照度的光源，保证识别过程中光照的统一，最大程度的减少由于维修环境复杂造成的识别精度降低。
步骤S402，利用图像采集设备对汽车零部件进行拍照，获取汽车零部件表面的图像。
获取汽车零部件表面的图像时，通常是从不同角度对汽车零部件进行拍照，获得一组图像，这些图像包含了汽车零部件所有的表面，因此可设置相应的自动拍摄机构来实现上述过程。如对汽车轮毂进行拍照时，可设置特定的轨道，沿着轮毂的外沿进行拍照；或者采用多个相机来进行拍照。
步骤S403，根据预先保存的模板图像，对获取的汽车零部件表面的图像进行对比，得到汽车零部件表面缺陷的识别结果。
该步骤是通过与模板图像进行差异化分析，最终通过差异化结果来判断汽车零部件的表面缺陷。具体的，汽车零部件表面缺陷的识别结果包含汽车零部件表面是否有脱落、凸起、气泡、针孔、杂质以及留痕。
在一些实施方式中，上述对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果，通过色差仪得以实现，具体的如图5所示，包括：
步骤S501，将汽车零部件放置在已完成色彩校准的色差检测工作台中。
色差结果获取过程中，首先需要对环境进行校准。校准参数包括色度值以及色差值，所用的白度值可选用亨特白度、甘茨白度；黄度值可选用YI黄度。
步骤S502，从汽车零部件表面缺陷的识别结果中，获取汽车零部件表面缺陷的标准偏差。
使用色差仪对汽车零部件表面缺陷部位进行色差分析，可进行多组测试并求平均值，最终得到该缺陷部位的标准偏差，偏差值的单位为△E。
步骤S503，根据所有的汽车零部件表面缺陷的标准偏差，确定色差结果。
该色差结果的数据格式可为TXT文本，也可为表格数据如CSV、EXCEL等。
在一些实施方式中，上述将汽车零部件进行跳动量测试分析，得到汽车零部件的跳动量分析结果的步骤S104，以轮毂为例，如图6所示，包括：
步骤S601，将汽车零部件放置在已完成位置校准的跳动量测量装置中，按照汽车零部件的径向和轴向进行跳动量测试。
由于轮毂在修复过程中需要焊接，因此往往会导致质心偏移，导致轮毂在旋转过程中产生抖动，降低行车舒适度，甚至影响行车安全，因此对轮毂进行跳动量测试至关重要。
在进行跳动量测试时，按照轮毂的径向和轴向进行测试，从两个方向来衡量轮毂的跳动量，提升测试精度。
步骤S602，根据汽车零部件的径向跳动量测试结果以及汽车零部件的轴向测试结果，确定汽车零部件的跳动量分析结果。
跳动量的分析结果可为CSV格式，也可为XLSX表格格式，以列表的方式对跳动量分析结果进行保存。
在一些实施方式中，上述通过汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果，确定汽车零部件的缺陷检测结果的步骤S105，如图7所示，包括：
步骤S701，获取汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果。
上述汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果由于涉及不同的测试环节，但得到的测试结果均为相似的格式，有利于后续进行读取并全面分析。其中，上述结果的数字格式为CSV(Comma-Separated Values，逗号分隔值)、TXT、XML(Extensible Markup Language，可扩展标记语言)以及JSON(JavaScript ObjectNotation，JavaScript对象简谱)上述任意一种或多种。
步骤S702，将汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果中格式相同的数据进行汇总，得到汽车零部件的缺陷检测结果。
通过对汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果进行汇总整理，最终得到汽车零部件的缺陷检测结果。该结果包含成分分析、缺陷分析、外观质量分析以及安全性分析四大方面，可对修复后的汽车零部件各个方面进行了完整的质量检测，有利于汽车维修机构针对各类型的汽车修复件的检测制定相应的检测标准，最大程度的减少维修工通过经验来判断修复件是否达到要求的过程，有助于提升汽车维修的最终效果。
对应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种汽车零部件的缺陷检测系统，该系统应用于汽车零部件的修复件检测，该系统的结构示意图如图8所示，包括：
化学成分分析模块810，用于对待测的汽车零部件进行化学成分分析，得到汽车零部件的光谱成分分析结果；
探伤分析模块820，用于对汽车零部件进行探伤检测，确定汽车零部件的探伤结果；
图像分析模块830，用于获取汽车零部件表面的图像，对图像中的汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，并对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果；
跳动量分析模块840，用于将汽车零部件进行跳动量测试分析，得到汽车零部件的跳动量分析结果；
缺陷获取模块850，用于通过汽车零部件的光谱成分分析结果、探伤结果、色差结果以及跳动量分析结果，确定汽车零部件的缺陷检测结果。
本实施例还提供一种电子设备，为该电子设备的结构示意图如图9所示，该设备包括处理器101和存储器102；其中，存储器102用于存储一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令被处理器执行，以实现上述汽车零部件的缺陷检测方法。
图9所示的电子设备还包括总线103和通信接口104，处理器101、通信接口104和存储器102通过总线103连接。
其中，存储器102可能包含高速随机存取存储器RAM，Random Access Memory，也可能还包括非不稳定的存储器non-volatile memory，例如至少一个磁盘存储器。总线103可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图9中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口104用于通过网络接口与至少一个用户终端及其它网络单元连接，将封装好的IPv4报文或IPv4报文通过网络接口发送至用户终端。
处理器101可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器101可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本公开实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本公开实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器102，处理器101读取存储器102中的信息，结合其硬件完成前述实施例的方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行前述实施例的方法的步骤。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以用软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器ROM，Read-Only Memory、随机存取存储器RAM，Random Access Memory、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种汽车零部件的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法应用于汽车零部件的修复件检测，所述方法包括：
对待测的所述汽车零部件进行化学成分分析，得到所述汽车零部件的光谱成分分析结果；
对所述汽车零部件进行探伤检测，确定所述汽车零部件的探伤结果；
获取所述汽车零部件表面的图像，对所述图像中的所述汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，并对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果；
将所述汽车零部件进行跳动量测试分析，得到所述汽车零部件的跳动量分析结果；
通过所述汽车零部件的光谱成分分析结果、所述探伤结果、所述色差结果以及所述跳动量分析结果，确定所述汽车零部件的缺陷检测结果。
2.根据权利要求1所述的汽车零部件的缺陷检测方法，其特征在于，对待测的所述汽车零部件进行化学成分分析，得到所述汽车零部件的光谱成分分析结果的步骤，包括：
将已放置在预设的检测台中的所述汽车零部件进行位置校正；
利用光谱仪对已校正完成的所述汽车零部件进行化学成分分析，所述光谱仪通过发射X射线激发所述汽车零部件表面，使工件上的金属元素获得能量后发生电子跃迁产生荧光，并获取所述汽车零部件的荧光光谱；
根据所述汽车零部件的荧光光谱确定所述光谱成分分析结果。
3.根据权利要求1所述的汽车零部件的缺陷检测方法，其特征在于，对所述汽车零部件进行探伤检测，确定所述汽车零部件的探伤结果的步骤，包括：
通过所述汽车零部件的外观，确定所述汽车零部件的探伤区域；
利用预设的超声波探伤仪对所述汽车零部件的任一探伤区域进行超声波探伤检测，得到该探伤区域的探伤结果；
根据所述汽车零部件中包含的所有探伤区域的探伤结果，确定所述汽车零部件的探伤结果；所述探伤结果，包括：判断所述探伤区域中是否有裂纹、缩松、夹杂、气孔、缩孔以及异物。
4.根据权利要求1所述的汽车零部件的缺陷检测方法，其特征在于，获取所述汽车零部件表面的图像，对所述图像中的所述汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，包括：
将所述汽车零部件放置在预设图像检测工作台中，所述预设图像检测工作台中包含统一照度的光源；
利用图像采集设备对所述汽车零部件进行拍照，获取所述汽车零部件表面的图像；
根据预先保存的模板图像，对获取的所述汽车零部件表面的图像进行对比，得到所述汽车零部件表面缺陷的识别结果；所述汽车零部件表面缺陷的识别结果包含所述汽车零部件表面是否有脱落、凸起、气泡、针孔、杂质以及留痕。
5.根据权利要求4所述的汽车零部件的缺陷检测方法，其特征在于，对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果，包括：
将所述汽车零部件放置在已完成色彩校准的色差检测工作台中；
从所述汽车零部件表面缺陷的识别结果中，获取所述汽车零部件表面缺陷的标准偏差；
根据所有的所述汽车零部件表面缺陷的标准偏差，确定所述色差结果。
6.根据权利要求1所述的汽车零部件的缺陷检测方法，其特征在于，将所述汽车零部件进行跳动量测试分析，得到所述汽车零部件的跳动量分析结果的步骤，包括：
将所述汽车零部件放置在已完成位置校准的跳动量测量装置中，按照所述汽车零部件的径向和轴向进行跳动量测试；
根据所述汽车零部件的径向跳动量测试结果以及所述汽车零部件的轴向测试结果，确定所述汽车零部件的跳动量分析结果。
7.根据权利要求1所述的汽车零部件的缺陷检测方法，其特征在于，通过所述汽车零部件的光谱成分分析结果、所述探伤结果、所述色差结果以及所述跳动量分析结果，确定所述汽车零部件的缺陷检测结果的步骤，包括：
获取所述汽车零部件的光谱成分分析结果、所述探伤结果、所述色差结果以及所述跳动量分析结果；其中，上述结果的数字格式为CSV、TXT、XML以及JSON中任意一种或多种；
将所述汽车零部件的光谱成分分析结果、所述探伤结果、所述色差结果以及所述跳动量分析结果中格式相同的数据进行汇总，得到所述汽车零部件的缺陷检测结果。
8.一种汽车零部件的缺陷检测系统，其特征在于，所述系统应用于汽车零部件的修复件检测，所述系统包括：
化学成分分析模块，用于对待测的所述汽车零部件进行化学成分分析，得到所述汽车零部件的光谱成分分析结果；
探伤分析模块，用于对所述汽车零部件进行探伤检测，确定所述汽车零部件的探伤结果；
图像分析模块，用于获取所述汽车零部件表面的图像，对所述图像中的所述汽车零部件的表面缺陷进行识别得到识别结果，并对识别结果中存在的缺陷进行色差分析，得到色差结果；
跳动量分析模块，用于将所述汽车零部件进行跳动量测试分析，得到所述汽车零部件的跳动量分析结果；
缺陷获取模块，用于通过所述汽车零部件的光谱成分分析结果、所述探伤结果、所述色差结果以及所述跳动量分析结果，确定所述汽车零部件的缺陷检测结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储装置；所述存储装置上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的汽车零部件的缺陷检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至7任一项所述的汽车零部件的缺陷检测方法的步骤。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115908422A (zh) * 2023-01-10 2023-04-04 吉林省信息技术研究所 一种基于图像识别的设备质量检测装置及方法
CN115983718A (zh) * 2023-02-22 2023-04-18 青岛鼎诺信科工贸有限公司 汽车空气悬架生产质检管控方法及系统
CN117576102A (zh) * 2024-01-17 2024-02-20 长春汽车工业高等专科学校 一种基于反射光谱的汽车缺陷检测方法及系统

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
UA23097U (en) * 2006-12-01 2007-05-10 Ltd Liability Company New Tech Method of repairing motor-cars
KR20090118543A (ko) * 2008-05-14 2009-11-18 현대자동차주식회사 차량 부품 시험 방법
KR20120009122A (ko) * 2010-07-22 2012-02-01 자동차부품연구원 자동차 부품 성능 실시간 멀티 테스트 시스템
CN102590218A (zh) * 2012-01-16 2012-07-18 安徽中科智能高技术有限责任公司 基于机器视觉的金属零件光洁表面微缺陷检测装置及方法
CN104316033A (zh) * 2014-11-04 2015-01-28 无锡港湾网络科技有限公司 汽车零部件视觉检测系统
CN106383126A (zh) * 2016-10-24 2017-02-08 张家港清研再制造产业研究院有限公司 一种用于再制造汽车零部件检测的装置及方法
CN109239073A (zh) * 2018-07-28 2019-01-18 西安交通大学 一种用于汽车车身的表面缺陷检测方法
CN109822478A (zh) * 2019-03-19 2019-05-31 苏州润智和智能科技有限公司 一种汽车轴类零件的全方位检测系统和方法
CN110057520A (zh) * 2019-05-28 2019-07-26 上海金发科技发展有限公司 一种汽车零部件力学性能试验机
CN110108714A (zh) * 2019-04-28 2019-08-09 浙江博拉自动化科技有限公司 一种汽车零部件外观检测系统及装置
US20190287237A1 (en) * 2016-12-01 2019-09-19 Autaza Tecnologia LTDA-EPP Method and system for automatic quality inspection of materials and virtual material surfaces
CN110930352A (zh) * 2019-02-25 2020-03-27 研祥智能科技股份有限公司 物体色差缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111366584A (zh) * 2020-04-09 2020-07-03 安徽科技学院 基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法及设备

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
UA23097U (en) * 2006-12-01 2007-05-10 Ltd Liability Company New Tech Method of repairing motor-cars
KR20090118543A (ko) * 2008-05-14 2009-11-18 현대자동차주식회사 차량 부품 시험 방법
KR20120009122A (ko) * 2010-07-22 2012-02-01 자동차부품연구원 자동차 부품 성능 실시간 멀티 테스트 시스템
CN102590218A (zh) * 2012-01-16 2012-07-18 安徽中科智能高技术有限责任公司 基于机器视觉的金属零件光洁表面微缺陷检测装置及方法
CN104316033A (zh) * 2014-11-04 2015-01-28 无锡港湾网络科技有限公司 汽车零部件视觉检测系统
CN106383126A (zh) * 2016-10-24 2017-02-08 张家港清研再制造产业研究院有限公司 一种用于再制造汽车零部件检测的装置及方法
US20190287237A1 (en) * 2016-12-01 2019-09-19 Autaza Tecnologia LTDA-EPP Method and system for automatic quality inspection of materials and virtual material surfaces
CN109239073A (zh) * 2018-07-28 2019-01-18 西安交通大学 一种用于汽车车身的表面缺陷检测方法
CN110930352A (zh) * 2019-02-25 2020-03-27 研祥智能科技股份有限公司 物体色差缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109822478A (zh) * 2019-03-19 2019-05-31 苏州润智和智能科技有限公司 一种汽车轴类零件的全方位检测系统和方法
CN110108714A (zh) * 2019-04-28 2019-08-09 浙江博拉自动化科技有限公司 一种汽车零部件外观检测系统及装置
CN110057520A (zh) * 2019-05-28 2019-07-26 上海金发科技发展有限公司 一种汽车零部件力学性能试验机
CN111366584A (zh) * 2020-04-09 2020-07-03 安徽科技学院 基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法及设备

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
任思颖;赵添;秦永左;: "汽车轮毂跳动量检测系统设计", 电子测试 *
弓文军;: "振动测试在汽车零部件检测中的应用研究", 时代农机 *
李春亮: "汽车零件隐蔽缺陷的检查", 汽车与配件 *
温庆秋;: "汽车零部件无损检测技术的应用与发展趋势", 汽车工艺与材料 *
薛韶军;郑郧;章恒;朱南京;张金玲;戴立刚;: "再制造汽车零部件的失效分析方法综述", 电子质量 *
谭辉;: "汽车外饰零件手工喷涂色差质量控制的研究", 企业科技与发展 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115908422A (zh) * 2023-01-10 2023-04-04 吉林省信息技术研究所 一种基于图像识别的设备质量检测装置及方法
CN115908422B (zh) * 2023-01-10 2023-12-29 吉林省信息技术研究所 一种基于图像识别的设备质量检测装置及方法
CN115983718A (zh) * 2023-02-22 2023-04-18 青岛鼎诺信科工贸有限公司 汽车空气悬架生产质检管控方法及系统
CN117576102A (zh) * 2024-01-17 2024-02-20 长春汽车工业高等专科学校 一种基于反射光谱的汽车缺陷检测方法及系统

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