[发明专利]车身部件虚拟匹配方法和系统

说明书

本发明涉及车身部件虚拟匹配方法和系统。车身部件虚拟匹配方法包括：获取训练部件的一个或多个位置处的尺寸数据；对尺寸数据添加匹配度标签，匹配度表示训练部件在所述一个或多个位置处与目标匹配部件的匹配程度；利用带有匹配度标签的尺寸数据生成虚拟匹配模型；以及利用虚拟匹配模型基于测试部件的一个或多个位置处的尺寸数据得到测试部件的虚拟匹配预测结果。

技术领域

本发明涉及汽车制造技术领域。具体而言，本发明涉及车身部件虚拟匹配方法。

背景技术

随着现代汽车工业的快速发展，市场竞争日趋激烈。提高汽车质量和缩短开发周期是汽车厂商赢得市场竞争的关键。在制造过程中，控制零部件尺寸是控制质量的一个重要方面。如何消除匹配缺陷以确保较高的整车制造质量一直是汽车生产厂家的一个难题，汽车尺寸工程传统的方法是用检具对部件尺寸进行评估。但是，这种方法只能通过有限的测点进行量化，对于匹配的不可见区域和狭小而无法测量区域，则很难进行尺寸评估。而且，在无检具的情况下，就无法对部件进行尺寸评估。

即使能够采集到关于尺寸的数据，由于影响部件匹配的因素较多，利用传统尺寸链的方法研究部件的匹配是非常困难的。在现有技术中，如果部件在装配的过程中存在干涉（例如，重叠），应对的办法是开发相应的检具辅助安装，或者更改设计的图纸。但这种做法耗时费力，浪费资源，增加成本。

发明内容

因此，需要一种能够在无检具条件下对部件进行虚拟测量（包括全尺寸测量、不可见区域测量、狭小受限区域测量等），从而在早期对产品尺寸进行评估、指导产品修改的车身部件虚拟匹配方法。

为实现以上目的的一个或多个，本发明提供以下技术方案，从而利用机器学习实现在无检具情况下精确全面地对产品尺寸进行评估。

按照本发明的第一方面，提供一种车身部件虚拟匹配方法，其包括：获取训练部件的一个或多个位置处的尺寸数据；对尺寸数据添加匹配度标签，匹配度表示训练部件在所述一个或多个位置处与目标匹配部件的匹配程度；利用带有匹配度标签的尺寸数据生成虚拟匹配模型；以及利用虚拟匹配模型基于测试部件的一个或多个位置处的尺寸数据得到测试部件的虚拟匹配预测结果。

根据本发明一实施例的车身部件虚拟匹配方法，其中，虚拟匹配模型基于支持向量机（SVM）模型和神经网络模型。

根据本发明一实施例或以上任一实施例的车身部件虚拟匹配方法，其中，将SVM模型和神经网络模型的输出进行加权平均而得到虚拟匹配模型输出。

根据本发明一实施例或以上任一实施例的车身部件虚拟匹配方法，其中，在利用带有匹配度标签的尺寸数据生成虚拟匹配模型之前，还对尺寸数据执行预处理操作，预处理操作包括数据的删除和/或补充和/或降维。

根据本发明一实施例或以上任一实施例的车身部件虚拟匹配方法，其中，训练部件和/或测试部件的一个或多个位置处的尺寸数据通过光学测量的方法来获得。

根据本发明一实施例或以上任一实施例的车身部件虚拟匹配方法，其中，匹配程度包括匹配、上工装匹配和不匹配。

按照本发明的第二方面，提供一种车身部件虚拟匹配系统，其包括：数据采集单元，其配置成获取训练部件的一个或多个位置处的尺寸数据；标签生成单元，其配置成对尺寸数据添加匹配度标签，匹配度表示训练部件在一个或多个位置处与目标匹配部件的匹配程度；模型生成单元，其配置成利用带有匹配度标签的尺寸数据生成虚拟匹配模型；以及匹配预测单元，其配置成利用虚拟匹配模型基于测试部件的一个或多个位置处的尺寸数据得到测试部件的虚拟匹配预测结果。

根据本发明一实施例的车身部件虚拟匹配系统，其中，模型生成单元配置成基于支持向量机（SVM）模型和神经网络模型生成虚拟匹配模型。

根据本发明一实施例或以上任一实施例的车身部件虚拟匹配系统，其中，模型生成单元配置成将SVM模型和神经网络模型的输出进行加权平均而得到虚拟匹配模型输出。