可实现正面方向盘发光标志的方法与流程

本技术涉及方向盘发光标牌，具体地，涉及一种可实现正面方向盘发光标志的方法。

背景技术：

1、在现代汽车制造行业中，随着汽车内饰设计的不断进步，对车内零部件的质量要求也越来越高。方向盘作为驾驶员直接接触的部件之一，其外观和功能性直接影响驾驶体验。特别是带有发光标志的方向盘，在夜间或昏暗环境下能够提供更好的可见性和美观性，因此其制造工艺和质量检测尤为重要。

2、然而，传统的方向盘发光标牌质量检测方法，尤其依赖人工目视检查。具体地，由于检测结果高度依赖于检测人员的主观判断，这使得检测的一致性和准确性难以保证，并且环境光线的变化也会对检测效果产生显著影响，不同的光照条件可能导致检测结果的不一致性。此外，人眼在识别非常微小的缺陷方面也存在局限，例如细微的划痕、色差或印刷不均匀等，这些缺陷可能在人眼的检测中被忽略，但它们却可能影响产品的质量和使用寿命。

3、因此，期望一种可实现正面方向盘发光标志的方法。

技术实现思路

1、提供该技术实现要素：部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、第一方面，本技术提供了一种可实现正面方向盘发光标志的方法，所述方法包括：

3、将扩散膜粘贴于导光板表面以得到导光均匀结构；

4、将所述导光均匀结构、pcba板和底座进行卡接以得到发光组件；

5、将所述发光组件与发光面板进行卡接以得到正面方向盘发光标牌；

6、对正面方向盘发光标牌进行质量检测以得到质量检测结果，所述质量检测结果用于表示所述正面方向盘发光标牌的质量是否满足预定要求；

7、其中，对正面方向盘发光标牌进行质量检测以得到质量检测结果，所述质量检测结果用于表示所述正面方向盘发光标牌的质量是否满足预定要求，包括：

8、通过摄像头采集的所述正面方向盘发光标牌的检测方向盘发光标牌图像；

9、从数据库中获取质检合格的参考方向盘发光标牌图像；

10、将所述检测方向盘发光标牌图像通过hog特征提取器以得到检测方向盘发光标牌hog特征向量；

11、将所述检测方向盘发光标牌图像通过基于空洞卷积神经网络的方向盘发光标牌语义特征提取器以得到检测方向盘发光标牌语义特征向量；

12、将所述检测方向盘发光标牌hog特征向量和所述检测方向盘发光标牌语义特征向量通过特征主成分显著性融合网络以得到方向盘发光标牌多维检测特征显著融合表示向量；

13、将所述参考方向盘发光标牌图像分别通过所述hog特征提取器和所述基于空洞卷积神经网络的方向盘发光标牌语义特征提取器，将得到的参考方向盘发光标牌hog特征向量和参考方向盘发光标牌语义特征向量输入所述特征主成分显著性融合网络以得到方向盘发光标牌多维参考特征显著融合表示向量；

14、将所述方向盘发光标牌多维检测特征显著融合表示向量和所述方向盘发光标牌多维参考特征显著融合表示向量通过基于特征解耦的局部细粒度序列能量密集交互匹配网络以得到方向盘发光标牌检测-参考语义匹配系数；

15、基于所述将所述方向盘发光标牌检测-参考语义匹配系数，得到所述质量检测结果。

16、可选地，将所述检测方向盘发光标牌hog特征向量和所述检测方向盘发光标牌语义特征向量通过特征主成分显著性融合网络以得到方向盘发光标牌多维检测特征显著融合表示向量，包括：对所述检测方向盘发光标牌hog特征向量和所述检测方向盘发光标牌语义特征向量进行标准化处理以得到标准化检测方向盘发光标牌hog特征向量和标准化检测方向盘发光标牌语义特征向量；计算所述标准化检测方向盘发光标牌hog特征向量和所述标准化检测方向盘发光标牌语义特征向量的样本协方差矩阵以得到检测方向盘发光标牌hog样本协方差矩阵和检测方向盘发光标牌语义样本协方差矩阵；对所述检测方向盘发光标牌hog样本协方差矩阵和所述检测方向盘发光标牌语义样本协方差矩阵进行基于矩阵分解的特征向量提取以得到检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量的集合和检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的集合；将所述检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量的集合和所述检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的集合输入最大近似查询匹配网络以得到检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量和检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的最佳匹配对的集合；将所述检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量和检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的最佳匹配对的集合中的各个检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量和检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的最佳匹配对输入语义细粒度门控联合模块以得到检测方向盘发光标牌hog-语义主成分融合特征向量的集合；将所述检测方向盘发光标牌hog-语义主成分融合特征向量的集合进行级联以得到所述方向盘发光标牌多维检测特征显著融合表示向量。

17、可选地，对所述检测方向盘发光标牌hog特征向量和所述检测方向盘发光标牌语义特征向量进行标准化处理以得到标准化检测方向盘发光标牌hog特征向量和标准化检测方向盘发光标牌语义特征向量，包括：分别计算所述检测方向盘发光标牌hog特征向量的均值和标准差以得到检测方向盘发光标牌hog特征均值和检测方向盘发光标牌hog特征标准差；将所述检测方向盘发光标牌hog特征向量与所述检测方向盘发光标牌hog特征均值进行按位置相减后，计算得到的检测方向盘发光标牌hog差异向量与所述检测方向盘发光标牌hog特征标准差的按位置除法以得到所述标准化检测方向盘发光标牌hog特征向量；分别计算所述检测方向盘发光标牌语义特征向量的均值和标准差以得到检测方向盘发光标牌语义特征均值和检测方向盘发光标牌语义特征标准差；将所述检测方向盘发光标牌语义特征向量与所述检测方向盘发光标牌语义特征均值进行按位置相减后，计算得到的检测方向盘发光标牌语义偏移向量与所述检测方向盘发光标牌语义特征标准差的按位置除法以得到所述标准化检测方向盘发光标牌语义特征向量。

18、可选地，计算所述标准化检测方向盘发光标牌hog特征向量和所述标准化检测方向盘发光标牌语义特征向量的样本协方差矩阵以得到检测方向盘发光标牌hog样本协方差矩阵和检测方向盘发光标牌语义样本协方差矩阵，包括：将所述标准化检测方向盘发光标牌hog特征向量的转置向量与所述标准化检测方向盘发光标牌hog特征向量进行相乘后，将得到的标准化检测方向盘发光标牌hog关联矩阵与所述标准化检测方向盘发光标牌hog特征向量的长度减一得到的数值进行按位置相除以得到所述检测方向盘发光标牌hog样本协方差矩阵；将所述标准化检测方向盘发光标牌语义特征向量的转置向量与所述标准化检测方向盘发光标牌语义特征向量进行相乘后，将得到的标准化检测方向盘发光标牌语义关联矩阵与所述标准化检测方向盘发光标牌语义特征向量的长度减一得到的数值进行按位置相除以得到所述检测方向盘发光标牌语义样本协方差矩阵。

19、可选地，将所述检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量的集合和所述检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的集合输入最大近似查询匹配网络以得到检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量和检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的最佳匹配对的集合，包括：提取所述检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量的集合中预定的检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量；计算所述预定的检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量与所述检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的集合中每个检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量之间的余弦相似度以得到匹配查询相似度的集合；将所述匹配查询相似度的集合中最大的所述匹配查询相似度所对应的检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量与所述预定的检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量作为所述预定的检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量和所述检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的最佳匹配对。

20、可选地，将所述检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量和检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的最佳匹配对的集合中的各个检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量和检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的最佳匹配对输入语义细粒度门控联合模块以得到检测方向盘发光标牌hog-语义主成分融合特征向量的集合，包括：分别计算所述检测方向盘发光标牌hog主成分特征向量和检测方向盘发光标牌语义主成分特征向量的最佳匹配对之间的按位置差值、按位置点乘和按位置加法以得到检测方向盘发光标牌hog-语义差分向量、检测方向盘发光标牌hog-语义点乘向量和检测方向盘发光标牌hog-语义加和向量；将所述检测方向盘发光标牌hog-语义差分向量、所述检测方向盘发光标牌hog-语义点乘向量和所述检测方向盘发光标牌hog-语义加和向量进行级联后进行一维卷积编码以得到检测方向盘发光标牌hog-语义主成分模式多维度融合向量；对所述检测方向盘发光标牌hog-语义主成分模式多维度融合向量进行基于局部窗口的最大池化处理以得到所述检测方向盘发光标牌hog-语义主成分融合特征向量。

21、可选地，将所述方向盘发光标牌多维检测特征显著融合表示向量和所述方向盘发光标牌多维参考特征显著融合表示向量通过基于特征解耦的局部细粒度序列能量密集交互匹配网络以得到方向盘发光标牌检测-参考语义匹配系数，包括：对所述方向盘发光标牌多维检测特征显著融合表示向量和所述方向盘发光标牌多维参考特征显著融合表示向量进行特征解耦以得到方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列和方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列；对所述方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列和所述方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列进行特征选择以得到选择后的方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列和选择后的方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列；计算所述选择后的方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列和所述选择后的方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列中任意一对选择后的方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量和选择后的方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量之间的能量协同响应值以得到方向盘发光标牌多维参考-检测特征协同能量细粒度全局分布矩阵；对所述方向盘发光标牌多维参考-检测特征协同能量细粒度全局分布矩阵进行空洞卷积编码以得到方向盘发光标牌多维参考-检测特征协同能量细粒度全局分布特征矩阵；将所述方向盘发光标牌多维参考-检测特征协同能量细粒度全局分布特征矩阵输入序列间匹配度度量网络以得到所述方向盘发光标牌检测-参考语义匹配系数。

22、可选地，对所述方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列和所述方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列进行特征选择以得到选择后的方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列和选择后的方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列，包括：使用第一重要性度量函数计算所述方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列中的各个方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的方向盘发光标牌多维检测重要性因子；基于各个所述方向盘发光标牌多维检测重要性因子与第一预设阈值之间的比较，对所述方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列进行特征选择以得到所述选择后的方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列；使用第二重要性度量函数计算所述方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列中的各个方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的方向盘发光标牌多维参考重要性因子；基于各个所述方向盘发光标牌多维参考重要性因子与第二预设阈值之间的比较，对所述方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列进行特征选择以得到所述选择后的方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列。

23、可选地，计算所述选择后的方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量的序列和选择后的方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量的序列中任意一对选择后的方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量和选择后的方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量之间的能量协同响应值以得到方向盘发光标牌多维参考-检测特征协同能量细粒度全局分布矩阵，包括：计算所述选择后的方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量和所述选择后的方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量之间的逐位置除法得到选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征向量；提取所述选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征向量的最大值以得到选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征最大值；分别计算所述选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征向量的均值和方差以得到选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征均值和选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征方差；将所述选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征方差和偏置项进行相加后得到的数值乘以四以得到选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征第一能量协同响应值；计算所述选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征最大值与所述选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征均值的差值的平方以得到选择后的方向盘发光标牌多维局部区域特征差异值；将所述选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征方差乘以二得到的调制选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征方差与所述偏置项乘以二得到的数值和所述选择后的方向盘发光标牌多维局部区域特征差异值进行相加以得到选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征第二能量协同响应值；将所述选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征第一能量协同响应值除以所述选择后的方向盘发光标牌多维局部区域匹配特征第二能量协同响应值以得到所述选择后的方向盘发光标牌多维检测特征局部显著融合表示向量和所述选择后的方向盘发光标牌多维参考特征局部显著融合表示向量之间的所述能量协同响应值。

24、可选地，基于所述将所述方向盘发光标牌检测-参考语义匹配系数，得到所述质量检测结果，包括：将所述方向盘发光标牌检测-参考语义匹配系数与预定阈值进行比较以得到所述质量检测结果。

25、采用上述技术方案，通过摄像头采集所述正面方向盘发光标牌的检测方向盘发光标牌图像，且从数据库中获取质检合格的参考方向盘发光标牌图像，并采用基于深度学习的图像识别和分析技术来进行检测和参考方向盘发光标牌图像的hog特征提取和语义特征提取，并进行主成分显著融合，以此根据检测和参考多维融合特征之间的语义匹配系数和预定阈值之间的比较来自动地生成质量检测结果。这样，能够排除光线的影响来有效地识别出标牌上的缺陷，同时减少了人为因素的干扰，确保了检测结果的一致性和可靠性，实现了正面方向盘发光标牌质量检测的智能化。

26、本技术的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。