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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京易自助網(wǎng)絡(luò)科技有限公司申請的專利自動化洗車設(shè)備用智能清潔劑投放控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120182276B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510660782.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/00；該發(fā)明授權(quán)自動化洗車設(shè)備用智能清潔劑投放控制方法及系統(tǒng)是由鄭輝設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本自動化洗車設(shè)備用智能清潔劑投放控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請涉及自動化控制技術(shù)領(lǐng)域，提供自動化洗車設(shè)備用智能清潔劑投放控制方法及系統(tǒng)。所述方法包括：通過高精度攝像頭采集車輛表面污漬圖像，識別污漬特征生成多維特征集；對特征集聚類劃分，獲得污漬區(qū)域特征集，并調(diào)用洗車方案參數(shù)空間；基于參數(shù)空間解析區(qū)域特征集，確定各區(qū)域清洗方案參數(shù)；關(guān)聯(lián)清潔劑投放部件控制邏輯，生成區(qū)域投放控制參數(shù)；實時監(jiān)測環(huán)境溫濕度，結(jié)合控制參數(shù)進行清潔劑投放及反饋調(diào)控優(yōu)化，以解決現(xiàn)有自動化洗車設(shè)備在清潔劑投放時缺乏針對性，無法根據(jù)車輛實際污漬情況及環(huán)境變化精準控制清潔劑投放量，導(dǎo)致洗車效果不佳、清潔劑浪費的技術(shù)問題，達到提高洗車質(zhì)量、減少清潔劑浪費、實現(xiàn)智能化精準控制的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)自動化洗車設(shè)備用智能清潔劑投放控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.自動化洗車設(shè)備用智能清潔劑投放控制方法，其特征在于，所述方法包括： 通過高精度攝像頭采集獲取目標車輛的車身表面污漬圖像，對所述車身表面污漬圖像進行污漬特征識別，得到車身污漬多維特征集； 對所述車身污漬多維特征集執(zhí)行聚類劃分，獲得N個車身污漬區(qū)域特征集，同時根據(jù)目標自動化洗車設(shè)備調(diào)用洗車方案參數(shù)空間； 基于所述洗車方案參數(shù)空間對所述N個車身污漬區(qū)域特征集進行清洗方案解析，確定N個污漬區(qū)域清洗方案參數(shù)； 基于所述N個污漬區(qū)域清洗方案參數(shù)對所述目標自動化洗車設(shè)備的清潔劑投放部件進行控制邏輯關(guān)聯(lián)，得到N個區(qū)域清潔劑投放控制參數(shù)； 實時監(jiān)測獲取環(huán)境溫濕度數(shù)據(jù)流，通過所述目標自動化洗車設(shè)備基于所述N個區(qū)域清潔劑投放控制參數(shù)和所述環(huán)境溫濕度數(shù)據(jù)流，對所述目標車輛執(zhí)行清潔劑投放控制和反饋調(diào)控優(yōu)化； 所述獲得N個車身污漬區(qū)域特征集，包括： 根據(jù)所述車身污漬多維特征集的分布特性信息，選擇簇數(shù)量范圍； 在所述簇數(shù)量范圍內(nèi)依次選取簇數(shù)量K對所述車身污漬多維特征集進行聚類誤差計算，獲得多個K值簇內(nèi)誤差平方和； 根據(jù)所述多個K值簇內(nèi)誤差平方和，生成簇內(nèi)誤差平方和曲線，對所述簇內(nèi)誤差平方和曲線進行肘部點標記，確定目標簇數(shù)量K； 基于所述目標簇數(shù)量K對所述車身污漬多維特征集執(zhí)行聚類劃分，獲得N個車身污漬區(qū)域特征集； 所述基于所述目標簇數(shù)量K對所述車身污漬多維特征集執(zhí)行聚類劃分，獲得N個車身污漬區(qū)域特征集，包括： 基于所述目標簇數(shù)量K對所述車身污漬多維特征集執(zhí)行迭代聚類，獲得K個初步污漬特征區(qū)域； 按照車身清洗需求目標對所述K個初步污漬特征區(qū)域進行特征相似性解析，設(shè)置污漬特征相似性閾值； 獲取所述K個初步污漬特征區(qū)域的分布空間信息，基于所述污漬特征相似性閾值和所述分布空間信息對所述K個初步污漬特征區(qū)域進行空間相鄰且特征相似區(qū)域合并，得到N個車身污漬合并區(qū)域； 基于所述車身污漬多維特征集依次計算所述N個車身污漬合并區(qū)域的特征平均值，獲得所述N個車身污漬區(qū)域特征集； 所述確定N個污漬區(qū)域清洗方案參數(shù)，包括： 基于所述洗車方案參數(shù)空間分別對所述N個車身污漬區(qū)域特征集進行匹配分析，確定N個污漬區(qū)域匹配清洗方案，所述N個污漬區(qū)域匹配清洗方案包括清潔劑類型、清潔劑濃度和清潔劑投放量； 按照清洗區(qū)域重要性對所述N個車身污漬區(qū)域特征集進行優(yōu)先級分析，得到車身污漬區(qū)域清洗優(yōu)先級； 基于所述車身污漬區(qū)域清洗優(yōu)先級對所述N個污漬區(qū)域匹配清洗方案進行影響修正，確定N個污漬區(qū)域清洗方案參數(shù)； 所述得到車身污漬多維特征集，包括： 對所述車身表面污漬圖像進行噪聲特性識別，得到車身圖像噪聲特性信息，根據(jù)所述車身圖像噪聲特性信息，初始化圖像濾波器； 采用所述圖像濾波器對所述車身表面污漬圖像進行濾波去噪處理，獲得去噪車身表面污漬圖像； 根據(jù)所述目標車輛的規(guī)格型號信息，獲取標準車身表面圖像； 基于所述標準車身表面圖像對所述去噪車身表面污漬圖像進行污漬識別和特征提取，獲得車身污漬多維特征集； 所述獲得車身污漬多維特征集，包括： 將所述標準車身表面圖像作為背景區(qū)域，對所述背景區(qū)域進行灰度分布識別，得到車身背景區(qū)域灰度閾值； 基于所述車身背景區(qū)域灰度閾值對所述去噪車身表面污漬圖像進行污漬比對識別，獲得車身表面污漬區(qū)域集合； 依次對所述車身表面污漬區(qū)域集合進行邊緣檢測和區(qū)域分割，標記得到車身表面污漬目標框集合； 分別對所述車身表面污漬目標框集合進行多維特征提取，獲得車身污漬多維特征集，所述車身污漬多維特征集包括污漬區(qū)域顏色特征、形狀特征和紋理特征。

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