一种用于工业互联网的现场检测系统的制作方法

1.本发明涉及工业互联网技术领域，更具体地说，本发明涉及一种用于工业互联网的现场检测系统。


背景技术：

2.工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。
3.工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。还有利于推动制造业融通发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资源能够高效共享。
4.随着制造行业自动化水平的不断提升，机器视觉的应用范围得到了前所未有的拓展，机器视觉能够有效满足工业的自动化生产线的需求，能实现对加工零件快速、无伤害、高效率的自动化检测，实现产品数据采集、分类、筛选、信息集成和分析，还可以大大提高生产效率和自动化程度。
5.但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点，如现有的工业互联网的工业现场监测方法不能够有效对检测到的信息进行分析和处理，不能够有效实现在产品生产和检测过程中进行数据补偿，不能够有效保证产品质量，并且在对异常数据处理速度较慢，易产生较多的不良品，降低产品合格率。


技术实现要素：

6.为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种用于工业互联网的现场检测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
8.优选的，零件区域定位单元模块用于将若干个零件外部形状确定为目标区域单元，每个零件为子区域单元，依次记作为1、2、3、
……
、n；对加工完成后的零件进行加工校对系数的检测，其中加工校对系数包括零件的完整度和粗糙度，所述零件区域定位单元模块中加工校对系数g包括完整度wz和粗糙度cz，去除完整度和粗糙度最大最小值，代入以下表达式：
9.g＝wzα1+czα2+ω，其中0《α1《1，0《α2《1，且α1+α2＝1，
10.α1及α2为权重，ω为其他影响因素指数，粗糙度分为十四个等级，粗糙度越小，表面越光滑。
11.优选的，图像采集处理模块用于对零件区域定位单元模块的子区域单元的图像数据进行收集，通过n个区域进行对比，得出存在差异零件的区域，并标记该区域为c1,
c2,
……
,cn；所述图像采集模块采集的位置可以满足全方位采集的要求。
12.优选的，差异零件区域图像处理模块用于接收差异零件的区域的图像数据，并进行数据对比处理。将零件各区域位置的图像进行收集，与标准零件图像进行对比，如果出现有差异现象，标出该差异区域记录，并将该零件放入不合格区域。
13.优选的，零件二次检测模块用于检测差异零件区域图像处理模块的图像数据，安全使用寿命为t，安全使用寿命和批次产品极限综合指数有关，产品合格程度指数和使用时间指数影响批次产品极限综合指数。所述零件二次检测模块中的批次产品极限综合指数包括产品合格程度指数和使用时间指数，满足产品合格程度指数τ的具体方式如下：将二次检测模块的零件划分为s个区域，并依次编号为1、2、3、
……
、s，将零件的尺寸记为a，使用寿命为b，则则其中a∈(e,f)，e为零件允许最小尺寸，f为零件允许最大尺寸，λ为其他影响因子。
14.满足产品使用时间指数x的具体方式如下：取同一批次的零件划分为s个区域，并依次编号为1、2、3、
……
、s，分别采集它们的使用时间为t1、t2、t3、......ts，代入以下表达式:
15.其中m为产品综合指数，为s个区域内零件使用时间总和，
△
h为标准产品综合指数；
16.在某一工况下，材料的持久疲劳极限σr已得到，则通过有限寿命区间给定的任意循环次数n，可以求得对应有限疲劳极限σ
rn
，代入以下公式：
17.其中称为寿命系数，当n≥n0时,取kn＝1；m是与材料性能和应力状态有关的特性系数；则产品使用时间指数x＝k1m1σ
rn1
+k2m2σ
rn2
+......+k
sms
σ
rns
，其中k1、k2……ks
为权重因子。
18.优选的，零件参数分析模块用于分析产品合格程度指数和使用时间指数，为根据两个指数标准计算得出批次产品极限综合指数。所述零件参数分析模块将上述两项参数产品合格程度指数和使用时间指数进行整理分析，将产品零件按产品合格程度指数和使用时间指数进行划分区域，h区域为符合产品合格程度指数和使用时间指数的零件，l区域为不符合产品合格程度指数和使用时间指数的零件；将h区域内符合产品合格程度指数和使用时间指数的零件传输至零件判断模块；l区域内不符合产品合格程度指数和使用时间指数的零件返回零件区域定位单元模块重新加工划分区域。
19.优选的，零件判断模块用于根据区域内批次产品极限综合指数与标准批次产品极限综合指数对比得出差异，分析区域内批次产品极限综合指数和与其标准批次产品极限综合指数，并根据数据进行整改。所述零件判断模块将零件分析模块传输过来的两项数据进行整合代入以下公式:
20.p＝τ
总
+x+ξ,其中p为批次产品极限综合指数，τ
总
是产品合格程度指数，x是产品使用时间指数，ξ为其他影响因子；将同一批零件内计算出来的批次产品极限综合指数p与标准批次产品极限综合指数
△
p作比较；若p≥
△
p,则此批产品符合出厂设定，可投入使用；若p《
△
p,则此批零件不符合出厂设定标准，需作废，并且需要专业人员检查其中加工制造步骤何处出现差错，及时进行处理。
21.本发明的技术效果和优点：
22.通过将采集的产品各类信息与产品模型进行对比，有效获取生产误差值和检测数值，对产品的质量进行判断，利于后续补偿值的输出。在工厂自动化生产检测过程中，在监测出产品信息出现数据异常状态时做出反应，及时对自动化生产线进行控制，降低生产损耗，能够有效的及时止损。有效提高产品生产的质量，降低产品的不合格率，并且有效对产品在生产和检测信息进行分析和处理，能够有效调高的应对异常数据的速度。
附图说明
23.图1为本发明的整体系统结构示意图。
24.图2为本发明的系统流程图示意图。
具体实施方式
25.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
26.请参阅图1所示，本发明提供一种用于工业互联网的现场检测系统，包括零件区域定位单元模块、图像采集处理模块、差异零件区域图像处理模块、零件二次检测模块、零件参数分析模块、零件判断模块。
27.所述零件区域定位单元模块与图像采集处理模块相连接，所述图像采集处理模块与差异零件区域图像处理模块相连接，所述差异零件区域图像处理模块与二次检测模块相连接，零件二次检测模块与零件参数分析模块相连接，零件参数分析模块与零件判断模块相连接。
28.所述零件区域定位单元模块用于将若干个零件外部形状确定为目标区域单元，每个零件为子区域单元，依次记作为1、2、3、
……
、n；对加工完成后的零件进行加工校对系数的检测，其中加工校对系数包括零件的完整度和粗糙度。
29.在一种可能的设计中，所述零件区域定位单元中对待加工校对系数g的两项影响因素具体处理方式为：
30.零件区域定位单元模块中加工校对系数g包括完整度wz和粗糙度cz，去除完整度和粗糙度最大最小值，代入以下表达式：
31.g＝wzα1+czα2+ω，其中0《α1《1，0《α2《1，且α1+α2＝1，
32.α1及α2为权重，ω为其他影响因素指数，粗糙度分为十四个等级，粗糙度越小，表面越光滑。
33.所述图像采集处理模块用于对零件区域定位单元模块的子区域单元的图像数据
进行收集，通过n个区域进行对比，得出存在差异零件的区域，并标记该区域为c1,c2,
……
,cn，像采集模块采集的位置可以满足全方位采集的要求。
34.所述差异零件区域图像处理模块用于接收差异零件的区域的图像数据，并进行数据对比处理。
35.在一种可能的设计中，具体图像处理方式为；将零件各区域位置的图像进行收集，与标准零件图像进行对比，如果出现有差异现象，标出该差异区域记录，并将该零件放入不合格区域。
36.所述零件二次检测模块用于检测差异零件区域图像处理模块的图像数据，安全使用寿命为t，安全使用寿命和批次产品极限综合指数有关，产品合格程度指数和使用时间指数影响批次产品极限综合指数。
37.在一种可能的设计中，所述二次检测模块中具体实施方式为：
38.零件二次检测模块中的批次产品极限综合指数包括产品合格程度指数和使用时间指数，满足产品合格程度指数τ的具体方式如下：将二次检测模块的零件划分为s个区域，并依次编号为1、2、3、
……
、s，将零件的尺寸记为a，使用寿命为b，则、s，将零件的尺寸记为a，使用寿命为b，则其中a∈(e,f)，e为零件允许最小尺寸，f为零件允许最大尺寸，λ为其他影响因素。
39.满足产品使用时间指数x的具体方式如下：取同一批次的零件划分为s个区域，并依次编号为1、2、3、
……
、s，分别采集它们的使用时间为t1、t2、t3……
ts，代入以下表达式:
40.其中m为产品综合指数，为s个区域内零件使用时间总和，
△
h为标准产品综合指数；
41.在某一工况下，材料的持久疲劳极限σr已得到，则通过有限寿命区间给定的任意循环次数n，可以求得对应有限疲劳极限σ
rn
，代入以下公式：
42.其中称为寿命系数，当n≥n0时,取kn＝1；m是与材料性能和应力状态有关的特性系数；则产品使用时间指数x＝k1m1σ
rn1
+k2m2σ
rn2
+......+k
sms
σ
rns
，其中k1、k2……ks
为权重因子。
43.所述零件参数分析模块用于分析产品合格程度指数和使用时间指数，根据两个指数标准计算得出批次产品极限综合指数。
44.在一种可能的设计中，零件参数分析模块中具体实施方式为：
45.将上述两项参数产品合格程度指数和使用时间指数进行整理分析，将产品合格程度指数和使用时间指数中的最大值和最小值进行去除，再将其他数据进行平均数求值。
46.所述零件判断模块用于根据区域内批次产品极限综合指数与标准批次产品极限综合指数对比得出差异，分析区域内批次产品极限综合指数和与其标准批次产品极限综合
指数，并根据数据进行修正。
47.在一种可能的设计中，零件判断模块中判断零件的方式具体方式：
48.零件判断模块将零件分析模块传输过来的两项数据进行整合代入以下公式:
49.p＝τ
总
+x+ξ,其中p为批次产品极限综合指数，τ
总
是产品合格程度指数，x是产品使用时间指数，ξ为其他影响指数；将同一批零件内计算出来的批次产品极限综合指数p与标准批次产品极限综合指数
△
p作比较；若p≥
△
p,则此批产品符合出厂设定，可投入使用；若p《
△
p,则此批零件不符合出厂设定标准，需作废，并且需要专业人员检查其中加工制造步骤何处出现差错，及时进行处理。
50.产品零件外部形状具体修正方式为：
51.将不合格零件按缺陷划分区域，分为1、2、3、
……
、j采用激光扫描各子区域不合格零件，获取零件基本信息，确定零件的缺陷特征，零件缺陷特征包括缺陷面积特征和缺陷深度特征，生成缺陷体积比参数vq，代入以下公式：
52.其中g为积分变量，g∈(m,n)，m、n为缺陷区域上下底面半径，若体积比参数0《vg≤0.01则需要进行修正，对缺陷零件进行数据补偿，并将补偿后的缺陷零件放入零件参数分析模块，分析该缺陷零件修正后的数据，无其他缺陷后传输至零件判断模块，再次分析该零件批次产品极限综合指数和与其标准批次产品极限综合指数的关系；若p≥
△
p,则此批产品符合出厂设定，可投入使用；若p《
△
p,则此批零件不符合出厂设定标准，需作废，不再检查其零件缺陷率并将其数据补偿后投入使用；若体积比参数vg》0.01，则此缺陷零件缺陷率较大，无法进行数据补偿，并将此零件作废且不再投入使用。
53.请参阅图2所示，本发明提供一种用于工业互联网的现场检测系统，其方法为：
54.a01：通过划分零件区域，对加工后的零件进行加工系数的校对；
55.a02：采集加工完成后的零件图像，并将零件图像进行对比，得出存在差异零件的图像；
56.a03：将合格零件进行检测，满足产品零件外部形状合格程度指数和使用时间指数，其中产品零件外部形状合格程度指数符合如下公式：，其中a∈(e,f)，e为零件允许最小尺寸，f为零件允许最大尺寸，λ为其他影响因子；
57.使用时间指数符合以下公式：
58.其中称为寿命系数，当n≥n0时,取kn＝1；m是与材料性能和应力状态有关的特性系数；则产品使用时间指数x＝k1m1σ
rn1
+k2m2σ
rn2
+......+k
sms
σ
rns
，其中k1、k2……ks
为权重系数；
59.a04:将上述产品零件外部形状合格程度指数和使用时间指数数据整理分析传输至零件判断模块；
60.a05:通过区域内批次产品极限综合指数与标准批次产品极限综合指数对比得出差异，将合格产品批量生产，不合格差异零件进行修正。
61.最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明
的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种用于工业互联网的现场检测系统，包括，其特征在于：零件区域定位单元模块：用于将若干个零件外部形状确定为目标区域单元，每个零件为子区域单元，依次记作为1、2、3、
……
、n；对加工完成后的零件进行加工校对系数的检测，其中加工校对系数包括零件的完整度和粗糙度；图像采集处理模块：用于对零件区域定位单元模块的子区域单元的图像数据进行收集，通过n个区域进行对比，得出存在差异零件的区域，并标记该区域为c1,c2,
……
,c
n
；差异零件区域图像处理模块：用于接收差异零件的区域的图像数据，并进行数据对比处理；零件二次检测模块：用于检测差异零件区域图像处理模块的图像数据，安全使用寿命为t，安全使用寿命和批次产品极限综合指数有关，产品零件外部形状合格程度指数和使用时间指数影响批次产品极限综合指数；零件参数分析模块：用于分析产品合格程度指数和使用时间指数，根据两个指数标准计算得出批次产品极限综合指数，并将此模块参数数据传输至零件判断模块；零件判断模块：用于根据区域内批次产品极限综合指数与标准批次产品极限综合指数对比得出差异，分析区域内批次产品极限综合指数和与其标准批次产品极限综合指数，并根据数据进行修正。2.根据权利要求1所述的一种用于工业互联网的现场检测系统，其特征在于：所述零件区域定位单元模块中加工校对系数g包括完整度w
z
和粗糙度c
z
，去除完整度和粗糙度最大最小值，代入以下表达式：g＝w
z
α1+c
z
α2+ω，其中0<α1<1，0<α2<1，且α1+α2＝1，α1及α2为权重系数，ω为其他影响因素因子。3.根据权利要求1所述的一种用于工业互联网的现场检测系统，其特征在于：所述图像采集模块采集的位置可以满足全方位采集的要求，采用机器视觉感应设备，对产品位置、产品的自身信息和产品检测信息进行采集。4.根据权利要求1所述的一种用于工业互联网的现场检测系统，其特征在于：所述差异零件区域图像处理模块，将零件各区域位置的图像进行收集，与标准零件图像进行对比，如果出现差异现象，标出该差异区域并记录，将该零件放入不合格区域。5.根据权利要求1所述的一种用于工业互联网的现场检测系统，其特征在于：所述零件二次检测模块中的批次产品极限综合指数包括产品零件外部形状合格程度指数和使用时间指数，满足产品合格程度指数τ的具体方式如下：将二次检测模块的零件划分为s个区域，并依次编号为1、2、3、
……
、s，将零件的尺寸记为a，使用寿命为b，则则其中a∈(e,f)，e为零件允许最小尺寸，f为零件允许最大尺寸，λ为其他影响因子。6.根据权利要求1所述的一种用于工业互联网的现场检测系统，其特征在于：满足产品使用时间指数x的具体方式如下：取同一批次的零件划分为s个区域，并依次编号为1、2、3、
……
、s，分别采集它们的使用时间为t1、t2、t3、......t
s
，代入以下表达式：
其中m为产品综合指数，为s各区域内零件使用时间总和，
△
h为标准产品综合指数；在某一工况下，材料的持久疲劳极限σ
r
已得到，则通过有限寿命区间给定的任意循环次数n，可以求得对应有限疲劳极限σ
rn
，代入以下公式：其中称为寿命系数，当n≥n0时,取k
n
＝1；m是与材料性能和应力状态有关的特性系数；则产品使用时间指数x＝k1m1σ
rn1
+k2m2σ
rn2
+......+k
s
m
s
σ
rns
，其中k 1
、k 2
……
k s
为权重系数。7.根据权利要求1所述的一种用于工业互联网的现场检测系统，其特征在于：所述零件参数分析模块将上述两项参数产品合格程度指数和使用时间指数进行整理分析，具体分析方式为：将产品零件按产品合格程度指数和使用时间指数进行划分区域，h区域为符合产品合格程度指数和使用时间指数的零件，l区域为不符合产品合格程度指数和使用时间指数的零件：将h区域内符合产品合格程度指数和使用时间指数的零件传输至零件判断模块；l区域内不符合产品合格程度指数和使用时间指数的零件返回零件区域定位单元模块重新加工划分区域。8.根据权利要求1所述的一种用于工业互联网的现场检测系统，其特征在于：所述零件判断模块将零件分析模块传输过来的两项数据进行整合代入以下公式:p＝τ
总
+x+ξ,其中p为批次产品极限综合指数，τ
总
是产品零件外部形状合格程度指数，x是产品使用时间指数，ξ为其他影响因子；将同一批零件内计算出来的批次产品极限综合指数p与标准批次产品极限综合指数
△
p作比较；若p≥
△
p,则此批产品符合出厂设定，可投入使用；若p<
△
p,则此批零件不符合出厂设定标准，需作废，并且需要专业人员检查其中加工制造步骤何处出现差错，及时进行处理。

技术总结
本发明公开了一种用于工业互联网的现场检测系统，具体涉及工业互联网领域，包括零件区域定位单元模块、图像采集处理模块、差异零件区域图像处理模块、零件二次检测模块、零件参数分析模块、零件判断模块。本发明通过将零件外部形状划分目标区域单元，再从目标区域单元内采集零件的图像数据，对采集的图像进行对比处理，得到该子区域内影响批次产品极限综合指数的两项指数，分别为产品合格程度指数和使用时间指数，分析产品合格程度指数和使用时间指数。实施本发明代替人工识别，实现机械零件制造营运智能化，在机械零件制造营运过程中，减低因人为因素导致错误率，进而提高产品的制造效率。造效率。造效率。


技术研发人员：孟德凤 刘如心 董骊 艾群飞
受保护的技术使用者：江苏欧软信息科技有限公司
技术研发日：2023.04.17
技术公布日：2023/7/13