CN105548198A - 基于云平台的复杂产品质量自动检测的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云平台的复杂产品质量自动检测的方法，该方法将云平台检测和人工检测相融合，针对图像采集模块上传的产品图像，在云平台首次检测产品后，再由用户通过终端进行人工二次检测。从而提高了产品质量检测的能力，形成了新一代智能化产品质量自动检测方法，提高了生产效率，减轻了劳动强度，并节省了人力成本。

Description

基于云平台的复杂产品质量自动检测的方法

技术领域

本发明涉及产品质量检测技术领域，特别讲述一种基于云平台的复杂产品质量自动检测方法的研究。

背景技术

随着现代微电子技术和计算机技术的飞速发展，新型或具有特殊功能的传感器和检测装置频繁出现，检测技术与微电子技术深层次的结合使检测仪器的应用领域更加宽广。检测技术是带动国民经济增长的一个关键领域，涵盖了吃穿用、农轻重、海陆空等广泛的领域。

传统的检测技术，采用人工测量，随机抽取产品，分别测出壁厚和外径，然后取平均值的方法得到该批样品的平均壁厚、平均外径以及平均内径等信息。由于接触力的作用，测量精度较低，检测方法速度慢，效率低，检测精度低等各方面问题的影响，无法实现动态测量、在线测量，且人为因素影响大，难以满足大批量生产检测的要求。

无论是在研究方面还是生产方面，与传统的人工接触测量相比，现代技术中全新的检测设备组建方式不断的更新，带动检测技术和检测仪器的发展,都是检测技术飞速发展的体现。

发明内容

本发明公开了一种基于云平台的复杂产品质量自动检测的方法，创造性地将传统人工检测复杂多变需求与本地自动检测、云平台检测、移动终端相融合，提高了检测精度、扩大了范围、增强了可靠性及使用寿命，特别是在如何提高测量精度、加快测量速度、非接触检测上提出了更高的要求，使得此发明的检测技术具有巨大的应用前景。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

A.多端协同检测

B.采集端将图片发送到服务端

C.服务端对图片进行处理，分发到移动终端

D.移动终端对待测物品质量进行评判表决，将结果传送回服务端

E.服务端整理统计表决结果，并将结果发送至机械臂控制端

F.机械臂按照抓取队列进行抓取

G.合格产品通过下流转运出

与现有技术相比，本发明具有的优点和有益效果是：

本发明与传统检测技术相比具有以下几个优点：

(1)该发明提高了监测系统的测量精度、量程范围、延长使用寿命，提高了自动检测能力。

(2)应用了新技术和新的物理效应，并扩大了检测领域。

(3)采用计算机技术和光电传感器的结合，形成新一代智能化产品质量自动检测系统。

(4)提高了生产效率,减轻了劳动强度,并节省人力成本等保证产品质量,实现自动检测。

(5)云平台使数据存储更安全，使用更方便，传输速度更快，成本更低。

附图说明

图1：基于云平台的产品质量自动检测的方法。

图2：图像采集与传输模块流程图。

图3：抓取设备具体控制流程。

具体实施方式

首先先说明本发明的应用环境，本发明基于一个云平台，该云平台包括服务端和数据中心，为产品质量检测提供服务。一个或多个PC端连接到该服务端，用于对服务端进行控制和配置。多个终端通过无线网络连接到该服务端，使用户可以对产品进行人工比对检测。服务端同时连接到图像采集模块和机械臂，以获取产品图像及控制机械臂抓取产品。

参见图2，待检测的产品首先进入一个待检测产品传送带，在该传送带的预定位置附近具有一个光电传感器和图像采集模块，当传送带上的产品经过该预定位置时，该光电传感器能够感应到该产品，该光电传感器与图像采集模块连接，当光电传感器感应到产品时，将产生一个光电信号，图像采集模块接收到光电信号后，立即执行拍照，获取该产品的图像。所述拍照可以是对该产品的各个角度的拍照，从而该产品的图像实际是该产品各个角度的照片的集合。拍照完成后，图像采集模块通过传输模块，将该产品的图像上传到服务端。

参见图1，展示了本发明基于云平台的产品质量检测方法的基本过程。

1)首先，管理人员从PC端输入配置信息，对服务端进行初始化配置，例如配置各个终端的地址等信息。

2)待检测产品开始进入传送带传送，按照上述方法，图像采集模块将产品的图像上传到服务端。

3)服务端按照产品图像的上传顺序赋予产品编号并记录，已记录的产品从传送带流转到立体式筛选候选区(即立体传送带)。

4)服务端对该产品图像进行图像处理和比对筛选，以判断该产品质量是否合格。具体的判断方法可以基于本领域中任意一种公知的方法。例如，一种优选的方法是根据已有的标准产品图像，将该产品图像和该标准产品图像进行比对，以从中发现可能的产品质量问题。如果服务端判定产品质量不合格，则转到步骤8，否则继续下述步骤。

5)服务端将该产品图像发送到各个终端，由各个终端的用户进行人工比对和检测，每个终端的用户独立做出判断，判断该产品质量是否合格，各终端将判断结果返回给服务端。

6)服务端综合各个终端的判断结果，以确定该产品质量是否合格。具体的确定方法在后面叙述。

7)如果该产品质量合格，则将该产品编号和图像录入到数据中心的合格产品数据表中，流程结束，否则继续以下步骤。

8)如果产品质量不合格，服务端将产品编号通知立体传送带上的机械臂，机械臂根据产品编号在立体传送带上搜寻并捕获该产品。同时服务端将该产品编号和图像录入到数据中心的不合格产品数据表中。

参见图3，图3给出了机械臂抓取不合格产品的流程。

a)首先，服务端将抓取不合格产品的指令发送给机械臂，该指令中包括了不合格产品的编号。优选的，产品编号就是产品在传送带上的顺序号，即第一个产品的编号为1，第二个产品的编号为2，……，第n个产品的编号为n。也就是说，机械臂可以通过产品编号识别出产品在立体传送带上的顺序。

b)立体传送带上同样安装了一个光电传感器，从而可以对经过的产品进行计数，光电传感器将计数信号发送给机械臂控制卡。

c)根据计数信号和不合格产品编号，当机械臂控制卡发现不合格产品经过光电传感器时，根据立体传送带的流转速率和产品间的间距延时，计算该产品到达机械臂的时间，在该时间给机械臂前端电磁铁通电，并控制机械臂移动、对准捕获位置，从而机械臂吸附捕获不合格产品，然后机械臂将该不合格产品移动至收取载物箱位置上方，电磁铁断电，将产品放入该收取载物箱。

d)机械臂复位，清除已完成指令，进行下一轮抓取。

在上述的步骤6中，服务端需要综合各个终端的判断结果，以确定该产品质量是否合格，可以通过不同的算法来确定该产品的质量是否合格，根据本发明的一个实施例，可以以少数服从多数的原则，如果有半数终端判断该产品质量不合格，则服务端就确定该产品质量不合格。也可以采用绝对多数原则，即如果有三分之一的终端判断该产品质量不合格，则服务端就确定该产品质量不合格。更进一步地，可以采用终端权重原则，由于每个终端的处理能力和用户都不一样，因此在初始阶段，使用PC端给每个终端配置一个权重，通过权重之和进行判断。具体过程如下：

1)假设n个终端分别为T₁，T_2,，T₃，……，T_n，设置终端T_i的权重为W_i(1≤i≤n)。

2)设终端T_i的判断结果为S_i，如果终端T_i判断该产品质量合格，则S_i＝1，如果不合格则S_i＝0；

3)各终端将判断结果发送给服务端，服务端根据下述公式计算一个综合判断结果S：

$S=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\left(W_i{S}_i\right)$

4)服务端判断S的大小，如果S大于一个预先确定的阈值，则产品质量合格，否则不合格。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于云平台的复杂产品质量自动检测的方法，其特征在于，该云平台包括服务端和数据中心，服务端连接了PC端，另有多个终端通过无线网络连接到该服务端，服务端同时连接到图像采集模块和机械臂，在待检测产品传送带的预定位置附近具有一个光电传感器和图像采集模块，当传送带上的产品经过该预定位置时，该光电传感器能够感应到该产品，该光电传感器与图像采集模块连接；该方法包括以下步骤：

1)管理人员从PC端输入配置信息，对服务端进行初始化配置；

2)产品进入所述待检测产品传送带，当产品经过所述预定位置时，光电传感器感应到该产品，从而产生一个光电信号发送给图像采集模块，图像采集模块接收到光电信号后，立即对该产品拍照，从而获取产品图像，所述拍照是对该产品各个角度的拍照，该产品图像是该产品各个角度的照片的集合，图像采集模块在拍照完成后，将该产品图像上传到服务端。

3)服务端按照产品图像的上传顺序赋予产品编号并记录，已记录的产品从所述待检测产品传送带流转到立体式筛选候选区；

4)服务端对该产品图像进行图像处理和比对筛选，以判断该产品质量是否合格，如果服务端判定产品质量不合格，则转到步骤8，否则继续下述步骤；

5)服务端将该产品图像发送到各个终端，由各个终端的用户进行人工比对和检测，每个终端的用户独立做出判断，判断该产品质量是否合格，各终端将判断结果返回给服务端；

6)服务端综合各个终端的判断结果，以确定该产品质量是否合格；

7)如果步骤6确定该产品质量合格，则将该产品编号和图像录入到数据中心的合格产品数据表中，流程结束，否则继续以下步骤；

8)确定产品质量不合格，服务端将产品编号通知立体式筛选候选区上的机械臂，机械臂根据产品编号搜寻并捕获该产品，同时服务端将该产品编号和图像录入到数据中心的不合格产品数据表中。

2.如权利要求1所述的方法，其中步骤4中服务端根据已有的标准产品图像，将该产品图像和该标准产品图像进行比对，从而判断该产品质量是否合格。

3.如权利要求1-2任意一项所述的方法，其中立体式筛选候选区是一个立体传送带，机械臂在立体传送带上捕获不合格产品的过程如下：

a)机械臂接收服务端发送的抓取不合格产品的指令，该指令中包括了不合格产品的编号，机械臂可通过该产品编号识别出产品在所述立体传送带上的顺序；

b)立体传送带上安装有第二光电传感器，可对经过的产品进行计数，光电传感器将计数信号发送给机械臂控制卡；

c)根据计数信号和不合格产品编号，当机械臂控制卡发现不合格产品经过光电传感器时，根据立体传送带的流转速率和产品间的间距延时，计算该产品到达机械臂的时间，在该时间给机械臂前端电磁铁通电，并控制机械臂移动、对准捕获位置，从而机械臂吸附捕获不合格产品，然后机械臂将该不合格产品移动至收取载物箱位置上方，电磁铁断电，将产品放入该收取载物箱。

d)机械臂复位，清除已完成指令，进行下一轮抓取。

4.如权利要求1-3任意一项所述的方法，其中步骤6中，如果有半数终端判断该产品质量不合格，则服务端就确定该产品质量不合格。

5.如权利要求1-3任意一项所述的方法，其中步骤6中，如果有三分之一的终端判断该产品质量不合格，则服务端就确定该产品质量不合格。

6.如权利要求1-3任意一项所述的方法，其中步骤5-6中，服务端的确定过程如下：

1)假设一共有n个终端，分别为T₁，T_2,，T₃，……，T_n，设置终端T_i的权重为W_i，其中1≤i≤n。

2)设终端T_i的判断结果为S_i，如果终端T_i判断该产品质量合格，则S_i＝1，如果不合格则S_i＝0；

3)各终端将判断结果发送给服务端，服务端根据下述公式计算一个综合判断结果S：

$S=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\left(W_i{S}_i\right)$

4)服务端判断S的大小，如果S大于一个预先确定的阈值，则产品质量合格，否则不合格。