CN111736106B - 一种基于智能传感的磁变量测量方法 - Google Patents

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    • G—PHYSICS
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    • G01D18/008—Testing or calibrating apparatus or arrangements provided for in groups G01D1/00 - G01D15/00 with calibration coefficients stored in memory

Abstract

本发明涉及磁变量测量技术领域，公开了一种基于智能传感的磁变量测量方法，包括如下步骤：S1：对三块不同型号磁性芯片上的磁检测数据进行记录，并得到标准数据一、标准数据二以及标准数据三；S2：通过传感器一检测出磁性芯片靠近时，利用传感器二来延迟磁性芯片进入时间，并记录下磁性芯片到达指定位置后的磁检测原始数据。本发明通过智能传感的方式来获得磁性芯片上的磁检测原始数据，将磁检测原始数据转换后得到转换数据，并将转换数据与标准数据进行比对后，并通过磁信号变化量来判断出检测结果为异常磁值，当检测结果出现异常时，可以迅速做出预警，易于工作人员及时得知是否出现残次品，具备一定的市场推广前景。

Description

一种基于智能传感的磁变量测量方法
技术领域
本发明涉及磁变量测量技术领域，具体是一种基于智能传感的磁变量测量方法。
背景技术
现有的磁性芯片主要基于霍尔效应、巨磁电阻效应和磁隧道结效应三种类型，磁性芯片的磁性能直接决定磁传感器的应用领域及范围，因此在磁性芯片出厂前必须对芯片的磁性能做出检测，以判断是否达到其技术要求。
但是通过现有方法对磁性芯片进行测量时，难以准确判断出磁性芯片是否达到生产要求，并且当不达标时，也难以做出相应的预警。因此，本领域技术人员提供了一种基于智能传感的磁变量测量方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于智能传感的磁变量测量方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于智能传感的磁变量测量方法，包括如下步骤：
S1：对三块不同型号磁性芯片上的磁检测数据进行记录，并得到标准数据1、标准数据2以及标准数据3；
S2：通过传感器1检测出磁性芯片靠近时，利用传感器2来延迟磁性芯片进入时间，并记录下磁性芯片到达指定位置后的磁检测原始数据；
S3：对S2中获得的磁检测原始数据先进行滤波处理，然后将滤波后的磁检测原始数据进行分流处理，并将分流处理后的磁检测原始数据进行AD转换，以此得出转换数据；
S4：将S3中获得的转换数据与S1中获得的标准数据1、标准数据2以及标准数据3进行比对，并通过磁信号变化量来判断出检测结果是否为异常磁值；
S5：若S4中的检测结果为异常磁值，则通过修复工具对异常磁值进行紧急修复，并将修复结果存储于数据库中。
作为本发明再进一步的方案：所述S4中在判断出检测结果为异常磁值时，还应通过指示灯、语音播报器或警报器中的任意一种方式来予以报警。
作为本发明再进一步的方案：所述S1中标准数据1、标准数据2以及标准数据3所对应的数据值为由大到小依次排列。
作为本发明再进一步的方案：所述S3中将滤波后的磁检测原始数据进行分流处理后，会产生两路电流，其中一路电流进入放大器对磁检测原始数据进行放大处理，并建立起最高和最低的阈值点，最后经过微控制器对其分析认证，另外一路电流进入波形转换电路中，再由微控制器计算出分流前磁检测原始数据的频率以及波长。
作为本发明再进一步的方案：所述S2中的传感器1为距离传感器，传感器2为速度传感器。
作为本发明再进一步的方案：所述S4中在判断出检测结果为异常磁值后，还应记录下异常磁值的出现次数，并计算出异常磁值的出现次数占总次数的百分比。
作为本发明再进一步的方案：所述S5中在对异常磁值进行紧急修复后，还应对出现异常磁值的数据信息进行追溯，并确定其最终的数据源位置。
作为本发明再进一步的方案：所述阈值点的确定具体包括：采用聚类算法将分流后的磁检测原始数据分成两大类，其中一类采用标准频谱数据库中的常规值减去分流后的磁检测原始数据数值，即为最高的阈值点，另外一类采用标准频谱数据库中的常规值减去未分流前的磁检测原始数据数值，即为最低的阈值点。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过智能传感的方式来获得磁性芯片上的磁检测原始数据，将磁检测原始数据转换后得到转换数据，并将转换数据与标准数据进行比对后，并通过磁信号变化量来判断出检测结果是否为异常磁值，当检测结果出现异常时，可以迅速做出预警，易于工作人员及时得知是否出现残次品，而且该方法更加智能，具备一定的市场推广前景。
具体实施方式
本发明实施例中，一种基于智能传感的磁变量测量方法，包括如下步骤：
S1：对三块不同型号磁性芯片上的磁检测数据进行记录，并得到标准数据1、标准数据2以及标准数据3；
S2：通过传感器1检测出磁性芯片靠近时，利用传感器2来延迟磁性芯片进入时间，并记录下磁性芯片到达指定位置后的磁检测原始数据；
S3：对S2中获得的磁检测原始数据先进行滤波处理，然后将滤波后的磁检测原始数据进行分流处理，并将分流处理后的磁检测原始数据进行AD转换，以此得出转换数据；
S4：将S3中获得的转换数据与S1中获得的标准数据1、标准数据2以及标准数据3进行比对，并通过磁信号变化量来判断出检测结果是否为异常磁值；
S5：若S4中的检测结果为异常磁值，则通过修复工具对异常磁值进行紧急修复，并将修复结果存储于数据库中。
优选的：S4中在判断出检测结果为异常磁值时，还应通过指示灯、语音播报器或警报器中的任意一种方式来予以报警。
优选的：S1中标准数据1、标准数据2以及标准数据3所对应的数据值为由大到小依次排列。
优选的：S3中将滤波后的磁检测原始数据进行分流处理后，会产生两路电流，其中一路电流进入放大器对磁检测原始数据进行放大处理，并建立起最高和最低的阈值点，最后经过微控制器对其分析认证，另外一路电流进入波形转换电路中，再由微控制器计算出分流前磁检测原始数据的频率以及波长。
优选的：S2中的传感器1为距离传感器，传感器2为速度传感器。
优选的：S4中在判断出检测结果为异常磁值后，还应记录下异常磁值的出现次数，并计算出异常磁值的出现次数占总次数的百分比。
优选的：S5中在对异常磁值进行紧急修复后，还应对出现异常磁值的数据信息进行追溯，并确定其最终的数据源位置。
优选的：阈值点的确定具体包括：采用聚类算法将分流后的磁检测原始数据分成两大类，其中一类采用标准频谱数据库中的常规值减去分流后的磁检测原始数据数值，即为最高的阈值点，另外一类采用标准频谱数据库中的常规值减去未分流前的磁检测原始数据数值，即为最低的阈值点。
本发明通过智能传感的方式来获得磁性芯片上的磁检测原始数据，将磁检测原始数据转换后得到转换数据，并将转换数据与标准数据进行比对后，并通过磁信号变化量来判断出检测结果是否为异常磁值，当检测结果出现异常时，可以迅速做出预警，易于工作人员及时得知是否出现残次品，而且该方法更加智能，具备一定的市场推广前景。
以上所述的，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于智能传感的磁变量测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：对三块不同型号磁性芯片上的磁检测数据进行记录，并得到标准数据1、标准数据2以及标准数据3；
S2：通过传感器1检测出磁性芯片靠近时，利用传感器2来延迟磁性芯片进入时间，并记录下磁性芯片到达指定位置后的磁检测原始数据；
S3：对S2中获得的磁检测原始数据先进行滤波处理，然后将滤波后的磁检测原始数据进行分流处理，并将分流处理后的磁检测原始数据进行AD转换，以此得出转换数据；
S4：将S3中获得的转换数据与S1中获得的标准数据1、标准数据2以及标准数据3进行比对，并通过磁信号变化量来判断出检测结果是否为异常磁值；
S5：若S4中的检测结果为异常磁值，则通过修复工具对异常磁值进行紧急修复，并将修复结果存储于数据库中。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能传感的磁变量测量方法，其特征在于，所述S4中在判断出检测结果为异常磁值时，还应通过指示灯、语音播报器或警报器中的任意一种方式来予以报警。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能传感的磁变量测量方法，其特征在于，所述S1中标准数据1、标准数据2以及标准数据3所对应的数据值为由大到小依次排列。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能传感的磁变量测量方法，其特征在于，所述S3中将滤波后的磁检测原始数据进行分流处理后，会产生两路电流，其中一路电流进入放大器对磁检测原始数据进行放大处理，并建立起最高和最低的阈值点，最后经过微控制器对其分析认证，另外一路电流进入波形转换电路中，再由微控制器计算出分流前磁检测原始数据的频率以及波长。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能传感的磁变量测量方法，其特征在于，所述S2中的传感器1为距离传感器，传感器2为速度传感器。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能传感的磁变量测量方法，其特征在于，所述S4中在判断出检测结果为异常磁值后，还应记录下异常磁值的出现次数，并计算出异常磁值的出现次数占总次数的百分比。
7.根据权利要求1所述的一种基于智能传感的磁变量测量方法，其特征在于，所述S5中在对异常磁值进行紧急修复后，还应对出现异常磁值的数据信息进行追溯，并确定其最终的数据源位置。
8.根据权利要求4所述的一种基于智能传感的磁变量测量方法，其特征在于，所述阈值点的确定具体包括：采用聚类算法将分流后的磁检测原始数据分成两大类，其中一类采用标准频谱数据库中的常规值减去分流后的磁检测原始数据数值，即为最高的阈值点，另外一类采用标准频谱数据库中的常规值减去未分流前的磁检测原始数据数值，即为最低的阈值点。
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