CN112966677A - 基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法及系统，方法包括：采集步骤：采集焊接作业所使用的焊接燃料剂表的图片数据；识别步骤：通过机器视觉算法识别所述图片数据获得所述焊接燃料剂表的实际参数；判断步骤：根据标准参数范围对所述实际参数进行判断获得判断结果；输出步骤：若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向作业人员告警。本发明解决了纸上数据不真实的问题，解决了照片留档无法对作业质量形成有效保障的问题。
Description
技术领域
本发明属于基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法领域，具体涉及一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测及系统。
背景技术
在工业生产的气焊领域中，焊枪的燃料气体压力配比以及焊枪对焊接目标加热时间，直接影响到焊接目标的温度，从而影响到最终的焊接质量。但是通过传统手段，没有人力对工人的焊接过程进行监控，对于焊接质量的管理，仅能通过焊接工人在焊接后填报的纸质单据，进行检查备档，由于这样记录的并非第一时间的直接数据，往往被工人应付了事，难以达到最初的监管目的。即使拍摄焊接燃料压力表图片，也由于图片数量较大，人工无法做到全面检查。
在现有的实际运作过程中，主要通过人工记录的方式，记录相关数据：事前拍照留档，在焊接前，工人用手机拍摄焊接燃剂压力表，作为备档数据，一旦后期发现焊接质量问题，进行事后追查的证据之一。
事后人工填表，焊接后，由工人在纸质单据上填写上焊接燃剂压力。
现有方案的缺点：
纸上数据不真实，大部分工人对于纸质单据的填写都是应付了事的心态，另一方面，由于是对已经执行完成的步骤的数据记录，当时的数据已经无从查证，因此，纸质单据上数据的真实性有效性都存在很大的问题；照片留档无法对作业质量形成有效保障；工人在作业前会被要求对其所使用的焊接燃料剂表进行拍照留底，但是这种方式不能进行表值是否合理的检测，另一方面，由于焊接工作量大，每天产生大量的数据照片，企业没有人力进行全量的检查，因此，这种方式仅能起到发生焊接质量问题后的追责作用，而不能有效的保证焊接质量。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法及系统，以至少解决相关技术中主观因素影响的问题。
本发明提供了一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其中，包括：
采集步骤：采集焊接作业所使用的焊接燃料剂表的图片数据；
识别步骤：通过机器视觉算法识别所述图片数据获得所述焊接燃料剂表的实际参数；
判断步骤：根据标准参数范围对所述实际参数进行判断获得判断结果；
输出步骤：若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向作业人员告警。
上述基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其中，所述采集步骤包括：
通过微信小程序采集所述焊接燃料剂表的图片数据。
上述基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其中，所述识别步骤包括：
获得模板步骤：根据待识别的所述焊接燃料剂表的特点制作抽取模板；
表盘识别步骤：通过所述机器视觉算法服务识别所述图片数据中的表盘位置，再利用所述抽取模板提取所述图片数据中的指针位置以及数字刻度位置；
处理步骤：对所述指针位置以及所述数字刻度位置进行二值化灰度处理；
计算步骤：根据二值化灰度处理后的所述指针位置以及所述数字刻度位置，计算指针之间的夹角，再通过抽取模板将所述夹角换算为所述实际参数。
上述基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其中，所述判断步骤包括：
所述标准参数范围包括：丙烷的压力值在0.05至0.15Mpa之间及/或氧气压力值大于0.1Mpa。
上述基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其中，所述输出步骤包括：
若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向所述微信小程序发出告警信息，由所述微信小程序输出所述告警信息。
本发明还包括一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其中，包括：
采集模块，所述采集模块采集焊接作业所使用的焊接燃料剂表的图片数据；
识别模块，所述识别模块通过机器视觉算法识别所述图片数据获得所述焊接燃料剂表的实际参数；
判断模块，所述判断模块根据标准参数范围对所述实际参数进行判断获得判断结果；
输出模块，若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，所述输出模块则向作业人员告警。
如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其中，所述采集模块包括：
通过微信小程序采集所述焊接燃料剂表的图片数据。
如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其中，所述识别模块包括：
获得模板单元，所述获得模板单元根据待识别的所述焊接燃料剂表的特点制作抽取模板；
表盘识别单元，所述表盘识别单元通过所述机器视觉算法服务识别所述图片数据中的表盘位置，再利用所述抽取模板提取所述图片数据中的指针位置以及数字刻度位置；
处理单元，所述处理单元对所述指针位置以及所述数字刻度位置进行二值化灰度处理；
计算单元，所述计算单元根据二值化灰度处理后的所述指针位置以及所述数字刻度位置，计算指针之间的夹角，再通过抽取模板将所述夹角换算为所述实际参数。
如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其中，所述判断模块包括：
所述标准参数范围包括：丙烷的压力值在0.05至0.15Mpa之间及/或氧气压力值大于0.1Mpa。
如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其中，所述输出模块包括：
若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向所述微信小程序发出告警信息，由所述微信小程序输出所述告警信息。
本发明的有益效果在于：
本发明提供了一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，本发明解决了纸上数据不真实的问题，解决了照片留档无法对作业质量形成有效保障的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
在附图中：
图1是基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法的流程图；
图2是图1中步骤S2的分步骤流程图；
图3是本发明的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统的结构示意图；
图4是根据本发明实施例的计算机设备的框架图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
在详细阐述本发明各个实施例之前，对本发明的核心发明思想予以概述，并通过下述若干实施例予以详细阐述。
请参照图1，图1是基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法的流程图。如图1所示，本发明的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法包括：
采集步骤S1：采集焊接作业所使用的焊接燃料剂表的图片数据；
识别步骤S2：通过机器视觉算法识别所述图片数据获得所述焊接燃料剂表的实际参数；
判断步骤S3：根据标准参数范围对所述实际参数进行判断获得判断结果；
输出步骤S4：若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向作业人员告警。
其中，所述采集步骤S1包括：
通过微信小程序采集所述焊接燃料剂表的图片数据。
请参照图2，图2是图1中步骤S2的分步骤流程图。如图2所示，所述识别步骤S2包括：
获得模板步骤S21：根据待识别的所述焊接燃料剂表的特点制作抽取模板；
表盘识别步骤S22：通过所述机器视觉算法服务识别所述图片数据中的表盘位置，再利用所述抽取模板提取所述图片数据中的指针位置以及数字刻度位置；
处理步骤S23：对所述指针位置以及所述数字刻度位置进行二值化灰度处理；
计算步骤S24：根据二值化灰度处理后的所述指针位置以及所述数字刻度位置，计算指针之间的夹角，再通过抽取模板将所述夹角换算为所述实际参数。
其中，所述判断步骤S3包括：
所述标准参数范围包括：丙烷的压力值在0.05至0.15Mpa之间及/或氧气压力值大于0.1Mpa。
其中，所述输出步骤S4包括：
若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向所述微信小程序发出告警信息，由所述微信小程序输出所述告警信息。
以下，列举实施例具体说明本发明的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法如下。
实施例一：
本发明提出了以下方法：
使用微信小程序采集焊接作业所使用的焊接燃料剂表照片数据。
机器视觉算法服务，首先识别表盘位置，根据表计特点制作提取模板，利用该模板提取表计照片中的表盘和指针位置，随后进行二值化灰度处理，从而有效计算指针之间的夹角，再利用模板将夹角换算为数值；
对数值进行规则计算，检测是否在合理数值范围内；
检测未通过，则通过维修小程序向作业人员告警，要求作业人员调整或更换燃料剂。
具体实施方式按照如下步骤依次进行：
作业工人使用手机上的微信小程序，对其所使用的焊接燃料剂表进行拍照。
微信小程序自动上传给后台的识别检测服务进行识别检测。
由算法人员首先根据索要识别的表计特点制作抽取模板；
后端识别检测服务在收到微信小程序上传的图片后，识别表盘位置；
调用抽取模板进行图像处理，步骤是通过图像目标检测技术，识别图片中的指针以及数字刻度；通过数字刻度位置与模板记录位置进行匹配(可以通过数字刻度直接得出表盘位置，如果数字刻度被遮挡，则需要根据线型刻度推算表盘位置)。
根据指针矩形位置结合表盘关键刻度，计算出实际的读数；
后端检测服务依据视觉算法计算出的读数，结合业务规则进行合规性检测；为了保证预热枪的加热温度，要求丙烷的压力值在0.05至0.15Mpa之间，氧气压力值在0.1Mpa以上，因此需要将识别出的读数与该规范值进行比较。
如果发现超出了合规数值范围，则向前端微信小程序发出告警信息，由其通知工人进行调整并重新拍照。
实施例二：
请参照图3，图3是本发明的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统的结构示意图。如图3所示本发明的一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其中，包括：
采集模块，所述采集模块采集焊接作业所使用的焊接燃料剂表的图片数据；
识别模块，所述识别模块通过机器视觉算法识别所述图片数据获得所述焊接燃料剂表的实际参数；
判断模块，所述判断模块根据标准参数范围对所述实际参数进行判断获得判断结果；
输出模块，若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，所述输出模块则向作业人员告警。
其中，所述采集模块包括：
通过微信小程序采集所述焊接燃料剂表的图片数据。
其中，所述识别模块包括：
获得模板单元，所述获得模板单元根据待识别的所述焊接燃料剂表的特点制作抽取模板；
表盘识别单元，所述表盘识别单元通过所述机器视觉算法服务识别所述图片数据中的表盘位置，再利用所述抽取模板提取所述图片数据中的指针位置以及数字刻度位置；
处理单元，所述处理单元对所述指针位置以及所述数字刻度位置进行二值化灰度处理；
计算单元，所述计算单元根据二值化灰度处理后的所述指针位置以及所述数字刻度位置，计算指针之间的夹角，再通过抽取模板将所述夹角换算为所述实际参数。
其中，所述判断模块包括：
所述标准参数范围包括：丙烷的压力值在0.05至0.15Mpa之间及/或氧气压力值大于0.1Mpa。
其中，所述输出模块包括：
若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向所述微信小程序发出告警信息，由所述微信小程序输出所述告警信息。
实施例三：
结合图4所示，本实施例揭示了一种计算机设备的一种具体实施方式。计算机设备可以包括处理器81以及存储有计算机程序指令的存储器82。
具体地，上述处理器81可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器82可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器82可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器82可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器82可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器82是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器82包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器82可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器81所执行的可能的计算机程序指令。
处理器81通过读取并执行存储器82中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法。
在其中一些实施例中，计算机设备还可包括通信接口83和总线80。其中，如图4所示，处理器81、存储器82、通信接口83通过总线80连接并完成相互间的通信。
通信接口83用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信端口83还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线80包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。总线80包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(Control Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线80可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线80可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该计算机设备可以基于基于机器视觉算法的焊接气体压力检测，从而实现结合图1-图2描述的方法。
另外，结合上述实施例中基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
综上所述，基于本发明的有益效果在于，本专利提供了一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，本发明解决了纸上数据不真实的问题，解决了照片留档无法对作业质量形成有效保障的问题。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其特征在于，包括：
采集步骤：采集焊接作业所使用的焊接燃料剂表的图片数据；
识别步骤：通过机器视觉算法识别所述图片数据获得所述焊接燃料剂表的实际参数；
判断步骤：根据标准参数范围对所述实际参数进行判断获得判断结果；
输出步骤：若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向作业人员告警。
2.如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其特征在于，所述采集步骤包括：
通过微信小程序采集所述焊接燃料剂表的图片数据。
3.如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其特征在于，所述识别步骤包括：
获得模板步骤：根据待识别的所述焊接燃料剂表的特点制作抽取模板；
表盘识别步骤：通过所述机器视觉算法服务识别所述图片数据中的表盘位置，再利用所述抽取模板提取所述图片数据中的指针位置以及数字刻度位置；
处理步骤：对所述指针位置以及所述数字刻度位置进行二值化灰度处理；
计算步骤：根据二值化灰度处理后的所述指针位置以及所述数字刻度位置，计算指针之间的夹角，再通过抽取模板将所述夹角换算为所述实际参数。
4.如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其特征在于，所述判断步骤包括：
所述标准参数范围包括：丙烷的压力值在0.05至0.15Mpa之间及/或氧气压力值大于0.1Mpa。
5.如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法，其特征在于，所述输出步骤包括：
若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向所述微信小程序发出告警信息，由所述微信小程序输出所述告警信息。
6.一种基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其特征在于，包括：
采集模块，所述采集模块采集焊接作业所使用的焊接燃料剂表的图片数据；
识别模块，所述识别模块通过机器视觉算法识别所述图片数据获得所述焊接燃料剂表的实际参数；
判断模块，所述判断模块根据标准参数范围对所述实际参数进行判断获得判断结果；
输出模块，若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，所述输出模块则向作业人员告警。
7.如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其特征在于，所述采集模块包括：
通过微信小程序采集所述焊接燃料剂表的图片数据。
8.如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其特征在于，所述识别模块包括：
获得模板单元，所述获得模板单元根据待识别的所述焊接燃料剂表的特点制作抽取模板；
表盘识别单元，所述表盘识别单元通过所述机器视觉算法服务识别所述图片数据中的表盘位置，再利用所述抽取模板提取所述图片数据中的指针位置以及数字刻度位置；
处理单元，所述处理单元对所述指针位置以及所述数字刻度位置进行二值化灰度处理；
计算单元，所述计算单元根据二值化灰度处理后的所述指针位置以及所述数字刻度位置，计算指针之间的夹角，再通过抽取模板将所述夹角换算为所述实际参数。
9.如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其特征在于，所述判断模块包括：
所述标准参数范围包括：丙烷的压力值在0.05至0.15Mpa之间及/或氧气压力值大于0.1Mpa。
10.如权利要求1所述的基于机器视觉算法的焊接气体压力检测系统，其特征在于，所述输出模块包括：
若所述判断结果为超出所述标准参数范围时，则向所述微信小程序发出告警信息，由所述微信小程序输出所述告警信息。
Priority Applications (1)
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| JP2007140625A (ja) * | 2005-11-15 | 2007-06-07 | Omron Corp | 生産管理装置、生産管理システム、生産管理方法、制御プログラム、および記録媒体 |
| CN109829917A (zh) * | 2019-03-09 | 2019-05-31 | 深圳骏迷软件有限公司 | 一种使用ccd线扫相机检测电芯极片焊接质量的检测方法 |
| CN111914789A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-11-10 | 杭州云笔智能科技有限公司 | 一种确定目标设备运行状态的方法和系统 |
| CN112404784A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-26 | 珠海泰坦新动力电子有限公司 | 焊机的焊接质量检测方法、装置、检测系统及介质 |
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2021
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007140625A (ja) * | 2005-11-15 | 2007-06-07 | Omron Corp | 生産管理装置、生産管理システム、生産管理方法、制御プログラム、および記録媒体 |
| CN109829917A (zh) * | 2019-03-09 | 2019-05-31 | 深圳骏迷软件有限公司 | 一种使用ccd线扫相机检测电芯极片焊接质量的检测方法 |
| CN111914789A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-11-10 | 杭州云笔智能科技有限公司 | 一种确定目标设备运行状态的方法和系统 |
| CN112404784A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-26 | 珠海泰坦新动力电子有限公司 | 焊机的焊接质量检测方法、装置、检测系统及介质 |
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