CN113084388A

CN113084388A - 焊接质量的检测方法、系统、装置及存储介质

Info

Publication number: CN113084388A
Application number: CN202110333816.6A
Authority: CN
Inventors: 贺毅; 左志军; 吴车; 陈旻琪; 韩勤
Original assignee: Guangzhou Mino Equipment Co Ltd
Current assignee: Guangzhou Mino Equipment Co Ltd
Priority date: 2021-03-29
Filing date: 2021-03-29
Publication date: 2021-07-09
Anticipated expiration: 2041-03-29
Also published as: CN113084388B

Abstract

本发明公开了一种焊接质量的检测方法、系统、装置及存储介质，涉及检测技术领域。其中，焊接质量的检测方法包括以下步骤：实时获取焊接数据；基于流式计算框架将所述焊接数据处理成数据集合；根据所述数据集合中的标识获取检测标准值；根据所述检测标准值得到所述数据集合中的焊接数据的检测结果；采用检测结果正常的焊接数据进行训练，得到更新后的检测标准值，能够实时更新用于检测焊接质量的检测标准值使得检测结果更加准确，采用流式计算框架进行高效的数据训练及处理，也能提高整个系统的性能，使得系统能够处理海量的工业生产数据。

Description

焊接质量的检测方法、系统、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及检测技术领域，尤其涉及一种焊接质量的检测方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

随着工业生产竞争越来越激烈，各厂家在提高生产效率与降低成本方面进行技术改革，工业生产过程中的焊接质量检验方式也进行了改变，即从传统的人工抽检方式改成项目软件全量检测的方式。但是，如果要实现精准的软件检测，还需要提供精准的检测标准，才能实现整个软件检测的准确性，从而实现对产品质量的把控。

发明内容

为了解决上述技术问题的至少之一，本发明提出一种焊接质量的检测方法、系统、装置及存储介质，能够实时更新用于检测焊接质量的检测标准值使得检测结果更加准确。

第一方面，本发明实施例提供了一种焊接质量的检测方法，包括以下步骤：

实时获取焊接数据；

基于流式计算框架将所述焊接数据处理成数据集合；

根据所述数据集合中的标识获取检测标准值；

根据所述检测标准值得到所述数据集合中的焊接数据的检测结果；

对检测结果正常的焊接数据进行训练，得到更新后的检测标准值。

在一些实施例中，所述流式计算框架为Flink框架。

在一些实施例中，所述实时获取焊接数据包括以下步骤：

获取焊接设备的电压值、电流值以及电阻值；

按照属性值保存所述电压值、所述电流值和所述电阻值并生成XML文件。

在一些实施例中，所述基于流式计算框架将所述焊接数据处理成数据集合包括以下步骤：

流式计算框架按照所述XML文件生成的时间顺序读取所述XML文件；

将所述XML文件解析处理后生成带有标识的数据集合，其中，所述标识包括焊接设备编号和程序编号。

在一些实施例中，所述采用检测结果正常的焊接数据进行训练，得到更新后的检测标准值包括以下步骤：

按照数据集合中的标识聚合统计检测结果正常的焊接数据；

采用计算多维样本数据的置信区间算法对所述焊接数据进行训练得到更新后的检测标准值。

在一些实施例中，在根据所述检测标准值得到所述数据集合中的焊接数据的检测结果的步骤之后，所述焊接质量的检测方法还包括以下步骤：

根据所述数据集合中的标识实时显示检测结果异常的焊接数据。

在一些实施例中，所述焊接质量的检测方法还包括以下步骤：

将所述数据集合中的焊接数据的检测结果存储到缓存数据库和永久数据库中；

将每一次更新后的所述检测标准值存储到缓存数据库和永久数据库中。

第二方面，本发明实施例还提供了一种焊接质量的检测系统，包括：

焊接数据采集模块，用于实时获取焊接数据；

数据处理模块，用于基于流式计算框架将所述焊接数据处理成数据集合；

检测标准值获取模块，用于根据所述数据集合中的标识获取检测标准值；

检测模块，用于根据所述检测标准值得到所述数据集合中的焊接数据的检测结果；

数据训练模块，用于采用检测结果正常的焊接数据进行训练，得到更新后的检测标准值。

第三方面，本发明实施例还提供了一种焊接质量的检测装置，包括：

存储器，用于存放程序；

处理器，用于执行所述程序，以用于：

实时获取焊接数据；

基于流式计算框架将所述焊接数据处理成数据集合；

根据所述数据集合中的标识获取检测标准值；

采用检测结果正常的焊接数据进行训练，得到更新后的检测标准值。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如上述第一方面实施例所述的焊接质量的检测方法。

本发明上述的技术方案至少具有如下优点或有益效果之一：首先实时获取焊接数据，然后基于流式计算框架能够将获取的焊接数据流进行实时处理成数据集合，根据数据集合中的标识获取检测标准值，然后根据检测标准值得到数据集合中的焊接数据的检测结果，采用检测结果正常的焊接数据进行训练，得到更新后的检测标准值，从而去实时更新检测标准值，提高焊接数据的检测结果准确性。同时，采用流式计算框架进行高效的数据训练及处理，一是提供实时的标准精准指标，另一个提高整个系统的性能，使得系统能够处理海量的工业生产数据。

附图说明

图1是根据本发明实施例提供的焊接质量的检测方法流程图；

图2是根据本发明另一实施例提供的焊接质量的检测方法流程图。

具体实施方式

本申请实施例所描述的实施例不应视为对本申请的限制，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它实施例，都属于本申请保护的范围。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

对于焊接质量的检测需要建立不同设备不同加工过程的检测标准来对焊接设备生产过程中的焊接参数来进行检测，当焊接参数符合检测标准时则表明焊接质量没有问题。因此，相关技术中，会基于历史的焊接参数去提前训练建立相应的检测标准以便于对生产过程中的焊接参数进行检测，为了提高检测的可靠性，会基于存储的历史周期性地重新建立检测标准，例如，基于过去一个星期的数据一周一次重新训练检测标准，但是，焊接设备在使用过程中温度会升高，焊接设备温度的不断变化会影响到实际的焊接参数，例如接头的电阻值会随着温度的变化而变化，从而使得原来的检测标准不适用于对实时的焊接数据进行检测，需要去实时更新检测标准。

基于此，本发明实施例提供一种焊接质量的检测方法，能够实时更新检测标准值，使得生产过程中的检测结果更加准确。参照图1，本发明实施例的方法包括但不限于步骤S110、步骤S120、步骤S130、步骤S140和步骤S150。

步骤S110，实时获取焊接数据。

在一些实施例中，生产车间包括有多台焊接设备，焊接设备可以是焊接机器人或者工业焊机，每一台焊机设备都有设置有对应的焊接设备编号，此外，由于焊接设备在执行不同的焊接工艺是所载入的焊接程序不同，因此，不同焊接程序也设置有不同的程序编号。实时获取的焊接数据包括多台焊接设备的焊接数据，焊接数据包括在焊接过程焊接设备的电压值、电流值以及电阻值等数据，焊接数据可以由焊接设备中的PLC程序采集。可以理解的是，焊接数据主要是对焊接质量产生影响的焊接设备的工作参数，例如，焊接数据还可以是一次焊接过程的时长、焊枪的速度、焊接点的压力等数据。

在一些实施例中，实时获取焊接数据包括以下步骤：

获取焊接设备的电压值、电流值以及电阻值。

按照属性值保存电压值、电流值和电阻值并生成XML文件。

具体地，在焊接设备执行焊接动作的过程中，会不断产生数据，通过焊接设备中的PLC程序实时采集到电压值、电流值以及电阻值等焊接数据之后，需要把PLC程序采集的二进制数据流转换成字符串数据，再将转换后的字符串数据分别按照电压、电流以及电阻等的属性值的划分保存进XML文件中。

步骤S120，基于流式计算框架将焊接数据处理成数据集合。

在一些实施例中，可以采用Storm框架、Spark Streaming框架以及Flink框架等流式计算框架来进行数据处理，流式计算框架能够实时地处理海量的数据，并及时反馈数据处理结果。在本实施例中，采用Flink框架来进行数据处理，Flink是Java和Scala编写的分布式流数据流引擎，以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序。利用Flink框架来处理生产车间生产过程中的海量数据，实时计算采集的焊接数据，提高数据处理性能，降低延时性。此外，在发生故障的情况下，Flink框架能够启用检查点，在故障修复后从上一个完成的检查点处恢复处理继续处理数据，从而使得Flink在焊接质量检测的应用程序中保持一次性得精准处理工业数据，而提高整个焊接质量检测过程的稳定性。

在一些实施例中，焊接设备工作时，会持续不断地生成XML文件，Flink程序按照XML文件生成的时间顺序实时地对XML文件中的XML格式的数据解析成对应的数据对象得到数据集合。具体地，根据产生焊接数据的焊接设备编号以及该焊接设备所采用的程序编号去统计焊接数据生成数据集合，例如，编号为M001的焊接设备，焊接设备采用的焊接程序编号为P1010,某一时刻该设备生产的电压值、电流值以及电阻值分别为220V、1.5A、1.5Ω，那么可以将焊接设备编号加上程序编号作为数据集合的标识，生成的数据集合为[‘M001P1010’，220，1.5，3000]。

步骤S130，根据数据集合中的标识获取检测标准值。

在一些实施例中，焊接标准检测指标里存储有不同的焊接设备所采用的不同焊接程序时各种焊接参数的检测标准值，该检测标准值可以是一个具体的数值也可以是一个数值的范围，检测标准值用于检测焊接设备在实际的生产过程中的参数是否符合焊接标准检测指标里的要求。根据焊接数据属性值的不同获取到检测标准值也不同，例如，焊接数据的属性值为电压值，则对应匹配到的是电压的检测标准值。检测焊接标准检测指标里初始的检测标准值由工程师结合现场实际情况来确定。而在实时的焊接质量检测过程中，可以通过数据集合中的标识去焊接标准检测指标里匹配查找与焊接设备以及所用程序相符合的检测标准值，从而来进行焊接质量的检测。

步骤S140，根据检测标准值得到数据集合中的焊接数据的检测结果。

在一些实施例中，在获取到相应的检测标准值之后，利用检测标准值来对实际生产过程中的焊接数据进行分析可以得到检测结果。具体地，可以采用R语言中的outProfiles算法来进行分析计算，该算法为R语言的内置开源算法，用于计算样本异常数据。outProfiles算法在给定样本和极限值之后，能够返回超出极限值的数据。因此，将获取到的检测标准值作为极限值，将焊接数据作为样本代入outProfiles算法之后能够得到当前焊接数据的检测结果，检测结果包括正常或者异常两种情况。

在一些实施例中，当检测到焊接数据结果异常时，根据数据集合中的标识实时显示检测结果异常的焊接数据。具体地，在检测出数据集合中的焊接数据异常之后就通过数据集合中的标识提取到焊接设备编号，然后显示焊接设备编号以及对应的焊接数据，实时提醒工作人员及时查看和维修异常的焊接设备，从而减少焊接质量不达标的产品。需要说明的是，显示终端可以是工站大屏、WEB界面或者维修人员的手机。

步骤S150，对检测结果正常的焊接数据进行训练，得到更新后的检测标准值。

在一些实施例中，在根据检测标准值得到数据集合中的焊接数据的检测结果之后，将检测结果正常的焊接数据进行数据标准值模块的训练。具体地，采用计算多维样本数据的置信区间算法，也就是climProfiles算法来对数据进行训练，climProfiles算法是R语言中的内置开源算法，采用该算法对焊接数据进行训练，训练结果是得到一个按焊接设备编号加程序编号做为标识的电压、电流、电阻及功率等数据的曲线面，该曲线面就是电压、电流、电阻及功率等检测标准值的集合。由于采用的是分布式流式并发训练计算，所以数据在汇总时，就是按数据集合中的标识进行聚合统计后分析的。采用获取的焊接数据来实时地更新检测标准值之后，利用更新后的检测标准值去检测刚获取的焊接数据，然后再不断用新的焊接数据来进行检测标准值的迭代更新，使得检测结果更加准确。

根据本发明一些具体实施例，将数据集合中的焊接数据的检测结果实时存储到缓存数据库和永久数据库中，将每一次更新后的检测标准值存储到缓存数据库和永久数据库中。缓存数据库可以是采用Redis缓存数据库，方便实时查询数据，永久数据库可以采用postgresql数据库，用于查询历史数据查询以及进行统计分析。

参照图2，在本实施例中，处于工作状态的焊接机器人通过数据采集器将电压值和电流值等焊接数据按照属性值保存进XML文件中，Flink分布式读取多台焊接机器人XML文件，并将读取到XML文件中的焊接进行流式处理，具体处理过程为将焊接数据处理成带有焊接机器人编号和所用程序编号的标识的数据集合，从postgresql数据库或者Redis缓存数据库中获取检测标准值来对数据集合中的焊接数据进行数据异常分析，判断焊接数据是否异常，当焊接数据异常时则生成预警信息，并将预警信息输出显示，当判断出焊接数据正常时，则将正常的焊接数据输入到数据标准值模块中。数据标准值模块对正常的焊接数据进行训练，得到新的检测标准值存储到postgresql数据库和Redis缓存数据库中以便在进行异常值分析时使用实时更新的检测标准值。同时，数据处理过程中的焊接数据以及焊接数据的检测结果也会存储到postgresql数据库和Redis缓存数据库中，方便查询。在本实施例中，通过大数据平台集群的计算能力，对海量焊接数据进行训练和实时计算等，通过对数据的收集、分析、训练等过程，生成焊接的检测标准值，再通过检测标准值对当前实时产生的数据进行监控计算，把异常的焊接数据推送到前端显示。通过实时地训练焊接数据的检测标准值，来提高焊接质量检测的准确率，提高生产质量，降低生产风险及生产成本。

本发明实施例还提供了一种焊接质量的检测系统，包括：

焊接数据采集模块，用于实时获取焊接数据。

数据处理模块，用于基于流式计算框架将焊接数据处理成数据集合。

检测标准值采集模块，用于根据数据集合中的标识获取检测标准值。

检测模块，用于根据检测标准值得到数据集合中的焊接数据的检测结果。

本发明实施例还提供了一种焊接质量的检测装置，包括：

存储器，用于存放程序；

处理器，用于执行所述程序，以用于：

实时获取焊接数据；

基于流式计算框架将焊接数据处理成数据集合；

根据数据集合中的标识获取检测标准值；

根据检测标准值得到数据集合中的焊接数据的检测结果；

本发明的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个控制处理器执行，例如，执行以上实施例描述的步骤。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。

Claims

1.一种焊接质量的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

实时获取焊接数据；

基于流式计算框架将所述焊接数据处理成数据集合；

根据所述数据集合中的标识获取检测标准值；

2.根据权利要求1所述的焊接质量的检测方法，其特征在于，所述流式计算框架为Flink框架。

3.根据权利要求1所述的焊接质量的检测方法，其特征在于，所述实时获取焊接数据包括以下步骤：

获取焊接设备的电压值、电流值以及电阻值；

4.根据权利要求3所述的焊接质量的检测方法，其特征在于，所述基于流式计算框架将所述焊接数据处理成数据集合包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的焊接质量的检测方法，其特征在于，所述采用检测结果正常的焊接数据进行训练，得到更新后的检测标准值包括以下步骤：

按照数据集合中的标识聚合统计检测结果正常的焊接数据；

6.根据权利要求1所述的焊接质量的检测方法，其特征在于，在根据所述检测标准值得到所述数据集合中的焊接数据的检测结果的步骤之后，所述焊接质量的检测方法还包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的焊接质量的检测方法，其特征在于，所述焊接质量的检测方法还包括以下步骤：

8.一种焊接质量的检测系统，其特征在于，包括：

焊接数据采集模块，用于实时获取焊接数据；

9.一种焊接质量的检测装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存放程序；

处理器，用于执行所述程序，以用于：

实时获取焊接数据；

基于流式计算框架将所述焊接数据处理成数据集合；

根据所述数据集合中的标识获取检测标准值；

10.一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的焊接质量的检测方法。