发明内容
为了更加准确有效的识别出所需剔除的赋码产品,减少无谓的赋码产品剔除,本申请提供一种赋码产品视觉检测方法、系统以及存储介质。
第一方面,本申请提供一种赋码产品视觉检测方法,采用如下的技术方案:
一种赋码产品视觉检测方法,包括:
获取赋码产品所在位置信息以及对应赋码产品预设的标识信息;
当赋码产品所在位置信息为预设的作视觉检测的位置信息时,采集获取产品上赋码标识所在位置的图像信息;
基于产品上赋码标识所在位置的图像信息,分析获取产品赋码标识信息;
基于所获取的产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的比对情况,分析确认产品赋码标识信息所存在的问题;
基于产品赋码标识信息所存在的问题、以及预设的不同问题的处理方案,确认所需通过剔除装置剔除的产品,同时确认剩余标识信息存在问题的产品的处理方案并执行;
控制剔除装置将所确认的需剔除的产品剔除。
通过采用上述技术方案,可以在赋码产品进入视觉检测的时候,有效提取出产品赋码标识信息,分析确认产品赋码标识信息所存在的问题,并结合不同问题的处理方案,来最终确认所需剔除的赋码产品,相比于现有只区分完全识别和未识别两种情况,能够更加准确有效的识别出所需剔除的赋码产品,减少无谓的赋码产品剔除。
可选的,分析获取产品赋码标识信息包括:
获取产品上赋码标识所在位置的图像信息;
从产品上赋码标识所在位置的图像信息分离出背景图像信息和产品赋码标识图像信息;
识别产品赋码标识图像信息获取产品赋码标识信息。
通过采用上述技术方案,可以通过分离产品上赋码标识所在位置的图像信息的背景图像信息和产品赋码标识图像信息,从而在获取产品赋码标识信息的时候,减少外界环境的干扰。
可选的,产品赋码标识信息所存在的问题的分析确认包括:
获取所获取的产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的比对情况;
若所获取的产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的比对完全一致,则确认产品赋码标识信息无误;
若所获取的产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的比对完全不一致,则将所获取的产品赋码标识信息去模糊处理;
若所获取的产品赋码标识信息去模糊处理后,与对应赋码产品预设的标识信息的比对完全一致,则判定产品赋码标识信息存在赋码模糊的问题;
若所获取的产品赋码标识信息去模糊处理后,与对应赋码产品预设的标识信息的比对部分一致,则判定产品赋码标识信息存在赋码部分遗漏的问题以及赋码模糊的问题;
若所获取的产品赋码标识信息去模糊处理后,与对应赋码产品预设的标识信息的比对完全不一致,则判定产品赋码标识信息存在赋码错误;
若所获取的产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的比对部分一致,则判定产品赋码标识信息存在赋码部分遗漏的问题。
通过采用上述技术方案,能够基于产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的不同比对情况,更加精准的定位产品赋码标识信息所存在的问题。
可选的,确认所需通过剔除装置剔除的产品,同时确认剩余标识信息存在问题的产品的处理方案并执行包括:
获取产品赋码标识信息所存在的问题;
若产品赋码标识信息仅存在赋码部分遗漏的问题或仅存在赋码错误的问题,则将当下的产品赋码标识信息,与历史已视觉识别的产品赋码标识信息比对,若比对均不同,则将当下的产品赋码标识信息作为当前产品的产品赋码标识,并从预设的存储有预备用于赋码后续产品的产品赋码标识的数据库中删减掉当前产品的产品赋码标识;
若产品赋码标识信息存在赋码模糊的问题,则将产品赋码标识所对应的产品作为所确认的通过剔除装置剔除相应赋码标识所对应的产品。
通过采用上述技术方案,具体公开了在产品赋码标识信息在不同问题下的处理方案,此处通过对部分识别的赋码产品的产品赋码标识信息的充分利用,一定程度上减少了无谓的赋码产品剔除,而针对赋码模糊的赋码产品,由于也无法为后续识别应用,则确认剔除。
可选的,一种赋码产品视觉检测方法还包括位于分析获取产品赋码标识信息之后且位于基于产品赋码标识信息所存在的问题、以及预设的不同问题的处理方案,确认所需通过剔除装置剔除的产品,同时确认剩余标识信息存在问题的产品的处理方案并执行之前的步骤,包括:
若分析获取产品赋码标识信息失败,则暂停传送装置对赋码产品的传送,同时将产品赋码标识图像信息发送至负责赋码产品视觉检测人员的所持终端;
获取负责赋码产品视觉检测人员的所持终端所传送的产品赋码标识信息以及产品赋码标识信息所存在的问题,同时恢复传送装置对赋码产品的传送。
通过采用上述技术方案,进一步考虑到了产品赋码标识信息未获取的情况,在这个情况下,可能是视觉检测出了问题,此处通过将产品赋码标识图像信息发送给责赋码产品视觉检测人员来最终确认,从而进一步提高了获取产品赋码标识信息的概率。
可选的,将产品赋码标识图像信息发送至负责赋码产品视觉检测人员的所持终端:
获取负责赋码产品视觉检测人员的人数;
若负责赋码产品视觉检测人员为一人,则获取负责赋码产品视觉检测人员的联系方式,并基于负责赋码产品视觉检测人员的联系方式将产品赋码标识图像信息发送至负责赋码产品视觉检测人员的所持终端;
若负责赋码产品视觉检测人员为多人,则获取负责赋码产品视觉检测人员的联系方式以及负责赋码产品视觉检测人员在不同时段接收信息后作出回复的反应时长;
获取负责赋码产品视觉检测人员在当下时段接收信息后作出回复的反应时长;
筛选出当下时段接收信息后作出回复的反应时长小于预设反应时长的负责赋码产品视觉检测人员;
若筛选后的负责赋码产品视觉检测人员仅为一人,则查询获取筛选后的负责赋码产品视觉检测人员的联系方式,并基于负责赋码产品视觉检测人员的联系方式将产品赋码标识图像信息发送至相应负责赋码产品视觉检测人员的所持终端;
若筛选后的负责赋码产品视觉检测人员仍有多人,则获取临近当下的时间段内赋码产品识别出错问题的概率分布情况,并结合不同负责赋码产品视觉检测人员在不同时段针对不同赋码产品识别出错问题所作回答的正确概率情况,预测分析出不同负责赋码产品视觉检测人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率;
获取有效正确率最高的负责赋码产品视觉检测人员的联系方式,并将产品赋码标识图像信息发送至相应负责赋码产品视觉检测人员的所持终端。
通过采用上述技术方案,进一步考虑到了负责赋码产品视觉检测人员可能为一个或多个,在负责赋码产品视觉检测人员为一个的情况下,直接将产品赋码标识图像信息发送至相应负责赋码产品视觉检测人员的所持终端即可,而在负责赋码产品视觉检测人员为多个的情况下,则会基于反应时长和对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率的综合考虑,来最后确认负责赋码产品视觉检测人员。
可选的,不同负责赋码产品视觉检测人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率的预测分析包括:
获取当前所处时段产品赋码所出现问题的概率分布情况,以及不同负责赋码产品视觉检测的人员在不同时段针对不同问题所作回答的正确概率情况;
获取不同负责赋码产品视觉检测的人员在当下时段针对不同问题所作回答的正确概率情况;
通过预设的负责赋码产品视觉检测人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率的计算公式,逐一计算出负责赋码产品视觉检测的人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率,具体公式如下:Z=A1*q1+A2*q2......An*qn,Z为负责赋码产品视觉检测人员针对当下问题的有效答复正确率,n为产品赋码标识信息所存在的问题的个数,An代表负责赋码产品视觉检测针对产品赋码标识所存在的第n个问题的答复正确率,qn为产品赋码标识信息存在第n个问题的概率。
通过采用上述技术方案,具体公开了不同负责赋码产品视觉检测人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率的预测分析,从而方便了分辨出最合适的负责赋码产品视觉检测人员。
可选的,还包括与暂停传送装置对赋码产品的传送,同时将产品赋码标识图像信息发送至负责赋码产品视觉检测人员的所持终端并行的步骤,具体包括:
获取预设时段内分析获取产品赋码标识信息失败的频次;
若预设时段内分析获取产品赋码标识信息失败的频次超过预设的频次,则停止传送装置对赋码产品的传送,且将视觉检测装置故障的信息发送至负责赋码产品视觉检测人员的所持终端。
通过采用上述技术方案,进一步考虑到了在出现产品赋码标识信息未获取的情况超过预设次数的时候,在这个情况下可以判断视觉检测装置故障,并及时通知负责赋码产品视觉检测人员。
第二方面,本申请提供一种赋码产品视觉检测系统,采用如下的技术方案:
一种赋码产品视觉检测系统,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序,该程序能够被处理器加载执行时实现如第一方面所述的一种赋码产品视觉检测方法。
通过采用上述技术方案,通过相关程序的调取,可以在识别产品赋码标识信息的同时,分析确认存在问题的产品赋码标识信息,并结合不同问题的处理方案,最终确定所需剔除的赋码产品,减少了无谓的赋码产品剔除。
第三方面,本申请提供一种计算机存储介质,采用如下的技术方案:
一种计算机存储介质,包括能够被处理器加载执行时实现如第一方面所述的一种赋码产品视觉检测方法的程序。
通过采用上述技术方案,通过相关程序的调取,可以在识别产品赋码标识信息的同时,分析确认存在问题的产品赋码标识信息,并结合不同问题的处理方案,最终确定所需剔除的赋码产品,减少了无谓的赋码产品剔除。
综上所述,本申请的有益技术效果为:
1.能够及时有效确认存在问题的产品赋码标识信息,并结合不同问题的处理方案,最终确定所需剔除的赋码产品,以及其余存在问题的赋码产品的执行方案。
2.在出现产品赋码标识信息未获取的情况下,会将产品赋码标识图像信息发送至最合适的负责赋码产品视觉检测人员的所持终端,从而进一步保障能够及时获取产品赋码标识信息以及其所存在问题。
具体实施方式
以下结合附图1-8对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种赋码产品视觉检测方法。
参照图1,该方法的执行步骤包括:
步骤S100,获取赋码产品所在位置信息以及对应赋码产品预设的标识信息。
具体的,步骤S100所提及的赋码为中国政府对产品实施的统一电子监管措施,就是给每件产品赋予唯一的标识(监管码),简单来说,此处所提及的赋码产品为已经有监管码的产品,监管码可以是二维码,也可以三维码。
另外,需要说明的是,步骤S100所提及赋码产品所在位置信息的获取主要通过如下手段来实现:将产品打印上监管码的位置作为赋码产品的初始位置,并记录赋码产品在初始位置的时间节点,然后结合传送装置的传送速度、传送方向以及时间变化,实时分析确认赋码产品的所在位置。
另外,步骤S100所提及的对应赋码产品预设的标识信息为产品在初始打印监管码之前,系统规划打印到产品上的标识信息。
步骤S200,当赋码产品所在位置信息为预设的作视觉检测的位置信息时,采集获取产品上赋码标识所在位置的图像信息。
其中,步骤S200所提及的当赋码产品所在位置信息为预设的作视觉检测的位置信息时,在本实施例中为赋码产品到达视觉检测装置正下方的时候,而产品上赋码标识所在位置的图像信息的采集获取可以通过视觉检测装置来识别获取。
步骤S300,基于产品上赋码标识所在位置的图像信息,分析获取产品赋码标识信息。
其中,步骤S300所提及的产品赋码标识信息的分析获取可以是从产品上赋码标识所在位置的图像信息通过图像分割算法分割出承载有产品赋码标识信息的图像,然后再通过图像识别算法获取产品赋码标识信息。
步骤S400,基于所获取的产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的比对情况,分析确认产品赋码标识信息所存在的问题。
其中,步骤S400所提及的所获取的产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的比对情况可分为以下三种情况:1、所获取的产品赋码标识信息与与对应赋码产品预设的标识信息完全比对不上;2、所获取的产品赋码标识信息与与对应赋码产品预设的标识信息部分比对成功;3、所获取的产品赋码标识信息与与对应赋码产品预设的标识信息完全比对上。
步骤S500,基于产品赋码标识信息所存在的问题、以及预设的不同问题的处理方案,确认所需通过剔除装置剔除的产品,同时确认剩余标识信息存在问题的产品的处理方案并执行。
其中,举例2来说,步骤S500所提及的产品赋码标识信息所存在的问题可以有问题A、问题B、问题C,针对问题A有处理方案C,针对问题B有处理方案D,针对问题C有处理方案E,如果只有涉及问题A的赋码产品需要剔除,那么A就作为认所需通过剔除装置剔除的产品,剩余的产品只需要针对其目前的问题执行相应处理方案即可。
步骤S600,控制剔除装置将所确认的需剔除的产品剔除。
其中,步骤S600所提及的剔除装置可以是机械手追踪抓取所需剔除的产品并放入统一的剔除产品所在地,也可以是通过控制传送带的传送方向将所需剔除的产品移送到剔除产品所在地。
本实施例的实施原理为:在赋码产品到的视觉检测的工位时,即开启进行产品赋码标识信息的识别,并且会基于识别的情况确定产品赋码标识信息所存在的问题,来确定相配套的处理方案,从而更加有效准确的确定了所需通过剔除装置剔除的产品。
参照图2,对图1所示实施例中的步骤S300进行说明,具体的执行步骤包括步骤S310至步骤S330。
步骤S310,获取产品上赋码标识所在位置的图像信息。
步骤S320,从产品上赋码标识所在位置的图像信息分离出背景图像信息和产品赋码标识图像信息。
具体的,步骤S320所提及的背景图像信息和产品赋码标识图像信息分离为通过图像处理实现,图像处理按照次序至少包括:灰度处理、二值化处理和膨胀腐蚀处理。
灰度处理包括:对待检测图像进行灰化处理,得到只包含一种灰度值的灰度图像,灰化公式如下:f(x,y)=0.30R(x,y)+0.59G(x,y)+0.11B(x,y);式中,f(x,y)表示灰度图像中像素的灰度值,R表示红色分量值,G表示绿分量值,B表示蓝色分量值。
二值化处理包括:确定灰度阈值,根据所述灰度阈值对灰度图像进行二值化处理得到二值图像,本实施例通过自动阈值化技术,选取能够充分体现
产品赋码标识图像和背景差异的分割灰度值,使待识别的产品赋码标识图像大致分离出来。
另外,关于膨胀腐蚀处理,在本实施例中,对二值图像进行先膨胀后腐蚀的处理。
其中,膨胀处理包括:遍历所述二值图像的每一个像素,用结构元素的中心点对准当前正在遍历的像素,获取当前结构元素所覆盖下的二值图像对应区域内的所有像素的最大值,用该最大值替换当前像素值。
其中,腐蚀处理包括:遍历所述二值图像的每一个像素,用结构元素的中心点对准当前正在遍历的像素,获取当前结构元素所覆盖下的二值图像对应区域内的所有像素的最小值,用该最小值替换当前像素值。
步骤S330,识别产品赋码标识图像信息获取产品赋码标识信息。
具体的,从产品赋码标识图像信息识别获取产品赋码标识信息,可以是通过图像信号处理器对上述图像进行标识识别,从而还原标识信息。
本实施例的实施原理为:在获取产品上赋码标识所在位置的图像信息之后,会将产品上赋码标识所在位置的图像信息作图像分离,以获取单独的产品赋码标识图像信息,最后再对产品赋码标识图像信息作识别以获取产品赋码标识信息。
参照图3,对图1实施例中的步骤S400进行说明,具体的执行步骤包括:
步骤S410,获取产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的比对情况。若完全比对上,在执行步骤S4A0;若比对完全不一致,则执行步骤S4a0至步骤S4d0,其中步骤S4b0、步骤S4c0、步骤S4d0均为S4a0的子流程;若比对部分一致,则执行步骤S420。
在步骤S4A0,确认产品赋码标识信息无误。
在步骤S4a0,将所获取的产品赋码标识信息去模糊处理。
其中,步骤S4a0中所提及的将所获取的产品赋码标识信息去模糊处理指将模糊的图像处理为清晰的图像,可以采用如下手段来实现:基于去模糊卷积神经网络和API识别接口调用,通过搭建卷积神经网络保留产品赋码标识信息图片的底层信息、特征提取完成产品赋码标识信息图片的去模糊。
在步骤S4b0中,若所获取的产品赋码标识信息去模糊处理后,与对应赋码产品预设的标识信息的比对完全一致,则判定产品赋码标识信息存在赋码模糊的问题。
在步骤S4c0中,若所获取的产品赋码标识信息去模糊处理后,与对应赋码产品预设的标识信息的比对部分一致,则判定产品赋码标识信息存在赋码部分遗漏的问题以及赋码模糊的问题。
在步骤S4d0中,若所获取的产品赋码标识信息去模糊处理后,与对应赋码产品预设的标识信息的比对完全不一致,则判定产品赋码标识信息存在赋码错误。
在步骤S420中,判定产品赋码标识信息存在赋码部分遗漏的问题。
本实施例的实施原理为:基于获取产品赋码标识信息与对应赋码产品预设的标识信息的比对情况,同时结合去模糊处理,可以有效分析出需要通过剔除装置剔除的赋码产品。
参照图4,对图1实施例中的步骤S500进行说明,具体的执行步骤包括:
步骤S510,获取产品赋码标识信息所存在的问题。若产品赋码标识信息仅存在赋码部分遗漏的问题或仅存在赋码错误的问题,则执行步骤S5a0。若产品赋码标识信息存在赋码模糊的问题,则执行步骤S5b0。
步骤S5a0,将当下的产品赋码标识信息,与历史已视觉识别的产品赋码标识信息比对,若比对均不同,则将当下的产品赋码标识信息作为当前产品的产品赋码标识,并从预设的存储有预备用于赋码后续产品的产品赋码标识的数据库中删减掉当前产品的产品赋码标识。
其中,步骤S5a0所提及的若比对均不同,则将当下的产品赋码标识信息作为当前产品的产品赋码标识,并从预设的存储有预备用于赋码后续产品的产品赋码标识的数据库中删减掉当前产品的产品赋码标识,是从预设的不同问题的处理方案中获取的,而预设的不同问题的处理方案可以存储在数据库中,在需要的时候通过查询数据库来获取,另外补充来说,存储有预备用于赋码后续产品的产品赋码标识的数据库会实时更新数据库,已用的产品赋码标识会自动删减掉。
举例来说,就是目前所识别的赋码产品的标识信息为A,而实际上系统初始要给这个赋码产品的标识信息为B,那么在出现A在之前从未识别过,而A是系统计划未来要用的一个标识,那么会在系统的数据库中删掉A,以避免同一标识重复使用的情况发生。
步骤S5b0,将产品赋码标识所对应的产品作为所确认的通过剔除装置剔除相应赋码标识所对应的产品。
本实施例的实施原理为:可以基于当前产品赋码标识信息所存在的问题,结合预设的不同问题的处理方案,对部分未识别的赋码产品只要其之前标识识别信息没有用过,那么不再剔除,而仅仅对赋码模糊的产品作出剔除。
参照图5,在图1实施例的步骤S400与步骤S500之间还设置有用于分析在产品赋码标识信息未获取的情况下,如何获取产品赋码标识信息所存在的问题以及产品赋码标识信息的步骤,具体执行步骤包括:
步骤SA00,若分析获取产品赋码标识信息失败,则暂停传送装置对赋码产品的传送,同时将产品赋码标识图像信息发送至负责赋码产品视觉检测人员的所持终端。
其中,需要注意的是,步骤SA00所提及的负责赋码产品视觉检测人员的所持终端可以是手机、电脑,也可以是其他可通信的设备,步骤SA00所提及的暂停传送装置对赋码产品的传送,即避免产品赋码标识信息还没识别好就被传送走的情况发生。
步骤SB00,获取负责赋码产品视觉检测人员的所持终端所传送的产品赋码标识信息以及产品赋码标识信息所存在的问题,同时恢复传送装置对赋码产品的传送。
其中,步骤SB00所提及的负责赋码产品视觉检测人员的所持终端所传送的产品赋码标识信息以及产品赋码标识信息所存在的问题的获取,可以是负责赋码产品视觉检测人员通过当前终端上传,也可以通过其他终端上传,而至于说负责赋码产品视觉检测人员获取产品赋码标识信息以及产品赋码标识信息所存在的问题,其可以结合其个人观察以及经验判断,也可以是通过其终端设备的软件来识别判断。
本实施例的实施原理为:
在出现产品赋码标识信息未分析获取的时候,此时会通过将产品赋码标识图像信息发送给负责赋码产品视觉检测人员的所持终端,让负责赋码产品视觉检测人员来提供回复。
参照图6,对图5实施例中步骤SA00进行说明,具体的执行步骤包括:
步骤SA10,获取负责赋码产品视觉检测人员的人数。若负责赋码产品视觉检测人员为一人,则执行步骤SAa0;若负责赋码产品视觉检测人员为多人,则执行步骤SAA0至步骤SAC0。
在步骤SAa0,获取负责赋码产品视觉检测人员的联系方式,并基于负责赋码产品视觉检测人员的联系方式将产品赋码标识图像信息发送至负责赋码产品视觉检测人员的所持终端。
在步骤SAA0,获取负责赋码产品视觉检测人员的联系方式以及负责赋码产品视觉检测人员在不同时段接收信息后作出回复的反应时长。
在步骤SAB0中,获取负责赋码产品视觉检测人员在当下时段接收信息后作出回复的反应时长。
其中,步骤SAB0所提及的负责赋码产品视觉检测人员在当下时段接收信息后作出回复的反应时长,可以以当下时段和本人信息作为查询对象,从而存储有负责赋码产品视觉检测人员在不同时段接收信息后作出回复的反应时长的数据库中查询获取。
在步骤SAC0中,筛选出当下时段接收信息后作出回复的反应时长小于预设反应时长的负责赋码产品视觉检测人员。若筛选后的负责赋码产品视觉检测人员仅为一人,则执行步骤SAD0;若筛选后的负责赋码产品视觉检测人员仍有多人,则执行步步骤欧SAE0至步骤SAF0。
其中,步骤SAC0所提及的预设反应时长可以为工作人员基于需要来设定,可以是半小时,也可以是20分钟。
在步骤SAD0中,则查询获取筛选后的负责赋码产品视觉检测人员的联系方式,并基于负责赋码产品视觉检测人员的联系方式将产品赋码标识图像信息发送至相应负责赋码产品视觉检测人员的所持终端。
在步骤SAE0中,若筛选后的负责赋码产品视觉检测人员仍有多人,则获取临近当下的时间段内赋码产品识别出错问题的概率分布情况,并结合不同负责赋码产品视觉检测人员在不同时段针对不同赋码产品识别出错问题所作回答的正确概率情况,预测分析出不同负责赋码产品视觉检测人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率。
在步骤SAF0中,获取有效正确率最高的负责赋码产品视觉检测人员的联系方式,并将产品赋码标识图像信息发送至相应负责赋码产品视觉检测人员的所持终端。
本实施例的实施原理为:基于负责赋码产品视觉检测人员的人数的确认采取不同的通知方式,针对出现负责赋码产品视觉检测人员的人数为多人的情况下,会优先考虑负责赋码产品视觉检测人员的反应时长,在负责赋码产品视觉检测人员的反应时长满足条件的情况下,再分析预测符合条件人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率,并从中筛选出有效正确率最高的负责赋码产品视觉检测人员,并通过发送产品赋码标识图像信息的方式来通知负责赋码产品视觉检测人员。
参照图7,对图6实施例中步骤SAE0进行了说明,具体的执行步骤包括:
步骤SAE1,获取当前所处时段产品赋码所出现问题的概率分布情况,以及不同负责赋码产品视觉检测的人员在不同时段针对不同问题所作回答的正确概率情况。
步骤SAE2,获取不同负责赋码产品视觉检测的人员在当下时段针对不同问题所作回答的正确概率情况。
其中,步骤SAE2所提及的不同负责赋码产品视觉检测的人员在当下时段针对不同问题所作回答的正确概率情况,可以是以当下时段作为查询对象,从存储有不同负责赋码产品视觉检测的人员在不同时段针对不同问题所作回答的正确概率情况的数据库中查询获取。
步骤SAE3,通过预设的负责赋码产品视觉检测人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率的计算公式,逐一计算出负责赋码产品视觉检测的人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率,具体公式如下:Z=A1*q1+A2*q2......An*qn,Z为负责赋码产品视觉检测人员针对当下问题的有效答复正确率,n为产品赋码标识信息所存在的问题的个数,An代表负责赋码产品视觉检测针对产品赋码标识所存在的第n个问题的答复正确率,qn为产品赋码标识信息存在第n个问题的概率。
举例来说,假定存在三个问题,分别为问题A、问题B以及问题C,问题A出现的概率为30%,负责赋码产品视觉检测人员对问题A的答复正确率为80%;问题B出现的概率为40%,负责赋码产品视觉检测人员对问题B的答复正确率为90%;问题C出现的概率为30%,负责赋码产品视觉检测人员对问题C的答复正确率为95%,那么可以计算出负责赋码产品视觉检测人员的Z值为0.885。
本实施例的实施原理为:可以逐一分析预测出负责赋码产品视觉检测人员对于当下临时赋码产品识别出错问题回复的有效正确率。
参照图8,赋码产品视觉检测方法还包括与图5实施例中SA00并行的步骤,具体执行步骤包括:
步骤Sa00,获取预设时段内分析获取产品赋码标识信息失败的频次;
具体来说,步骤Sa00所提及的预设时段可以为1天,也可以为12小时,具体可以是工作人员基于实际情况来定,另外分析获取产品赋码标识信息失败的频次可以基于实际需要来定,可以是3次、5次,也可以是8次、10次。
步骤Sb00,若预设时段内分析获取产品赋码标识信息失败的频次超过预设的频次,则停止传送装置对赋码产品的传送,且将视觉检测装置故障的信息发送至负责赋码产品视觉检测人员的所持终端。
具体来说,步骤Sb00所提及的视觉检测装置故障的信息还可以包含具体故障的排序情况,以便于赋码产品视觉检测人员更好的了解故障情况。
本实施例的实施原理为:
在出现产品赋码标识信息多次分析获取失败的时候,能够暂定视觉检测装置故障,并及时通知到负责赋码产品视觉检测人员,以便于及时维修恢复正常的视觉检测。
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质,包括能够被处理器加载执行时实现如图1-图8任一种方法的程序。
所述计算机可读存储介质例如包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
基于同一发明构思,本发明实施例提供一种赋码产品视觉检测系统,包括存储器、处理器,存储器上存储有可在所述处理器上运行实现如图1至图8任一种方法的程序。
本具体实施方式的实施例均为本申请的较佳实施例,并非依此限制本申请的保护范围,故:凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化,均应涵盖于本申请的保护范围之内。