CN114881513A - 一种3d打印机产品质量分析管控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种3D打印机产品质量分析管控系统，包括管理平台、规则数据库、质量检测模块、调配管控模块、生产模块、成品传送模块、成品存储仓、样品抽取模块、处理记录模块、故障安全模块以及云端存储平台，本发明能够更加直观的向工作人员展示3D打印机生产质量情况，无需人工收集数据进行绘制数据图，提高工作人员工作效率，同时提高工作人员使用体验，能够对原有方案进行优化，提高3D打印机生产质量，同时对工作人员上传的生产方案进行漏洞修复，提高方案运行的可靠性以及可行性。

Description

一种3D打印机产品质量分析管控系统

技术领域

本发明属于质量管控技术领域，具体地，涉及一种3D打印机产品质量分析管控系统。

背景技术

3D打印机，也称三维打印机是快速成型的一种工艺，采用层层堆积的方式分层制作出三维模型，其运行过程类似于传统打印机，只不过传统打印机是把墨水打印到纸质上形成二维的平面图纸，而三维打印机是一种数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。过去其常在模具制造、工业设计等领域被用于制造模型，现正逐渐用于一些产品的直接制造，特别是一些高价值应用已经有使用这种技术打印而成的零部件，“三维打印”意味着这项技术的普及。

现有的3D打印机产品质量分析管控系统无法直观的向工作人员展示生产质量情况，需人工收集数据进行数据图绘制，降低工作人员工作效率，此外，现有的3D打印机产品质量分析管控系统无法对原有异常的生产方案进行优化，导致3D打印机生产质量低下，同时无法保证方案运行的可靠性以及可行性，为此，我们提出一种3D打印机产品质量分析管控系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种3D打印机产品质量分析管控系统，解决了现有技术中存在的降低工作人员工作效率以及3D打印机生产质量低下的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种3D打印机产品质量分析管控系统，包括管理平台、规则数据库、质量检测模块、调配管控模块、生产模块、成品传送模块、成品存储仓、样品抽取模块、处理记录模块、故障安全模块以及云端存储平台；

所述质量检测模块用于接收调用的各组3D打印机，并对其进行质量检测；

所述调配管控模块用于接收生产方案以及检测结果，并对其进行管控分析。

作为本发明的进一步方案：所述管理平台用于工作人员查看检测结果、调配结果以及生产记录，同时对规则数据库进行调整以及上传生产方案；

所述规则数据库用于接收管理平台发送的调整指令，并对存储的检测规则进行调整更新，其具体调整更新步骤如下：

步骤一：规则数据库创建数据库表Course，并通过数据库表Course记录存储工作人员上传的检测规则以及检测参数；

步骤二：在pipelines.py文件中编写类CsdnPipeline，并在类的__init__方法中建立管理平台和规则数据库的连接；

步骤三：管理平台接收工作人员上传的检测规则以及检测参数，并将其封装在item字典中以插入规则数据库；

步骤四：规则数据库依据item字典中封装的检测规则以及检测参数对数据库表Course进行依次对比，若存在对比结果有差异的检测数据或检测参数，则将item字典中封装的检测规则或检测参数与规则数据库中检测规则或检测参数进行替换。

作为本发明的进一步方案：所述生产模块用于依据系统设置的生产方案有序生产3D打印机，同时构建产品记录表对生产的3D打印机数量进行记录，并对各组3D打印机喷涂相对应的识别码；

所述成品传送模块用于运输生产模块生产的3D打印机；

所述成品存储仓用于存储生产的3D打印机，同时实时更新存储仓内储存的3D打印机数量。

作为本发明的进一步方案：所述产品调用模块用于调取成品存储仓中存储的3D打印机，并对其进行记录标记，其具体记录标记具体步骤如下：

步骤(1)：产品调用模块构建成品质量表，同时对各组3D打印机的识别码进行扫描，并将检测日期以及各识别码中相对应产品编号录入成品质量表中；

步骤(2)：实时接收质量检测模块反馈的检测结果，并在成品质量表中相对应的产品编号处标注该3D打印机是否合格；

步骤(3)：依据成品质量表将合格的3D打印机返回至成品存储仓进行存储，同时成品存储仓更新储存的3D打印机数量。

作为本发明的进一步方案：所述质量检测具体步骤如下：

第一步：质量检测模块从规则数据库中调取数据库表Course，并构建检测神经网络模型；

第二步：扫描待检测的各组3D打印机识别码，同时将该3D打印机的类型上传至检测神经网络模型，检测神经网络模型依据数据库表Course从规则数据库中调用相关检测规则以及检测参数；

第三步：检测神经网络模型对各组3D打印机各项参数进行检测，同时将检测结结果与行业标准进行对比，并将不符合标准的3D打印机标记为不合格，将符合标准的3D打印机标记为合格；

第四步：依据该组3D打印机合格数量与不合格数量绘制柱状图以及各组所占比例的饼图，同时收集过往检测结果以绘制合格数量以及不合格数量的折线图，并将三组数据图上传至管理平台供工作人员查看；

第五步：检测神经网络实时与互联网通信连接，定期获取3D打印机行业标准参数以进行训练更新。

作为本发明的进一步方案：所述管控分析具体步骤如下：

S1：调配管控模块接收神经网络模型传输的各组3D打印机的检测结果，同时提取各组3D打印机不合格参数信息；

S2：从生产模块中调取系统生产方案，同时自行构建生产三维模型，并进行生产流程模拟，调配管控模块接收管理平台上传的生产方案，并依据工作人员上传的生产方案对生产模块中存储的生产方案进行更新，对生产三维模型进行同步更新；

S3：调配管控模块与互联网进行通信连接，同时对更新后的生产三维模块进行模拟生产，同时从互联网中爬取相关3D打印机生产方案，并依据各组生产方案对模拟生产存在异常的生产流程进行优化，同时将优化方案反馈至管理平台。

作为本发明的进一步方案：所述云端存储平台用于存储产品记录表，并对其进行有序排列，同时构建检索数据库，并于管理平台构建通信连接3D打印机；

所述故障安全模块用于实时监测生产模块运行情况，当存在运行故障时，则向相关维护人员发出警报。

本发明的有益效果：

1.本发明设置有质量检测模块，产品调用模块对待检测的各组3D打印机进行记录后，质量检测模块接收各组3D打印机，并构建检测神经网络模型，同时从规则数据库中调取数据库表Course，并依据该数据库表Course向检测神经网络模型中加载相关检测规则以及检测参数，检测神经网络模型对各组3D打印机各项参数进行检测，并统计合格与不合格的3D打印机数量，同时依据该组3D打印机合格数量与不合格数量绘制柱状图以及各组所占比例的饼图，同时收集过往检测结果以绘制合格数量以及不合格数量的折线图，并将三组数据图上传至管理平台供工作人员查看，检测神经网络实时与互联网通信连接，定期获取3D打印机行业标准参数以进行训练更新，能够更加直观的向工作人员展示3D打印机生产质量情况，无需人工收集数据进行绘制数据图，提高工作人员工作效率，同时提高工作人员使用体验。

2.本发明设置有调配管控模块，调配管控模块接收神经网络模型传输的各组3D打印机的检测结果，同时提取各组3D打印机不合格参数信息，并从生产模块中调取系统生产方案，同时自行构建生产三维模型，并进行生产流程模拟，并依据工作人员上传的生产方案对生产模块中存储的生产方案进行更新，同时对生产三维模型进行同步更新，调配管控模块与互联网进行通信连接，同时对更新后的生产三维模块进行模拟生产，同时从互联网中爬取相关3D打印机生产方案，并依据各组生产方案对模拟生产存在异常的生产流程进行优化，同时将优化方案反馈至管理平台，能够对原有方案进行优化，提高3D打印机生产质量，同时对工作人员上传的生产方案进行漏洞修复，提高方案运行的可靠性以及可行性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种3D打印机产品质量分析管控系统的系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

请参阅图1所示，本发明为一种3D打印机产品质量分析管控系统，包括管理平台、规则数据库、质量检测模块、调配管控模块、生产模块、成品传送模块、成品存储仓、样品抽取模块、处理记录模块、故障安全模块以及云端存储平台。

管理平台用于工作人员查看检测结果、调配结果以及生产记录，同时对规则数据库进行调整以及上传生产方案。

规则数据库用于接收管理平台发送的调整指令，并对存储的检测规则进行调整更新。

具体的，规则数据库创建数据库表Course，并通过数据库表Course记录存储工作人员上传的检测规则以及检测参数，同时在pipelines.py文件中编写类CsdnPipeline，并在类的__init__方法中建立管理平台和规则数据库的连接，管理平台接收工作人员上传的检测规则以及检测参数，并将其封装在item字典中以插入规则数据库，同时规则数据库依据item字典中封装的检测规则以及检测参数对数据库表Course进行依次对比，若存在对比结果有差异的检测数据或检测参数，则将item字典中封装的检测规则或检测参数与规则数据库中检测规则或检测参数进行替换。

生产模块用于依据系统设置的生产方案有序生产3D打印机，同时构建产品记录表对生产的3D打印机数量进行记录，并对各组3D打印机喷涂相对应的识别码。

成品传送模块用于运输生产模块生产的3D打印机。

成品存储仓用于存储生产的3D打印机，同时实时更新存储仓内储存的3D打印机数量。

质量检测模块用于接收调用的各组3D打印机，并对其进行质量检测。

具体的，质量检测模块从规则数据库中调取数据库表Course，并构建检测神经网络模型，扫描待检测的各组3D打印机识别码，同时将该3D打印机的类型上传至检测神经网络模型，检测神经网络模型依据数据库表Course从规则数据库中调用相关检测规则以及检测参数，检测神经网络模型对各组3D打印机各项参数进行检测，同时将检测结结果与行业标准进行对比，并将不符合标准的3D打印机标记为不合格，将符合标准的3D打印机标记为合格，同时依据该组3D打印机合格数量与不合格数量绘制柱状图以及各组所占比例的饼图，同时收集过往检测结果以绘制合格数量以及不合格数量的折线图，并将三组数据图上传至管理平台供工作人员查看，检测神经网络实时与互联网通信连接，定期获取3D打印机行业标准参数以进行训练更新。

产品调用模块用于调取成品存储仓中存储的3D打印机，并对其进行记录标记。

具体的，产品调用模块构建成品质量表，同时对各组3D打印机的识别码进行扫描，并将检测日期以及各识别码中相对应产品编号录入成品质量表中，实时接收质量检测模块反馈的检测结果，并在成品质量表中相对应的产品编号处标注该3D打印机是否合格，并依据成品质量表将合格的3D打印机返回至成品存储仓进行存储，同时成品存储仓更新储存的3D打印机数量。

实施例2

请参阅图1所示，本发明为一种3D打印机产品质量分析管控系统。包括管理平台、规则数据库、质量检测模块、调配管控模块、生产模块、成品传送模块、成品存储仓、样品抽取模块、处理记录模块、故障安全模块以及云端存储平台。

调配管控模块用于接收生产方案以及检测结果，并对其进行管控分析。

具体的，调配管控模块接收神经网络模型传输的各组3D打印机的检测结果，同时提取各组3D打印机不合格参数信息，并从生产模块中调取系统生产方案，同时自行构建生产三维模型，并进行生产流程模拟，调配管控模块接收管理平台上传的生产方案，并依据工作人员上传的生产方案对生产模块中存储的生产方案进行更新，对生产三维模型进行同步更新，调配管控模块与互联网进行通信连接，同时对更新后的生产三维模块进行模拟生产，同时从互联网中爬取相关3D打印机生产方案，并依据各组生产方案对模拟生产存在异常的生产流程进行优化，同时将优化方案反馈至管理平台。

云端存储平台用于存储产品记录表，并对其进行有序排列，同时构建检索数据库，并于管理平台构建通信连接3D打印机。

故障安全模块用于实时监测生产模块运行情况，当存在运行故障时，则向相关维护人员发出警报。

在说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种3D打印机产品质量分析管控系统，其特征在于：包括管理平台、规则数据库、质量检测模块、调配管控模块、生产模块、成品传送模块、成品存储仓、样品抽取模块、处理记录模块、故障安全模块以及云端存储平台；

所述质量检测模块用于接收调用的各组3D打印机，并对其进行质量检测；

所述调配管控模块用于接收生产方案以及检测结果，并对其进行管控分析。

2.根据权利要求1所述的一种3D打印机产品质量分析管控系统，其特征在于：所述管理平台用于工作人员查看检测结果、调配结果以及生产记录，同时对规则数据库进行调整以及上传生产方案；

所述规则数据库用于接收管理平台发送的调整指令，并对存储的检测规则进行调整更新，其具体调整更新步骤如下：

步骤一：规则数据库创建数据库表Course，并通过数据库表Course记录存储工作人员上传的检测规则以及检测参数；

步骤二：在pipelines.py文件中编写类CsdnPipeline，并在类的__init__方法中建立管理平台和规则数据库的连接；

步骤三：管理平台接收工作人员上传的检测规则以及检测参数，并将其封装在item字典中以插入规则数据库；

步骤四：规则数据库依据item字典中封装的检测规则以及检测参数对数据库表Course进行依次对比，若存在对比结果有差异的检测数据或检测参数，则将item字典中封装的检测规则或检测参数与规则数据库中检测规则或检测参数进行替换。

3.根据权利要求1所述的一种3D打印机产品质量分析管控系统，其特征在于：所述生产模块用于依据系统设置的生产方案有序生产3D打印机，同时构建产品记录表对生产的3D打印机数量进行记录，并对各组3D打印机喷涂相对应的识别码；

所述成品传送模块用于运输生产模块生产的3D打印机；

所述成品存储仓用于存储生产的3D打印机，同时实时更新存储仓内储存的3D打印机数量。

4.根据权利要求3所述的一种3D打印机产品质量分析管控系统，其特征在于：所述产品调用模块用于调取成品存储仓中存储的3D打印机，并对其进行记录标记，其具体记录标记具体步骤如下：

步骤(1)：产品调用模块构建成品质量表，同时对各组3D打印机的识别码进行扫描，并将检测日期以及各识别码中相对应产品编号录入成品质量表中；

步骤(2)：实时接收质量检测模块反馈的检测结果，并在成品质量表中相对应的产品编号处标注该3D打印机是否合格；

步骤(3)：依据成品质量表将合格的3D打印机返回至成品存储仓进行存储，同时成品存储仓更新储存的3D打印机数量。

5.根据权利要求3所述的一种3D打印机产品质量分析管控系统，其特征在于：所述质量检测具体步骤如下：

第一步：质量检测模块从规则数据库中调取数据库表Course，并构建检测神经网络模型；

第二步：扫描待检测的各组3D打印机识别码，同时将该3D打印机的类型上传至检测神经网络模型，检测神经网络模型依据数据库表Course从规则数据库中调用相关检测规则以及检测参数；

第三步：检测神经网络模型对各组3D打印机各项参数进行检测，同时将检测结结果与行业标准进行对比，并将不符合标准的3D打印机标记为不合格，将符合标准的3D打印机标记为合格；

第四步：依据该组3D打印机合格数量与不合格数量绘制柱状图以及各组所占比例的饼图，同时收集过往检测结果以绘制合格数量以及不合格数量的折线图，并将三组数据图上传至管理平台供工作人员查看；

第五步：检测神经网络实时与互联网通信连接，定期获取3D打印机行业标准参数以进行训练更新。

6.根据权利要求5所述的一种3D打印机产品质量分析管控系统，其特征在于：所述管控分析具体步骤如下：

S1：调配管控模块接收神经网络模型传输的各组3D打印机的检测结果，同时提取各组3D打印机不合格参数信息；

S2：从生产模块中调取系统生产方案，同时自行构建生产三维模型，并进行生产流程模拟，调配管控模块接收管理平台上传的生产方案，并依据工作人员上传的生产方案对生产模块中存储的生产方案进行更新，对生产三维模型进行同步更新；

S3：调配管控模块与互联网进行通信连接，同时对更新后的生产三维模块进行模拟生产，同时从互联网中爬取相关3D打印机生产方案，并依据各组生产方案对模拟生产存在异常的生产流程进行优化，同时将优化方案反馈至管理平台。

7.根据权利要求3所述的一种3D打印机产品质量分析管控系统，其特征在于：所述云端存储平台用于存储产品记录表，并对其进行有序排列，同时构建检索数据库，并于管理平台构建通信连接3D打印机；

所述故障安全模块用于实时监测生产模块运行情况，当存在运行故障时，则向相关维护人员发出警报。

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