CN115393340A - 一种基于5g算法的ai视觉产品质量检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，包括电力输送单元和中央处理单元，所述中央处理单元包括数据导入单元、数据分类单元和数据备份单元，对数据信息进行采集,并且对采集的信息进行初步的清洗,对采集到的信息进行审核和对比,数据采集单元对应采集的数据进行分类归导,且分类归导的数据将逐一与产品信息对应,对应生成收集数据，通过储存的到中央处理单元内的信息进行备份复制处理，其中包括语音信息﹑图像信息﹑视频信息、文本信息、行业信息和舆情信息，及时的更新内容,定时查缺处理结果,通过程序对中央处理单元进行定时扫描,以查找丢点数据并将丢点数据信息保存起来，并对备份数据加密保护。
Description
技术领域
本发明属于质量检测技术领域，具体涉及一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统。
背景技术
产品质量关系着人类的健康与生存,影响着社会经济的发展,开展质量检测工作是了解和掌握工业产品质量变化情况﹐及时发现问题,加强质量管理的重要基础性工作；5G作为新一代无线通信技术,在带宽、时延、连接数等网络性能上较上一代蜂窝网络实现全方位提升,可为工业网络连接提供高可靠服务保障，通过5G网络可构建平台化的视觉检测模式，实现多检测点并行检测﹑智能管理，移动边缘计算(MEC)是5G重要能力之一,可在移动网络的边缘提供IT服务和计算能力,可极大降低端到端通信时延,同时保证生产数据安全，基于5G技术的平台化视觉检测系统,将为企业带来更多价值。
现有的对工业品质量检测方式多为人工目视进行,配合手动剔除；或是通过远程监控,并对不合格产品进行辅助标记,继而进行剔除，上述质量检测方式存在工作量大、操作繁琐,且工作误差较大的问题，同时无法做到低成本、智能化﹑高效率的视觉检测应用,从而降低了生产效率及产品质量,提高生产成本，为此我们提出一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统来解决现有技术中存在的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，通过对智能检测平台负责处理视觉检测流程,完成包括场景管理、业务管理、算法模型训练、算法管理、检测业务编排、检测结果分析等，平台提供状态查看和统一管理接口,适配不同场景的检测需求，智能检测平台通过5G网络与各检测点相联,实现1对n的检测管理与应用服务支持，可极大降低端到端通信时延；
对设备控制端内的工业相机模块，现场工控模块和现场设备，责现场端图像获取，现场设备,实现图像上传﹑控制指令下发、运行现场客户端软件等功能，支持对检测流程及检测结果进行大数据分析，以解决上述背景技术中提出现有技术中对工业品质量检测方式多为人工目视进行,配合手动剔除；或是通过远程监控,并对不合格产品进行辅助标记,继而进行剔除，上述质量检测方式存在工作量大、操作繁琐,且工作误差较大的问题，同时无法做到低成本、智能化﹑高效率的视觉检测应用,从而降低了生产效率及产品质量,提高生产成本的问题。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，包括设备控制端和智能检测平台，所述设备控制端包括与产线联动，将图像采集并上传至智能检测平台，并获取智能检测平台的处理结果，包括工业相机模块，现场工控模块和现场设备
所述智能检测平台智能检测平台是视觉检测系统的核心,部署在企业数据机房或云端服务器,主要负责处理视觉检测流程,完成包括场景管理、业务管理、算法模型训练、算法管理、检测业务编排、检测结果分析等，平台提供状态查看和统一管理接口,适配不同场景的检测需求，智能检测平台通过5G网络与各检测点相联,实现1对n的检测管理与应用服务支持，智能检测平台完成各类制造企业对工业视觉检测的业务，所述智能检测平台包括编排器模块、编排流程库模块、应用模块、基本参数检测模块、存放环境模块、环境检测模块和图像采集分析模块，及用于接收缺陷查询模块发送的分析服务器，利用缺陷查询模块发送的制造设备在各方位图像中的异常部件，将异常部件与设备数据库中存储的特殊异常部件进行对比,若异常部件中存在特殊异常部件,则分析服务器发送报警提示指令至预警模块。
优选的，所述工业相机模块,包括工业相机、镜头、光源等，工业相机模块主要负责现场端图像获取,根据不同检测场景及检测需求进行适配及选型，接收基本参数检测模块发送的制造设备的耗电量以及接收参数获取模块发送的制造设备制造单个元器件所需的时间,并将制造设备在固定时间段内的耗电量与标准耗电量进行对比,,若制造设备在固定时间段内的耗电量大于标准耗电量或单个元器件制造所需的时间大于制造该元器件的标准时间,则分析服务器发送报警提示指令至预警模块。
优选的，所述现场工控终端,一般为工控机,负责控制工业相机模块及现场设备,实现图像上传﹑控制指令下发、运行现场客户端软件等功能；现场设备,包括传感器﹑急停开关、三色灯、扫码枪、显示器等,负责信号检测及结果显示,实现系统触发、运行控制、结果显示等功能。
优选的，所述编排器模块通过编排器的方式将基础能力进行组合、协同及调用，用以完成对下层基础检测能力的封装，同时,针对特定场景的检测需求(如暗光),通过对基础能力的封装形成特定场景下的解决方案。
优选的，所述编排流程库模块根据不同的应用,建立一套支持将基础能力编排用以解决应用实际检测需求的编排流程库。
优选的，所述应用模块通过使用编排器及编排流程库调用基础检测能力,满足全部检测业务需求,并通过输入输出接口,向现场设备及人员提供工业检测应用服务。
优选的，所述基本参数检测模块用于对制造设备在生产过程中的耗电量进行检测,并将检测的制造设备的耗电量发送至分析服务器，同时获取同一时间内制造电子元器件的数量，并统计制造一个电子元器件所需的时间，制造所需时间发送至智能检测平台。
优选的，所述存放环境检测模块包括温度检测单元和湿度检测单元,温度检测单元为温度传感器,用于实时检测制造设备在运行环境中的温度大小,湿度检测单元为湿度传感器,用于实时检测制造设备在运行环境中的湿度大小。
优选的，所述环境检测模块,所述环境检测模块用于实时检测制造设备的运行存放环境中的温度和湿度,并将检测的运行环境中的温度和湿度发送至分析服务器。
优选的，所述图像采集分析模块为高清摄像头,用于对制造设备各方位进行图像采集,并将采集的制造设备各方位的图像进行传输，对传输，的图像信息进行滤波处理,提高图像的清晰度,并将经滤波处理后的图像进行部件提取,获取将各部件与设备数据库中存储的标准部件形状进行对比,以确定部件的形状,并提取部件形状中最能反映部件形状的特征点,以获取各部件特征点在图像中的位置坐标,并将各方位图像中的各部件特征点在图像中的位置坐标。
本发明的技术效果和优点：本发明提出的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，与现有技术相比，具有以下优点：
1、本发明5G算法构建智能检测平台，实现多检测点并行检测﹑智能管理，可在移动网络的边缘提供IT服务和计算能力,可极大降低端到端通信时延,同时保证生产数据安全。
2、本发明通过设备控制端中工业相机模块，现场工控模块和现场设备适合大规模部署，系统算法能力强,支持集成主流算法库，管理能力强,支持对检测流程及检测结果进行大数据分析，提供标准化操作流程,能有效降低人员准入门槛，可有效提升企业视觉检测智能化水平,满足多场景视觉检测需求,减少人员成本投入,提升生产效率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
图1为本发明结构流程示意图；
图2为本发明局部结构流程示意图。
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。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了如图1-2所示的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，包括设备控制端和智能检测平台，所述设备控制端包括与产线联动，将图像采集并上传至智能检测平台，并获取智能检测平台的处理结果，包括工业相机模块，现场工控模块和现场设备
所述智能检测平台智能检测平台是视觉检测系统的核心,部署在企业数据机房或云端服务器,主要负责处理视觉检测流程,完成包括场景管理、业务管理、算法模型训练、算法管理、检测业务编排、检测结果分析等，平台提供状态查看和统一管理接口,适配不同场景的检测需求，智能检测平台通过5G网络与各检测点相联,实现1对n的检测管理与应用服务支持，智能检测平台完成各类制造企业对工业视觉检测的业务，所述智能检测平台包括编排器模块、编排流程库模块、应用模块、基本参数检测模块、存放环境模块、环境检测模块和图像采集分析模块，及用于接收缺陷查询模块发送的分析服务器，利用缺陷查询模块发送的制造设备在各方位图像中的异常部件，将异常部件与设备数据库中存储的特殊异常部件进行对比,若异常部件中存在特殊异常部件,则分析服务器发送报警提示指令至预警模块。
请参阅图1所示，所述工业相机模块,包括工业相机、镜头、光源等，工业相机模块主要负责现场端图像获取,根据不同检测场景及检测需求进行适配及选型，接收基本参数检测模块发送的制造设备的耗电量以及接收参数获取模块发送的制造设备制造单个元器件所需的时间,并将制造设备在固定时间段内的耗电量与标准耗电量进行对比,,若制造设备在固定时间段内的耗电量大于标准耗电量或单个元器件制造所需的时间大于制造该元器件的标准时间,则分析服务器发送报警提示指令至预警模块。
请参阅图1所示，所述现场工控终端,一般为工控机,负责控制工业相机模块及现场设备,实现图像上传﹑控制指令下发、运行现场客户端软件等功能；现场设备,包括传感器﹑急停开关、三色灯、扫码枪、显示器等,负责信号检测及结果显示,实现系统触发、运行控制、结果显示等功能。
请参阅图1所示，所述编排器模块通过编排器的方式将基础能力进行组合、协同及调用，用以完成对下层基础检测能力的封装；同时,针对特定场景的检测需求(如暗光),通过对基础能力的封装形成特定场景下的解决方案。
请参阅图1所示，所述编排流程库模块根据不同的应用,建立一套支持将基础能力编排用以解决应用实际检测需求的编排流程库。
请参阅图1所示，所述应用模块通过使用编排器及编排流程库调用基础检测能力,满足全部检测业务需求,并通过输入输出接口,向现场设备及人员提供工业检测应用服务。
请参阅图1所示，所述基本参数检测模块用于对制造设备在生产过程中的耗电量进行检测,并将检测的制造设备的耗电量发送至分析服务器，同时获取同一时间内制造电子元器件的数量，并统计制造一个电子元器件所需的时间，制造所需时间发送至智能检测平台。
请参阅图1所示，所述存放环境检测模块包括温度检测单元和湿度检测单元,温度检测单元为温度传感器,用于实时检测制造设备在运行环境中的温度大小,湿度检测单元为湿度传感器,用于实时检测制造设备在运行环境中的湿度大小。
请参阅图2所示，所述环境检测模块,所述环境检测模块用于实时检测制造设备的运行存放环境中的温度和湿度,并将检测的运行环境中的温度和湿度发送至分析服务器。
请参阅图1所示，所述图像采集分析模块为高清摄像头,用于对制造设备各方位进行图像采集,并将采集的制造设备各方位的图像进行传输，对传输，的图像信息进行滤波处理,提高图像的清晰度,并将经滤波处理后的图像进行部件提取,获取将各部件与设备数据库中存储的标准部件形状进行对比,以确定部件的形状,并提取部件形状中最能反映部件形状的特征点,以获取各部件特征点在图像中的位置坐标,并将各方位图像中的各部件特征点在图像中的位置坐标。
工作原理：通过对智能检测平台负责处理视觉检测流程,完成包括场景管理、业务管理、算法模型训练、算法管理、检测业务编排、检测结果分析等，平台提供状态查看和统一管理接口,适配不同场景的检测需求，智能检测平台通过5G网络与各检测点相联,实现1对n的检测管理与应用服务支持，可极大降低端到端通信时延；
对设备控制端内的工业相机模块，现场工控模块和现场设备，责现场端图像获取，现场设备,实现图像上传﹑控制指令下发、运行现场客户端软件等功能，支持对检测流程及检测结果进行大数据分析。
最后应说明的是：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，包括设备控制端和智能检测平台，其特征在于：所述设备控制端包括与产线联动，将图像采集并上传至智能检测平台，并获取智能检测平台的处理结果，包括工业相机模块，现场工控模块和现场设备
所述智能检测平台智能检测平台是视觉检测系统的核心,部署在企业数据机房或云端服务器,主要负责处理视觉检测流程,完成包括场景管理、业务管理、算法模型训练、算法管理、检测业务编排、检测结果分析等，平台提供状态查看和统一管理接口,适配不同场景的检测需求，智能检测平台通过5G网络与各检测点相联,实现1对n的检测管理与应用服务支持，智能检测平台完成各类制造企业对工业视觉检测的业务，所述智能检测平台包括编排器模块、编排流程库模块、应用模块、基本参数检测模块、存放环境模块、环境检测模块和图像采集分析模块，及用于接收缺陷查询模块发送的分析服务器，利用缺陷查询模块发送的制造设备在各方位图像中的异常部件，将异常部件与设备数据库中存储的特殊异常部件进行对比,若异常部件中存在特殊异常部件,则分析服务器发送报警提示指令至预警模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，其特征在于：所述工业相机模块,包括工业相机、镜头、光源等，工业相机模块主要负责现场端图像获取,根据不同检测场景及检测需求进行适配及选型，接收基本参数检测模块发送的制造设备的耗电量以及接收参数获取模块发送的制造设备制造单个元器件所需的时间,并将制造设备在固定时间段内的耗电量与标准耗电量进行对比,,若制造设备在固定时间段内的耗电量大于标准耗电量或单个元器件制造所需的时间大于制造该元器件的标准时间,则分析服务器发送报警提示指令至预警模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，其特征在于：所述现场工控终端,一般为工控机,负责控制工业相机模块及现场设备,实现图像上传﹑控制指令下发、运行现场客户端软件等功能；现场设备,包括传感器﹑急停开关、三色灯、扫码枪和显示器等,负责信号检测及结果显示,实现系统触发、运行控制、结果显示等功能。
4.根据权利要求1所述的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，其特征在于：所述编排器模块通过编排器的方式将基础能力进行组合、协同及调用，用以完成对下层基础检测能力的封装，同时,针对特定场景的检测需求(如暗光),通过对基础能力的封装形成特定场景下的解决方案。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，其特征在于：所述编排流程库模块根据不同的应用,建立一套支持将基础能力编排用以解决应用实际检测需求的编排流程库。
6.根据权利要求5所述的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，其特征在于：所述应用模块通过使用编排器及编排流程库调用基础检测能力,满足全部检测业务需求,并通过输入输出接口,向现场设备及人员提供工业检测应用服务。
7.根据权利要求1所述的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，其特征在于：所述基本参数检测模块用于对制造设备在生产过程中的耗电量进行检测,并将检测的制造设备的耗电量发送至分析服务器，同时获取同一时间内制造电子元器件的数量，并统计制造一个电子元器件所需的时间，制造所需时间发送至智能检测平台。
8.根据权利要求7所述的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，其特征在于：所述存放环境检测模块包括温度检测单元和湿度检测单元,温度检测单元为温度传感器,用于实时检测制造设备在运行环境中的温度大小,湿度检测单元为湿度传感器,用于实时检测制造设备在运行环境中的湿度大小。
9.根据权利要求7所述的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，其特征在于：所述环境检测模块,所述环境检测模块用于实时检测制造设备的运行存放环境中的温度和湿度,并将检测的运行环境中的温度和湿度发送至分析服务器。
10.根据权利要求7所述的一种基于5G算法的AI视觉产品质量检测系统，其特征在于：所述图像采集分析模块为高清摄像头,用于对制造设备各方位进行图像采集,并将采集的制造设备各方位的图像进行传输，对传输，的图像信息进行滤波处理,提高图像的清晰度,并将经滤波处理后的图像进行部件提取,获取将各部件与设备数据库中存储的标准部件形状进行对比,以确定部件的形状,并提取部件形状中最能反映部件形状的特征点,以获取各部件特征点在图像中的位置坐标,并将各方位图像中的各部件特征点在图像中的位置坐标。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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