CN116223947A - 工业设备在线检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了工业设备在线检测系统及方法，工业设备在线检测系统包括检测设备侧、边缘侧和平台侧；检测设备侧与边缘侧通讯连接，检测设备侧还与待检测工业设备连接；边缘侧与平台侧通讯连接；检测设备侧，用于采集获取待检测工业设备的设备数据并发送至边缘侧；边缘侧，用于接收检测设备侧发送的设备数据，将设备数据进行本地存储，并将设备数据发送至平台侧；平台侧，用于接收边缘侧发送的设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对设备数据进行运算，得到设备检测结果。本发明实现了既可将检测设备侧获取到的设备数据上传至平台侧进行处理以提高了数据利用率，还可基于平台侧得到的设备检测结果可进一步应用于设备智能运维。

Description

工业设备在线检测系统及方法

技术领域

本发明涉及工业互联网技术领域，尤其涉及一种工业设备在线检测系统及方法。

背景技术

作为数字经济与实体经济融合发展的关键支撑，以工业互联网、工业大数据、人工智能等技术为手段推动工业设备上云、上平台，提升生产数据利用效率，提高智能产线、智能工厂的数字化管理和运营能力，成为当前产业转型升级的核心驱动。

在智能制造领域，面对新型显示、工业电子等产品的质量检测，以往采用的方式包括通过人工进行检测产品得到质量检测结果，或者通过视觉检测系统进行检测。

其中，通过人工检测产品的方式效率低、品质难以保障、且人工成本高。而传统视觉检测系统通过机器视觉、图像分析等技术，在提升缺陷检测精度、检测效率和产品品质方面具有显著改善，但仍存在数据利用率低、设备智能运维程度低等问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种工业设备在线检测系统及方法，旨在解决现有技术中传统视觉检测系统通过机器视觉、图像分析等技术对显示、工业电子等产品的质量检测存在数据利用率低、设备智能运维程度低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种工业设备在线检测系统，其包括:检测设备侧、边缘侧和平台侧；所述检测设备侧与所述边缘侧通讯连接，所述检测设备侧还与待检测工业设备连接；所述边缘侧与所述平台侧通讯连接；

所述检测设备侧，用于采集获取所述待检测工业设备的设备数据并发送至所述边缘侧；其中，所述设备数据包括设备图片、设备工作参数中的一种或多种；

所述边缘侧，用于接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据进行本地存储，并将所述设备数据发送至所述平台侧；

所述平台侧，用于接收所述边缘侧发送的所述设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到设备检测结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种工业设备在线检测方法，应用于如第一方面所述工业设备在线检测系统，方法包括：

检测设备侧采集获取所述待检测工业设备的设备数据并发送至边缘侧；其中，所述设备数据包括设备图片、设备工作参数中的一种或多种；

所述边缘侧接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据进行本地存储，并将所述设备数据发送至平台侧；

所述平台侧接收所述边缘侧发送的所述设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到设备检测结果。

本发明实施例提供了一种工业设备在线检测系统及方法，工业设备在线检测系统包括检测设备侧、边缘侧和平台侧；检测设备侧与边缘侧通讯连接，检测设备侧还与待检测工业设备连接；边缘侧与平台侧通讯连接；检测设备侧，用于采集获取待检测工业设备的设备数据并发送至边缘侧；边缘侧，用于接收检测设备侧发送的设备数据，将设备数据进行本地存储，并将设备数据发送至平台侧；平台侧，用于接收边缘侧发送的设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对设备数据进行运算，得到设备检测结果。本发明实现了既可将检测设备侧获取到的设备数据上传至平台侧进行处理以提高了数据利用率，还可基于平台侧得到的设备检测结果可进一步应用于设备智能运维。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中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是本发明实施例提供工业设备在线检测系统的示意性框图；

图2是本发明实施例提供工业设备在线检测系统第一实施例的示意性框图；

图3是本发明实施例提供工业设备在线检测系统第二实施例的示意性框图；

图4是本发明实施例提供工业设备在线检测系统第三实施例的示意性框图；

图5是本发明实施例提供的工业设备在线检测方法的流程示意图；

图6是本发明实施例提供的工业设备在线检测方法中步骤S120第一实施例的子流程示意图；

图7是本发明实施例提供的工业设备在线检测方法中步骤S120第二实施例的子流程示意图；

图8是本发明实施例提供的工业设备在线检测方法中步骤S130第二实施例的子流程示意图；

图9是本发明实施例提供的工业设备在线检测方法中步骤S120第三实施例的子流程示意图；

图10是本发明实施例提供的工业设备在线检测方法中步骤S130第三实施例的子流程示意图；

图11为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。

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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1，图1是本发明实施例提供工业设备在线检测系统的示意性框图。如图1所示，该工业设备在线检测系统10，其包括：检测设备侧100、边缘侧200和平台侧300；所述检测设备侧100与所述边缘侧200通讯连接，所述检测设备侧100还与待检测工业设备400连接；所述边缘侧200与所述平台侧300通讯连接；

所述检测设备侧100，用于采集获取所述待检测工业设备400的设备数据并发送至所述边缘侧200；其中，所述设备数据包括设备图片、设备工作参数中的一种或多种；

所述边缘侧200，用于接收所述检测设备侧100发送的所述设备数据，将所述设备数据进行本地存储，并将所述设备数据发送至所述平台侧300；

所述平台侧300，用于接收所述边缘侧200发送的所述设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到设备检测结果。

在本实施例中，为了充分利用工业互联网的数据处理和数据利用能力，可以将检测设备侧100作为最接近待检测工业设备400的前端采集装置，通过检测设备侧100采集到检测工业设备400的设备数据(如设备图片、设备工作参数中的一种或多种)后，可以不在检测设备侧100中进行设备数据的处理和分析，而是将设备数据先发送至边缘侧200。边缘侧200负载视觉算法、视觉检测软件、数据处理等功能，边缘侧200接收到设备数据后，可以存储在本地后进行一些实时性要求较高的轻量级数据处理任务，也可以选择不在本地进行数据处理而是将设备数据发送至平台侧300以由平台侧300进行进一步的数据处理和分析。当然，平台侧300作为整个系统的核心数据处理平台，在其他侧都未进行数据处理的情况下，在平台侧300中对设备数据进行处理。

其中，平台侧300可以理解为提供服务器、存储等硬件资源支持的综合系统，例如其可在存储了视觉检测的微服务、视觉算法机理模型、工业检测软件组件、数据建模和分析软件组件、工业数据清洗组件、工业数据管理和分析组件后，则集成了多种设备检测模型，从而可以对设备数据进行更多维度的利用。

在一实施例中，如图2所示，作为工业设备在线检测系统的第一实施例，是将工业设备在线检测系统10应用于工业互联网领域，所述边缘侧200包括智能工业网关210和边缘服务器220，所述智能工业网关210与所述检测设备侧100通讯连接，所述智能工业网关210与所述边缘服务器220通讯连接，所述边缘服务器220与所述平台侧300通讯连接；所述检测设备侧100包括智能工业相机、信号发生器及控制器中的任意一种或多种；所述平台侧300中存储的设备检测模型包括工业设备缺陷检测模型、工业设备模组检测模型、工业设备整机检测模型、工业设备功能检测模型中的任意一种或多种。

在本实施例中，为了在平台侧300中集成工业设备缺陷检测、工业设备模组检测、工业设备整机检测、工业设备功能检测等功能，可以在平台侧300中安装嵌入了工业设备缺陷检测模型、工业设备模组检测模型、工业设备整机检测模型、工业设备功能检测模型中的任意一种或多种模型的工业应用程序，从而实现平台侧300中的系统应用。

在工业设备在线检测系统10的工业互联网领域应用场景下，可以根据待检测工业设备400的具体设备数量规模、以及具体的设备在线检测场景灵活的确定平台侧300中服务器的具体种类以及部署的设备检测模型具体类型，并且还能确定边缘侧200中智能工业网关210和边缘服务器220的部署规模。

在一实施例中，如图3所示，作为工业设备在线检测系统的第二实施例，是将工业设备在线检测系统10应用于小规模工业企业的场景，所述检测设备侧100为智能工业相机；所述平台侧300为工业互联网平台或公有云平台；所述平台侧300中存储的设备检测模型为工业设备缺陷检测模型。

在本实施例中，作为工业设备在线检测系统的小规模工业企业的场景，可以具体限定为工业设备缺陷检测场景，此时部署于靠近待检测设备400的检测设备侧100为智能工业相机，从而可以采集到待检测设备400的设备图片。待检测设备400的设备图片则先被发送至边缘侧200中智能工业网关210，由智能工业网关210将设备图片不做任何预处理直接发送至边缘服务器220。在该场景下，边缘服务器220可以采用极小规模的服务器以降低部署成本，如不在边缘服务器220中部署设备检测模型，这就降低了边缘服务器220的部署难度。由于平台侧300集成部署了工业设备缺陷检测模型，且平台侧300为工业互联网平台或公有云平台，这就将整个工业设备在线检测系统的核心数据处理能力集中在平台侧，小规模工业企业只需要从工业互联网平台或公有云平台订阅相关的工业应用程序以集成设备检测模型，不需要自建平台，降低了实现在线检测的实现成本。而且，因为将检测设备侧100获取到的设备数据上传至平台侧300进行处理，提高了数据利用率，并且基于平台侧300得到的设备检测结果可进一步应用于设备智能运维。例如，当设备检测结果对应异常检测结果时，则可以获取平台侧300中对应的异常处理策略，并发送至待检测工业设备400进行自动化式的故障排除，从而实现设备智能运维。

在一实施例中，如图4所示，作为工业设备在线检测系统的第三实施例，是将工业设备在线检测系统10应用于大规模工业企业的场景，所述平台侧300包括云服务器320和业务中台310，所述边缘侧200包括智能工业网关210和边缘服务器220；所述业务中台310与所述云服务器320通讯连接，所述业务中台310还与所述边缘服务器220通讯连接，所述边缘服务器220与所述智能工业网关210通讯连接，所述智能工业网关210与所述检测设备侧100通讯连接；所述检测设备侧100包括智能工业相机、信号发生器及控制器中的任意一种或多种；所述云服务器320为混合云服务器或私有云服务器中的任意一种。

在本实施例中，作为工业设备在线检测系统的大规模工业企业的场景，由于大规模工业企业所部署的工业设备更多，故需要部署的检测设备侧100、边缘侧200及平台侧300的规模均应满足实际使用需求。由于检测设备侧100采集到的设备数据量更多，故可以在平台侧300中具体设置业务中台310。业务中台310还可对接MES(ManufacturingExecutionSystem，表示制造企业生产过程执行系统)、ERP(EnterpriseResourcePlanning，表示企业资源计划)等系统，以实现数据互通。当业务中台310接收到设备数据时，先由业务中台310对数据进行预处理(该预处理过程还能结合MES系统和/或ERP系统中的数据)，然后将预处理设备数据发送至云服务器320中进行进一步分析处理。由于在系统部署上融合了业务中台310，通过与制造企业MES、ERP等系统的打通实现数据互通，解决订单计划和生产计划信息的断点问题，解决执行管控和质量监控的断点问题。而且，工业设备在线检测系统10中包括的检测设备侧100与智能工业网关210可以基于4G网络、5G网络等连接，实现设备数据现场实时传输，实现设备数据的集中管理、实时感知和远程监控。所述云服务器为混合云服务器或私有云服务器中的任意一种，以实现设备在线检测。

在云服务器320中还能融合工业互联网平台和微服务组件库，进行视觉检测、设备监控、生产管理等工业应用程序的内嵌，实现整合企业生产、办公系统，集成生产全流程信息，进行设备全生命周期管理。

可见，本申请的工业设备在线检测系统一方面将检测设备侧获取到的设备数据上传至平台侧进行处理，提高了数据利用率。另一方面，还能基于平台侧得到的设备检测结果可进一步应用于设备智能运维。

本发明实施例还提供了一种应用于如上述任一实施例所述工业设备在线检测系统的工业设备在线检测方法，如图5所示，所述工业设备在线检测方法包括：

S110、检测设备侧采集获取所述待检测工业设备的设备数据并发送至边缘侧；其中，所述设备数据包括设备图片、设备工作参数中的一种或多种；

S120、所述边缘侧接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据进行本地存储，并将所述设备数据发送至平台侧；

S130、所述平台侧接收所述边缘侧发送的所述设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到设备检测结果。

在本实施例中，请同时参阅图1，为了充分利用工业互联网的数据处理和数据利用能力，可以将检测设备侧100作为最接近待检测工业设备400的前端采集装置，通过检测设备侧100采集到检测工业设备400的设备数据(如设备图片、设备工作参数中的一种或多种)后，可以不在检测设备侧100中进行设备数据的处理和分析，而是将设备数据先发送至边缘侧200。边缘侧200负载视觉算法、视觉检测软件、数据处理等功能，边缘侧200接收到设备数据后，可以存储在本地后进行一些实时性要求较高的轻量级数据处理任务，也可以选择不在本地进行数据处理而是将设备数据发送至平台侧300以由平台侧300进行进一步的数据处理和分析。当然，平台侧300作为整个系统的核心数据处理平台，在其他侧都未进行数据处理的情况下，在平台侧300中对设备数据进行处理。

其中，平台侧300可以理解为提供服务器、存储等硬件资源支持的综合系统，例如其可在存储了视觉检测的微服务、视觉算法机理模型、工业检测软件组件、数据建模和分析软件组件、工业数据清洗组件、工业数据管理和分析组件后，则集成了多种设备检测模型，从而可以对设备数据进行更多维度的利用。

在一实施例中，如图2和图6所示，作为工业设备在线检测方法的第一实施例，是将工业设备在线检测方法应用于工业互联网领域，所述边缘侧200包括智能工业网关210和边缘服务器220，所述智能工业网关210与所述检测设备侧100通讯连接，所述智能工业网关210与所述边缘服务器220通讯连接，所述边缘服务器220与所述平台侧300通讯连接；所述检测设备侧100包括智能工业相机、信号发生器及控制器中的任意一种或多种；所述平台侧300中存储的设备检测模型包括工业设备缺陷检测模型、工业设备模组检测模型、工业设备整机检测模型、工业设备功能检测模型中的任意一种或多种；

如图6所示，所述步骤S120包括：

S121a、所述智能工业网关接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据基于预设的数据过滤策略进行数据过滤，以更新所述设备数据；

S122a、所述智能工业网关将所述设备数据发送至所述边缘服务器并存储；

S123a、所述边缘服务器将所述设备数据发送至所述平台侧。

在本实施例中，为了在平台侧300中集成工业设备缺陷检测、工业设备模组检测、工业设备整机检测、工业设备功能检测等功能，可以在平台侧300中安装嵌入了工业设备缺陷检测模型、工业设备模组检测模型、工业设备整机检测模型、工业设备功能检测模型中的任意一种或多种模型的工业应用程序，从而实现平台侧300中的系统应用。

在工业设备在线检测系统10的工业互联网领域应用场景下，可以根据待检测工业设备400的具体设备数量规模、以及具体的设备在线检测场景灵活的确定平台侧300中服务器的具体种类以及部署的设备检测模型具体类型，并且还能确定边缘侧200中智能工业网关210和边缘服务器220的部署规模。

其中，为了有效降低平台侧300中的数据处理量，可以在智能工业网关210中预先部署数据过滤策略，如数据过滤策略用于筛选设备数据中具有预设数据类型或预设数据格式的数据，从而有效降低设备数据的数据量，降低平台侧300中的数据处理压力。

在一实施例中，如图3和图7所示，作为工业设备在线检测方法的第二实施例，是将工业设备在线检测方法应用于小规模工业企业的场景，所述检测设备侧100为智能工业相机；所述平台侧300为工业互联网平台或公有云平台；所述平台侧300中存储的设备检测模型为工业设备缺陷检测模型；

如图7所示，所述步骤S120包括：

S121b、所述智能工业网关接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，并获取所述设备数据中包括的设备图片；

S122b、所述智能工业网关将所述设备数据中的设备图片基于预设的图片分组策略进行划分以得到多个图片子集；

S123b、所述智能工业网关将所述多个图片子集发送至所述边缘服务器并存储；

S124b、所述边缘服务器将所述多个图片子集发送至所述平台侧。

在本实施例中，作为工业设备在线检测系统的小规模工业企业的场景，可以具体限定为工业设备缺陷检测场景，此时部署于靠近待检测设备400的检测设备侧100为智能工业相机，从而可以采集到待检测设备400的设备图片。待检测设备400的设备图片则先被发送至边缘侧200中智能工业网关210，由智能工业网关210将设备图片不做任何预处理直接发送至边缘服务器220。在该场景下，边缘服务器220可以采用极小规模的服务器以降低部署成本，如不在边缘服务器220中部署设备检测模型，这就降低了边缘服务器220的部署难度。由于平台侧300集成部署了工业设备缺陷检测模型，且平台侧300为工业互联网平台或公有云平台，这就将整个工业设备在线检测系统的核心数据处理能力集中在平台侧，小规模工业企业只需要从工业互联网平台或公有云平台订阅相关的工业应用程序以集成设备检测模型，不需要自建平台，降低了实现在线检测的实现成本。而且，因为将检测设备侧100获取到的设备数据上传至平台侧300进行处理，提高了数据利用率，并且基于平台侧300得到的设备检测结果可进一步应用于设备智能运维。例如，当设备检测结果对应异常检测结果时，则可以获取平台侧300中对应的异常处理策略，并发送至待检测工业设备400进行自动化式的故障排除，从而实现设备智能运维。

其中，由于在将工业设备在线检测方法应用于小规模工业企业的场景时，具体是智能工业相机采集到多张设备图片，为了更有针对性且更快速的进行图像识别，可以在智能工业网关处先将所述设备数据中的设备图片基于预设的图片分组策略(如将图片采集时间属于同一分钟内的图片划分进同一组)进行划分以得到多个图片子集，之后智能工业网关将多个图片子集经由边缘服务器发送至平台侧进行分组式的图像识别。

在一实施例中，如图8所示，所述步骤S130包括：

S131a、所述平台侧接收并获取所述设备数据中的多个图片子集；

S132a、所述平台侧基于工业设备缺陷检测模型对所述多个图片子集进行缺陷识别，得到与所述多个图片子集分别对应的设备缺陷识别结果，并组成所述设备检测结果。

在本实施例中，当平台侧接收到多个图片子集，将每一个图片子集中每一张设备图片基于工业设备缺陷检测模型进行识别，得到每一张设备图片分别对应的设备缺陷识别结果。此时可以将每一张设备图片分别对应的设备缺陷识别结果中筛选出出现频次最大的设备缺陷识别结果，以作为最终的所述设备检测结果。由于结合了多个设备缺陷识别结果进行分析，可以得到准确度更高的设备检测结果。

在一实施例中，如图4和图9所示，作为工业设备在线检测方法的第三实施例，是将工业设备在线检测方法应用于大规模工业企业的场景，所述平台侧300包括云服务器320和业务中台310，所述边缘侧200包括智能工业网关210和边缘服务器220；所述业务中台310与所述云服务器320通讯连接，所述业务中台310还与所述边缘服务器220通讯连接，所述边缘服务器220与所述智能工业网关210通讯连接，所述智能工业网关210与所述检测设备侧100通讯连接；所述检测设备侧100包括智能工业相机、信号发生器及控制器中的任意一种或多种；所述云服务器320为混合云服务器或私有云服务器中的任意一种；

如图9所示，所述步骤S120包括：

S121c、所述智能工业网关接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据基于预设的数据预处理策略进行数据预处理，以更新所述设备数据；

S122c、所述智能工业网关将所述设备数据发送至所述边缘服务器并存储；

S123c、所述边缘服务器将所述设备数据发送至所述平台侧。

在本实施例中，作为工业设备在线检测系统的大规模工业企业的场景，由于大规模工业企业所部署的工业设备更多，故需要部署的检测设备侧100、边缘侧200及平台侧300的规模均应满足实际使用需求。由于检测设备侧100采集到的设备数据量更多，故可以在平台侧300中具体设置业务中台310。业务中台310还可对接MES(ManufacturingExecutionSystem，表示制造企业生产过程执行系统)、ERP(EnterpriseResourcePlanning，表示企业资源计划)等系统，以实现数据互通。当业务中台310接收到设备数据时，先由业务中台310对数据进行预处理(该预处理过程还能结合MES系统和/或ERP系统中的数据)，然后将预处理设备数据发送至云服务器320中进行进一步分析处理。由于在系统部署上融合了业务中台310，通过与制造企业MES、ERP等系统的打通实现数据互通，解决订单计划和生产计划信息的断点问题，解决执行管控和质量监控的断点问题。而且，工业设备在线检测系统10中包括的检测设备侧100与智能工业网关210可以基于4G网络、5G网络等连接，实现设备数据现场实时传输，实现设备数据的集中管理、实时感知和远程监控。所述云服务器为混合云服务器或私有云服务器中的任意一种，以实现设备在线检测。

在云服务器320中还能融合工业互联网平台和微服务组件库，进行视觉检测、设备监控、生产管理等工业应用程序的内嵌，实现整合企业生产、办公系统，集成生产全流程信息，进行设备全生命周期管理。

其中，为了降低业务中台310和云服务器320的数据处理压力，还可以在智能工业网关210中预先部署数据预处理策略(如数据清洗、数据去重、缺失值补全等)，在智能工业网关210将所述设备数据基于预设的数据预处理策略进行数据预处理以更新所述设备数据后，将提升了数据质量且降低了数据总量的设备数据传输至业务中台310和云服务器320进一步进行处理。

在一实施例中，如图10所示，步骤S130包括：

S131b、所述业务中台接收所述边缘侧发送的所述设备数据，获取与所述设备数据的对应工业设备唯一标识并存储；

S132b、所述业务中台基于预设的数据加工策略进行数据加工以更新所述设备数据，并将所述设备数据发送至在所述云服务器；

S133b、所述云服务器基于所述设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到设备检测结果。

在本实施例中，当业务中台获取到设备数据后，也能同时基于与所述设备数据的对应工业设备唯一标识获知具体上传了设备数据的目标待检测工业设备。之后在业务中台中基于数据加工策略(如将设备工作参数中各子参数串接组成参数序列等)对设备数据进行数据加工以更新所述设备数据，将提升了数据质量的设备数据传输至云服务器320进一步进行处理。

上述工业设备在线检测系统中边缘侧的边缘侧或平台侧可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图11所示的计算机设备上运行。

请参阅图11，图11是本发明实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备集成了本发明实施例所提供的任一种边缘侧或平台侧。

参阅图11，该计算机设备包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。

该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种在边缘侧或平台侧中执行的工业设备在线检测方法。

该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备的运行。

该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行上述的在边缘侧或平台侧中执行的工业设备在线检测方法。

该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现上述的在边缘侧或平台侧中执行的工业设备在线检测方法。

应当理解，在本发明实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。

因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序包括程序指令。该程序指令被处理器执行时使处理器执行上述的在边缘侧或平台侧中执行的工业设备在线检测方法。

所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。

该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种工业设备在线检测系统，其特征在于，包括检测设备侧、边缘侧和平台侧；所述检测设备侧与所述边缘侧通讯连接，所述检测设备侧还与待检测工业设备连接；所述边缘侧与所述平台侧通讯连接；

所述检测设备侧，用于采集获取所述待检测工业设备的设备数据并发送至所述边缘侧；其中，所述设备数据包括设备图片、设备工作参数中的一种或多种；

所述边缘侧，用于接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据进行本地存储，并将所述设备数据发送至所述平台侧；

所述平台侧，用于接收所述边缘侧发送的所述设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到设备检测结果。

2.根据权利要求1所述的工业设备在线检测系统，其特征在于，所述边缘侧包括智能工业网关和边缘服务器，所述智能工业网关与所述检测设备侧通讯连接，所述智能工业网关与所述边缘服务器通讯连接，所述边缘服务器与所述平台侧通讯连接；所述检测设备侧包括智能工业相机、信号发生器及控制器中的任意一种或多种；所述平台侧中存储的设备检测模型包括工业设备缺陷检测模型、工业设备模组检测模型、工业设备整机检测模型、工业设备功能检测模型中的任意一种或多种。

3.根据权利要求2所述的工业设备在线检测系统，其特征在于，所述检测设备侧为智能工业相机；所述平台侧为工业互联网平台或公有云平台；所述平台侧中存储的设备检测模型为工业设备缺陷检测模型。

4.根据权利要求1所述的工业设备在线检测系统，其特征在于，所述平台侧包括云服务器和业务中台，所述边缘侧包括智能工业网关和边缘服务器；所述业务中台与所述云服务器通讯连接，所述业务中台还与所述边缘服务器通讯连接，所述边缘服务器与所述智能工业网关通讯连接，所述智能工业网关与所述检测设备侧通讯连接；所述检测设备侧包括智能工业相机、信号发生器及控制器中的任意一种或多种；所述云服务器为混合云服务器或私有云服务器中的任意一种。

5.一种工业设备在线检测方法，应用于如权利要求1-4任一项所述工业设备在线检测系统，其特征在于，所述方法包括：

检测设备侧采集获取所述待检测工业设备的设备数据并发送至边缘侧；其中，所述设备数据包括设备图片、设备工作参数中的一种或多种；

所述边缘侧接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据进行本地存储，并将所述设备数据发送至平台侧；

所述平台侧接收所述边缘侧发送的所述设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到设备检测结果。

6.根据权利要求5所述的工业设备在线检测方法，其特征在于，所述边缘侧包括智能工业网关和边缘服务器，所述智能工业网关与所述检测设备侧通讯连接，所述智能工业网关与所述边缘服务器通讯连接，所述边缘服务器与所述平台侧通讯连接；所述检测设备侧包括智能工业相机、信号发生器及控制器中的任意一种或多种；所述平台侧中存储的设备检测模型包括工业设备缺陷检测模型、工业设备模组检测模型、工业设备整机检测模型、工业设备功能检测模型中的任意一种或多种；

所述边缘侧接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据进行本地存储，并将所述设备数据发送至平台侧，包括：

所述智能工业网关接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据基于预设的数据过滤策略进行数据过滤，以更新所述设备数据；

所述智能工业网关将所述设备数据发送至所述边缘服务器并存储；

所述边缘服务器将所述设备数据发送至所述平台侧。

7.根据权利要求6所述的工业设备在线检测方法，其特征在于，所述检测设备侧为智能工业相机；所述平台侧为工业互联网平台或公有云平台；所述平台侧中存储的设备检测模型为工业设备缺陷检测模型；

所述边缘侧接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据进行本地存储，并将所述设备数据发送至平台侧，包括：

所述智能工业网关接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，并获取所述设备数据中包括的设备图片；

所述智能工业网关将所述设备数据中的设备图片基于预设的图片分组策略进行划分以得到多个图片子集；

所述智能工业网关将所述多个图片子集发送至所述边缘服务器并存储；

所述边缘服务器将所述多个图片子集发送至所述平台侧。

8.根据权利要求7所述的工业设备在线检测方法，其特征在于，所述平台侧接收所述边缘侧发送的所述设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到设备检测结果，包括：

所述平台侧接收并获取所述设备数据中的多个图片子集；

所述平台侧基于工业设备缺陷检测模型对所述多个图片子集进行缺陷识别，得到与所述多个图片子集分别对应的设备缺陷识别结果，并组成所述设备检测结果。

9.根据权利要求5所述的工业设备在线检测方法，其特征在于，所述平台侧包括云服务器和业务中台，所述边缘侧包括智能工业网关和边缘服务器；所述业务中台与所述云服务器通讯连接，所述业务中台还与所述边缘服务器通讯连接，所述边缘服务器与所述智能工业网关通讯连接，所述智能工业网关与所述检测设备侧通讯连接；所述检测设备侧包括智能工业相机、信号发生器及控制器中的任意一种或多种；所述云服务器为混合云服务器或私有云服务器中的任意一种；

所述边缘侧接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据进行本地存储，并将所述设备数据发送至平台侧，包括：

所述智能工业网关接收所述检测设备侧发送的所述设备数据，将所述设备数据基于预设的数据预处理策略进行数据预处理，以更新所述设备数据；

所述智能工业网关将所述设备数据发送至所述边缘服务器并存储；

所述边缘服务器将所述设备数据发送至所述平台侧。

10.根据权利要求9所述的工业设备在线检测方法，其特征在于，所述平台侧接收所述边缘侧发送的所述设备数据，基于本地预先存储的设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到设备检测结果，包括：

所述业务中台接收所述边缘侧发送的所述设备数据，获取与所述设备数据的对应工业设备唯一标识并存储；

所述业务中台基于预设的数据加工策略进行数据加工以更新所述设备数据，并将所述设备数据发送至在所述云服务器；

所述云服务器基于所述设备检测模型对所述设备数据进行运算，得到所述设备检测结果。

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