CN117196587A - 用于制丝车间的在线检测方法、装置、系统和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于制丝车间的在线检测方法、装置、系统和存储介质，其中，所述用于制丝车间的在线检测方法包括：获取车间内不同监测区域的监测信息；若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略；控制显示设备展示所述异常情况和所述处理策略。本发明通过对车间不同区域进行监测信息采集，实现了大范围监测，并基于当前的异常情况智能化推荐匹配的处理策略，降低了对人力资源的依赖以及检修人员的水平门槛，提高了对异常情况的处理效率。
Description
技术领域
本申请涉及物流检测技术领域，具体而言，涉及一种用于制丝车间的在线检测方法、装置、系统和存储介质。
背景技术
在烟草行业中，目前制丝车间生产过程中的皮带桥运行状态、皮带是否跑偏、物料是否堵料、物料入柜状态、运行设备侵入检测、设备防护罩及安全门的开启状态、车间地面上是否存在水渍、烟灰等检测，往往是通过人工现场检查，发现发生状况后再采取措施的方式，这样不仅会对人力资源造成浪费，存在安全隐患，使得对异常情况的处理效率偏低，也对检修人员的水平存在较高的要求。
发明内容
为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种用于制丝车间的在线检测方法、装置、系统和存储介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种用于制丝车间的在线检测方法，包括：
获取车间内不同监测区域的监测信息；
若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略；
控制显示设备展示所述异常情况和所述处理策略。
优选的，所述获取车间内不同监测区域的监测信息，包括：
控制长焦摄像机调整拍摄角度，实时获取车间内不同监测区域的监测信息。
优选的，所述获取车间内不同监测区域的监测信息，还包括：
依次获取车间内的第一监测区域的第一监测信息和第二监测区域的第二监测信息；所述第一监测区域至所述第二监测区域的方向为物料移动方向。
优选的，在若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略之前，所述方法还包括：
基于历史异常情况和历史处理策略训练网络模型，生成预训练模型。
优选的，所述若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略，包括：
若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，确定所述监测区域的异常类型；
将所述监测区域和所述异常类型输入至所述预训练模型，生成相匹配的处理策略。
优选的，若所述异常类型表征存在安全隐患，停止车间设备的运行。
优选的，若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，生成告警信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种用于制丝车间的在线检测装置，包括：
获取模块，用于获取车间内不同监测区域的监测信息；
生成模块，用于若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略；
控制模块，用于控制显示设备展示所述异常情况和所述处理策略。
第三方面，本申请实施例提供了一种用于制丝车间的在线检测系统，包括：长焦摄像机、控制子系统和显示设备；其中，
所述长焦摄像机，用于对车间内不同监测区域进行检测，获取监测信息，并将所述监控信息发送至所述控制子系统；
所述控制子系统，用于对所述监控系统进行分析，若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，控制预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略，并将所述异常情况和所述处理策略发送至显示设备；
所述显示设备，用于展示所述异常情况和所述处理策略。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。
本发明的有益效果为：通过对车间不同区域进行监测信息采集，实现了大范围监测，并基于当前的异常情况智能化推荐匹配的处理策略，降低了对人力资源的依赖以及检修人员的水平门槛，提高了对异常情况的处理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需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申请的一些实施例，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为本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测装置的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测系统的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本申请的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。
下面的描述提供了示例，并且不对权利要求书中阐述的范围、适用性或示例进行限制。可以在不脱离本申请内容的范围的情况下，对描述的元素的功能和布置做出改变。各个示例可以适当省略、替代或添加各种过程或组件。例如所描述的方法可以以所描述的顺序不同的顺序来执行，并且可以添加、省略或组合各种步骤。此外，可以将关于一些示例描述的特征组合到其他示例中。
为了更好地理解本发明，在描述本发明之前，首先对文中出现的部分名词的含义进行解释。
参见图1，图1是本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测方法的流程示意图。在本申请实施例中，该用于制丝车间的在线检测方法，包括：
步骤S110，获取车间内不同监测区域的监测信息。
在本实施例中，应用场景可以为烟草行业的制丝车间。监测区域至少包括以传送皮带为主体的传送区域以及传送区域以外的工作区域。其中，传送区域还可以根据传送物料类型的不同或传送带的不同进行细分。检测信息可以包括皮带桥的运行状态、皮带是否跑偏、物料是否堵料、物料入柜状态、运行设备的侵入检测、设备防护罩及安全门的开启状态、车间地面上是否存在水渍、烟灰等信息。
考虑到车间的空间大小，当车间的空间较大时，可以通过在车间的顶部设置长焦摄像机来完成信息的采集，获取相应的检测信息。长焦摄像机的镜头焦距长，视角小，在底片上成像大，因此在同一距离上能拍出比标准镜头更大的影像，得到更加准确的监测信息。
在一种可实施方式中，步骤S110，获取车间内不同监测区域的监测信息，包括：
控制长焦摄像机调整拍摄角度，实时获取车间内不同监测区域的监测信息。
在本实施例中，可以通过设定好的程序周期性控制长焦摄像机调整拍摄角度，由此实现对车间内的全方位监控，获取各个不同监测区域的监测信息。需要说明的是，长焦摄像机的数量可以是一个或多个。若长焦摄像机的数量为多个，则这多个长焦摄像机的总监控覆盖范围应实现最大化或接近最大化。
在一个示例中，长焦摄像机以预设转动速率匀速转动，实时获取车间内不同监测区域的监测信息。
在另一个示例中，长焦摄像机转动至相应角度后，以该角度完成预设时长的监控后，再转动预设角度进行拍摄，每次转动的角度大小相同，转动完成后完成一次拍摄的时长也相同。
在一种可实施方式中，步骤S110，获取车间内不同监测区域的监测信息，还包括：
依次获取车间内的第一监测区域的第一监测信息和第二监测区域的第二监测信息；第一监测区域至第二监测区域的方向为物料移动方向。
在本实施例中，物料传输开始时，可以根据物料移动方向进行监控，当物料是由第一监测区域转送至第二监测区域时，可以通过依次采集第一监测区域和第二监测区域的监测信息。物料传输结束时，可以逆向进行监控，即识别到第二监测区域不存在物料后，再对第一监测区域进行监控，当两监测区域的皮带上物料清空后，允许停车。
步骤S120，若监测信息表征至少一个监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与异常情况相匹配的处理策略。
在本实施例中，根据当前监测的异常情况，可以进行智能推荐，得到相匹配的处理策略。其中，预训练模型可以包括多组异常情况与处理策略的映射关系。每条异常情况可以对应有一条或多条处理策略。
在一种可实施方式中，在步骤S120，若监测信息表征至少一个监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与异常情况相匹配的处理策略之前，本在线检测方法还包括：
基于历史异常情况和历史处理策略训练网络模型，生成预训练模型。
在本实施例中，可以统计以往的历史数据，进行分析和筛选，得到已出现过的异常情况以及所采取的处理策略，并由此对网络模型进行训练，得到预训练模型，由此，当出现异常情况时，可以智能推荐相匹配的一条或多条处理策略。
在一种可实施方式中，步骤S120，若监测信息表征至少一个监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与异常情况相匹配的处理策略，包括：
若监测信息表征至少一个监测区域存在异常情况，确定监测区域的异常类型；
将监测区域和异常类型输入至预训练模型，生成相匹配的处理策略。
在本实施例中，预训练模型中包括异常情况与处理策略的映射关系，不同异常类型可以对应一条或多条处理策略。若出现的异常类型为已出现过的，且存在相应的处理策略，则可以直接基于预训练模型生成相匹配的处理策略。若当前的异常类型为新出现的，则不生成处理策略。
在一种可实施方式中，若异常类型表征存在安全隐患，停止车间设备的运行。
在本实施例中，为确保产线安全以及人员安全，当出现异常情况是，需要控制整条产线停止工作，直至异常情况消除后，才可以恢复产线的运行，避免在维修过程中出现安全事故。
在一种可实施方式中，若监测信息表征至少一个监测区域存在异常情况，生成告警信息。
示例性的，当异常情况为发生堵料时，立刻告警信息，将信息发送给生产管理系统，并同步发送到移动智能终端确保及时处理堵料情况，等待堵料状态解除后重新开车。
步骤S130，控制显示设备展示异常情况和处理策略。
这里的显示设备可以是智能终端。当车间内出现异常情况时，显示设备可以及时展示异常情况和相匹配的处理策略，便于维修人员及时采取维修动作，提高维修的效率，降低生产损失。
本实施例通过对车间不同区域进行监测信息采集，实现了大范围监测，并基于当前的异常情况智能化推荐匹配的处理策略，降低了对人力资源的依赖以及检修人员的水平门槛，提高了对异常情况的处理效率。
下面将结合附图2，对本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测装置进行详细介绍。需要说明的是，图2为本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测装置的结构示意图，用于执行本申请图1所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请图1所示的实施例。
请参见图2，图2是本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测装置的结构示意图。如图2所示，该用于制丝车间的线检测装置200包括：
获取模块210，用于获取车间内不同监测区域的监测信息；
生成模块220，用于若监测信息表征至少一个监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与异常情况相匹配的处理策略；
控制模块230，用于控制显示设备展示异常情况和处理策略。
在一种可实施方式中，获取模块210具体用于：
控制长焦摄像机调整拍摄角度，实时获取车间内不同监测区域的监测信息。
在一种可实施方式中，获取模块210具体还用于：
依次获取车间内的第一监测区域的第一监测信息和第二监测区域的第二监测信息；第一监测区域至第二监测区域的方向为物料移动方向。
在一种可实施方式中，在线检测装置200包括训练模块，训练模块具体用于：
基于历史异常情况和历史处理策略训练网络模型，生成预训练模型。
在一种可实施方式中，生成模块220具体用于：
若监测信息表征至少一个监测区域存在异常情况，确定监测区域的异常类型；
将监测区域和所述异常类型输入至预训练模型，生成相匹配的处理策略。
在一种可实施方式中，生成模块220具体还用于
若监测信息表征至少一个监测区域存在异常情况，生成告警信息。
在一种可实施方式中，控制模块230具体用于：
用于若异常类型表征存在安全隐患，停止车间设备的运行。
下面将结合附图3，对本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测系统进行详细介绍。需要说明的是，图3为本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测系统的结构示意图，用于执行本申请图1所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请图1所示的实施例。
请参见图3，图3是本申请实施例提供的一种用于制丝车间的在线检测系统的结构示意图。如图3所示，该用于制丝车间的在线检测系统300包括：长焦摄像机310、控制子系统320和显示设备330；其中，
长焦摄像机310，用于对车间内不同监测区域进行检测，获取监测信息，并将监控信息发送至控制子系统；
控制子系统320，用于对监控系统进行分析，若监测信息表征至少一个监测区域存在异常情况，控制预训练模型生成与异常情况相匹配的处理策略，并将异常情况和处理策略发送至显示设备；
显示设备330，用于展示异常情况和处理策略。
在本实施例中，控制子系统320通过GigE千兆网接口、USB协议等有线连接的方式或5G通信无线连接的方式实现对车间生产现场的长焦摄像机310的控制。其次，在收到生产开机信号后对各点位现场进行图像数据采集并传回现场工控机进行处理，处理结果通过5G通信传递给总控装置经由车间管理人员安全确认。随后，长焦摄像机310与控制子系统320之间实时传输生产监控信息，达成实时监控、报警信号传输。最终，该系统还可以通过建立数据库实现违规日志的回溯，包括图片日志、视频日志、文档日志等回溯查询方式进行监测管理，满足卷烟厂实际作业生产时的高效率、高准确性、实时性质量把控要求。这里，控制子系统320可以是虚拟机服务。另外，异常情况、报警信号及处理策略均可通过显示设备330进行展示。显示设备330可以是手机或电脑的显示屏幕。
需要说明的是，在图3中，除长焦摄像机310、控制子系统320和显示设备330，还涉及到具体的应用场景，其中，A表示第一监测区域，可以用于传输烟叶块，B表示第二监测区域，可以用于传输烟叶块以及烟用薄片布料机340释放的烟用薄片。烟用薄片布料机340可以通过有线或无线的方式与控制子系统320连接。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请实施例的技术方案可借助软件和/或硬件来实现。本说明书中的“单元”和“模块”是指能够独立完成或与其他部件配合完成特定功能的软件和/或硬件，其中硬件例如可以是现场可编程门阵列（Field－ProgrammableGate Array，FPGA）、集成电路（Integrated Circuit，IC）等。
本申请实施例的各处理单元和/或模块，可通过实现本申请实施例所述的功能的模拟电路而实现，也可以通过执行本申请实施例所述的功能的软件而实现。
参图4，其示出了本申请实施例所涉及的一种电子设备的结构示意图，该电子设备可以用于实施图2所示实施例中的方法。如图4所示，电子设备400可以包括：至少一个中央处理器401，至少一个网络接口404，用户接口403，存储器405，至少一个通信总线402。
其中，通信总线402用于实现这些组件之间的连接通信。
其中，用户接口403可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口403还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口404可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。
其中，中央处理器401可以包括一个或者多个处理核心。中央处理器401利用各种接口和线路连接整个电子设备400内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器405内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器405内的数据，执行终端400的各种功能和处理数据。可选的，中央处理器401可以采用数字信号处理（Digital SignalProcessing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable Logic Array，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。中央处理器401可集成中央中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、图像中央处理器（GraphicsProcessing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到中央处理器401中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器405可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-OnlyMemory）。可选的，该存储器305包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器405可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器405可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器405可选的还可以是至少一个位于远离前述中央处理器401的存储装置。如图4所示，作为一种计算机存储介质的存储器405中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及程序指令。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。其中，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微型驱动器以及磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪速存储器设备、磁卡或光卡、纳米系统（包括分子存储器IC），或适合于存储指令和/或数据的任何类型的媒介或设备。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可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，例如所述单元的划分，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。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请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，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述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，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器（Read-Only Memory， ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通进程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器（Read-Only Memory， ROM）、随机存取器（Random AccessMemory，RAM）、磁盘或光盘等。
以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的公开后，将容易想到本公开的其实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。
Claims (10)
1.一种用于制丝车间的在线检测方法，其特征在于，包括：
获取车间内不同监测区域的监测信息；
若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略；
控制显示设备展示所述异常情况和所述处理策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车间内不同监测区域的监测信息，包括：
控制长焦摄像机调整拍摄角度，实时获取车间内不同监测区域的监测信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车间内不同监测区域的监测信息，还包括：
依次获取车间内的第一监测区域的第一监测信息和第二监测区域的第二监测信息；所述第一监测区域至所述第二监测区域的方向为物料移动方向。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略之前，所述方法还包括：
基于历史异常情况和历史处理策略训练网络模型，生成预训练模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略，包括：
若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，确定所述监测区域的异常类型；
将所述监测区域和所述异常类型输入至所述预训练模型，生成相匹配的处理策略。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述异常类型表征存在安全隐患，停止车间设备的运行。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，生成告警信息。
8.一种用于制丝车间的在线检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取车间内不同监测区域的监测信息；
生成模块，用于若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，基于预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略；
控制模块，用于控制显示设备展示所述异常情况和所述处理策略。
9.一种用于制丝车间的在线检测系统，其特征在于，包括：长焦摄像机、控制子系统和显示设备；其中，
所述长焦摄像机，用于对车间内不同监测区域进行检测，获取监测信息，并将所述监控信息发送至所述控制子系统；
所述控制子系统，用于对所述监控系统进行分析，若所述监测信息表征至少一个所述监测区域存在异常情况，控制预训练模型生成与所述异常情况相匹配的处理策略，并将所述异常情况和所述处理策略发送至显示设备；
所述显示设备，用于展示所述异常情况和所述处理策略。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202311217371.0A CN117196587A (zh) | 2023-09-20 | 2023-09-20 | 用于制丝车间的在线检测方法、装置、系统和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN202311217371.0A CN117196587A (zh) | 2023-09-20 | 2023-09-20 | 用于制丝车间的在线检测方法、装置、系统和存储介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117455318A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-01-26 | 麦格纳汽车动力总成(天津)有限公司 | 汽车零部件检测过程的监控方法、装置及电子设备 |
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2023
- 2023-09-20 CN CN202311217371.0A patent/CN117196587A/zh active Pending
Cited By (2)
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| CN117455318A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-01-26 | 麦格纳汽车动力总成(天津)有限公司 | 汽车零部件检测过程的监控方法、装置及电子设备 |
| CN117455318B (zh) * | 2023-12-25 | 2024-04-09 | 麦格纳汽车动力总成(天津)有限公司 | 汽车零部件检测过程的监控方法、装置及电子设备 |
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