本發(fā)明涉及自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)，具體為多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，自動(dòng)化生產(chǎn)線的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。為了確保產(chǎn)品質(zhì)量，需要對(duì)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進(jìn)行有效的質(zhì)量檢測(cè)。且隨著制造業(yè)的發(fā)展，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來(lái)越高。

2、傳統(tǒng)的手動(dòng)檢測(cè)方式效率低下，容易出錯(cuò)，無(wú)法滿足現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的需求。近年來(lái)，自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用，單一類型的傳感器難以全面準(zhǔn)確地檢測(cè)復(fù)雜產(chǎn)品的質(zhì)量問(wèn)題，其次，一些多傳感器融合的檢測(cè)方法無(wú)法做到完全適配，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響，進(jìn)而降低產(chǎn)品的質(zhì)量。因此，開(kāi)發(fā)一種能夠綜合多種傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法具有重要意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術(shù)問(wèn)題

2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，解決了上述背景技術(shù)提出的問(wèn)題。

3、(二)技術(shù)方案

4、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，包括以下步驟：

5、步驟一：傳感器選擇與布置：

6、根據(jù)自動(dòng)化生產(chǎn)線的產(chǎn)品特點(diǎn)和質(zhì)量檢測(cè)要求，選擇合適的傳感器，并合理布置傳感器，確保能夠全面檢測(cè)產(chǎn)品的各個(gè)關(guān)鍵部位和參數(shù)；

7、步驟二：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：

8、通過(guò)各傳感器實(shí)時(shí)采集產(chǎn)品的相關(guān)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心進(jìn)行處理；

9、步驟三：多傳感器數(shù)據(jù)融合：

10、采用合適的數(shù)據(jù)融合算法，將來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并根據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)要求和傳感器的特點(diǎn)，確定各傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重；

11、步驟四：質(zhì)量檢測(cè)與判斷：

12、基于融合后的數(shù)據(jù)，建立質(zhì)量檢測(cè)模型，對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)和判斷，并根據(jù)質(zhì)量檢測(cè)模型的輸出結(jié)果，判斷產(chǎn)品是否合格；

13、步驟五：系統(tǒng)優(yōu)化與維護(hù)：

14、定期對(duì)質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，同時(shí)，將質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果反饋給生產(chǎn)管理人員，以便對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

15、優(yōu)選的，步驟一中，所述傳感器包括視覺(jué)傳感器、力傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器和聲音傳感器。

16、優(yōu)選的，所述視覺(jué)傳感器安裝在生產(chǎn)線的關(guān)鍵位置，用于檢測(cè)產(chǎn)品的外觀缺陷；所述力傳感器安裝在生產(chǎn)設(shè)備的關(guān)鍵部位，用于檢測(cè)產(chǎn)品的受力情況；所述溫度傳感器安裝在需要監(jiān)控溫度的設(shè)備或產(chǎn)品附近，用于檢測(cè)產(chǎn)品的溫度變化；所述濕度傳感器安裝在對(duì)濕度敏感的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，用于檢測(cè)環(huán)境濕度對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響；所述聲音傳感器安裝在設(shè)備運(yùn)行的關(guān)鍵部位，用于檢測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和異常聲音。

17、優(yōu)選的，步驟二中，所述數(shù)據(jù)處理中心對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)濾波、去噪和歸一化；具體的，所述數(shù)據(jù)濾波采用低通濾波器，以去除高頻噪聲，保證數(shù)據(jù)的平滑性；所述去噪處理采用中值濾波算法，以消除數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲；所述歸一化處理將數(shù)據(jù)縮放到統(tǒng)一的數(shù)值范圍，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)融合和分析。

18、優(yōu)選的，步驟三中，所述數(shù)據(jù)融合算法包括加權(quán)平均法、卡爾曼濾波法和貝葉斯估計(jì)法；具體的，所述加權(quán)平均法用于融合來(lái)自不同傳感器的數(shù)值型數(shù)據(jù)，通過(guò)賦予不同傳感器數(shù)據(jù)以相應(yīng)的權(quán)重，計(jì)算出加權(quán)平均值；所述卡爾曼濾波法適用于融合具有時(shí)間序列特性的數(shù)據(jù)，能夠有效減少噪聲對(duì)數(shù)據(jù)的影響；所述貝葉斯估計(jì)法則利用先驗(yàn)知識(shí)和當(dāng)前觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行概率推斷，從而提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

19、優(yōu)選的，步驟四中，所述質(zhì)量檢測(cè)模型通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供技術(shù)支持，其包括支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；具體的，所述支持向量機(jī)用于處理線性可分的數(shù)據(jù)，通過(guò)尋找最優(yōu)超平面將數(shù)據(jù)分為合格與不合格兩類；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過(guò)多層感知器結(jié)構(gòu)，能夠處理非線性問(wèn)題，通過(guò)學(xué)習(xí)大量樣本數(shù)據(jù)，自動(dòng)提取特征并進(jìn)行質(zhì)量判斷。

20、優(yōu)選的，步驟四中，如果產(chǎn)品合格，則繼續(xù)進(jìn)行下一道工序；如果產(chǎn)品不合格，則進(jìn)行相應(yīng)的處理，包括返工和報(bào)廢。

21、優(yōu)選的，步驟五中，所述系統(tǒng)優(yōu)化與維護(hù)還包括對(duì)傳感器的校準(zhǔn)和更新，確保傳感器的檢測(cè)精度和可靠性；同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)處理中心的算法進(jìn)行定期升級(jí)，以適應(yīng)生產(chǎn)過(guò)程中可能出現(xiàn)的新情況和新要求。

22、(三)有益效果

23、本發(fā)明提供了多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，具備以下有益效果：

24、1、通過(guò)融合多種傳感器的數(shù)據(jù)，能夠更全面地反映產(chǎn)品的質(zhì)量狀況，從而提高檢測(cè)精度和可靠性，且系統(tǒng)優(yōu)化與維護(hù)確保了傳感器和數(shù)據(jù)處理算法能夠適應(yīng)生產(chǎn)過(guò)程中可能出現(xiàn)的新情況和新要求，使得質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)具有良好的適應(yīng)性和擴(kuò)展性。

25、2、自動(dòng)化的質(zhì)量檢測(cè)方法減少了人工干預(yù)，提高了生產(chǎn)線的運(yùn)行效率，縮短了產(chǎn)品從生產(chǎn)到檢測(cè)完成的時(shí)間，且通過(guò)及時(shí)反饋質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果，生產(chǎn)管理人員能夠快速調(diào)整生產(chǎn)過(guò)程，減少不合格品的產(chǎn)生，從而降低生產(chǎn)成本。

26、綜上所述，本發(fā)明的多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法不僅能夠有效提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還能夠降低生產(chǎn)成本，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

技術(shù)特征：

1.多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于：步驟一中，所述傳感器包括視覺(jué)傳感器、力傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器和聲音傳感器。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于：所述視覺(jué)傳感器安裝在生產(chǎn)線的關(guān)鍵位置，用于檢測(cè)產(chǎn)品的外觀缺陷；所述力傳感器安裝在生產(chǎn)設(shè)備的關(guān)鍵部位，用于檢測(cè)產(chǎn)品的受力情況；所述溫度傳感器安裝在需要監(jiān)控溫度的設(shè)備或產(chǎn)品附近，用于檢測(cè)產(chǎn)品的溫度變化；所述濕度傳感器安裝在對(duì)濕度敏感的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，用于檢測(cè)環(huán)境濕度對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響；所述聲音傳感器安裝在設(shè)備運(yùn)行的關(guān)鍵部位，用于檢測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和異常聲音。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于：步驟二中，所述數(shù)據(jù)處理中心對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)濾波、去噪和歸一化；具體的，所述數(shù)據(jù)濾波采用低通濾波器，以去除高頻噪聲，保證數(shù)據(jù)的平滑性；所述去噪處理采用中值濾波算法，以消除數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲；所述歸一化處理將數(shù)據(jù)縮放到統(tǒng)一的數(shù)值范圍，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)融合和分析。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于：步驟三中，所述數(shù)據(jù)融合算法包括加權(quán)平均法、卡爾曼濾波法和貝葉斯估計(jì)法；具體的，所述加權(quán)平均法用于融合來(lái)自不同傳感器的數(shù)值型數(shù)據(jù)，通過(guò)賦予不同傳感器數(shù)據(jù)以相應(yīng)的權(quán)重，計(jì)算出加權(quán)平均值；所述卡爾曼濾波法適用于融合具有時(shí)間序列特性的數(shù)據(jù)，能夠有效減少噪聲對(duì)數(shù)據(jù)的影響；所述貝葉斯估計(jì)法則利用先驗(yàn)知識(shí)和當(dāng)前觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行概率推斷，從而提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于：步驟四中，所述質(zhì)量檢測(cè)模型通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供技術(shù)支持，其包括支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；具體的，所述支持向量機(jī)用于處理線性可分的數(shù)據(jù)，通過(guò)尋找最優(yōu)超平面將數(shù)據(jù)分為合格與不合格兩類；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過(guò)多層感知器結(jié)構(gòu)，能夠處理非線性問(wèn)題，通過(guò)學(xué)習(xí)大量樣本數(shù)據(jù)，自動(dòng)提取特征并進(jìn)行質(zhì)量判斷。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于：步驟四中，如果產(chǎn)品合格，則繼續(xù)進(jìn)行下一道工序；如果產(chǎn)品不合格，則進(jìn)行相應(yīng)的處理，包括返工和報(bào)廢。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于：步驟五中，所述系統(tǒng)優(yōu)化與維護(hù)還包括對(duì)傳感器的校準(zhǔn)和更新，確保傳感器的檢測(cè)精度和可靠性；同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)處理中心的算法進(jìn)行定期升級(jí)，以適應(yīng)生產(chǎn)過(guò)程中可能出現(xiàn)的新情況和新要求。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供多傳感器融合的自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)方法，涉及自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：根據(jù)自動(dòng)化生產(chǎn)線的產(chǎn)品特點(diǎn)和質(zhì)量檢測(cè)要求，選擇合適的傳感器，并合理布置傳感器；通過(guò)各傳感器實(shí)時(shí)采集產(chǎn)品的相關(guān)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心進(jìn)行處理；采用合適的數(shù)據(jù)融合算法，將來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并根據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)要求和傳感器的特點(diǎn)，確定各傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重；基于融合后的數(shù)據(jù)，建立質(zhì)量檢測(cè)模型，對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)和判斷；定期對(duì)質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。本發(fā)明不僅能夠有效提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還能夠降低生產(chǎn)成本，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

技術(shù)研發(fā)人員：歐陽(yáng)權(quán),陳國(guó)清,錢超,熊國(guó)偉,熊國(guó)超,譚仕印,梁成上,周昌銀
受保護(hù)的技術(shù)使用者：金華市聚之星塑業(yè)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9