生产线工件识别方法、服务器及终端技术

本发明专利技术实施例提供一种生产线工件识别方法、服务器及终端，属于生产线视觉检测领域。应用于服务器的生产线工件识别方法包括：从终端接收关于生产线上的工件的工件信息，该工件信息包括种类标识码和工件图像；通过与工件信息中的种类标识码相对应的神经网络来识别工件图像，以生成针对所述工件的识别结果，其中该神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是由种类标识码和其所对应的工件图像为标签进行训练的。由此，将基于大数据分析的人工智能技术应用到生产线的工件识别中，保障工件识别的精确度，显著提高识别率以能够解决家电产品螺钉有无、标签是否正确等，防止漏打螺钉和标签缺失以及标签印刷错误的产品流向市场。

【技术实现步骤摘要】
生产线工件识别方法、服务器及终端
本专利技术涉及生产线视觉检测领域，具体地涉及一种生产线工件识别方法、服务器及终端。
技术介绍
随着生产自动化集成度的不断提升，视觉检测通常被应用在产品生产线生产、装配或包装中。视觉检测技术是指利用科技手段来代替人眼来对生产线生产的产品进行测量和判断。目前市面上的用于处理工业图像的视觉产品，都是在工控机本地加载传统算法，然后工控机本地对所采集的工业图像进行识别，不利于图片的大规模分类训练应用，也不便于识别算法的迭代升级，导致生产线工件识别的鲁棒性差。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种生产线工件识别方法、服务器及终端，用以至少解决现有技术中在工控机本地对工业图像识别所导致的鲁棒性差的技术问题。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种生产线工件识别方法，应用于服务器，该方法包括：从终端接收关于生产线上的工件的工件信息，该工件信息包括种类标识码和工件图像；通过与所述工件信息中的所述种类标识码相对应的神经网络来识别所述工件图像，以生成针对所述工件的识别结果，其中该神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是由种类标识码和其所对应的工件图像为标签进行训练的。可选的，所述通过与所述工件信息中的所述种类标识码相对应的神经网络来识别所述工件图像以生成识别结果包括：根据所述工件信息中的所述种类标识码将所述工件图像存储至对应的数据单元，其中所述数据单元是唯一对应于种类标识码的；以及通过与所述工件信息中的所述种类标识码相对应的神经网络来识别所述工件图像，以生成识别结果，其中神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是以种类标识码和对应该种类标识码的所述数据单元中所存储的工件图像为标签进行训练的。可选的，所述工件信息还包括终端ID，其中在生成所述识别结果之后，该方法还包括：根据所接收到的所述终端ID，将所述识别结果反馈至相应的终端。可选的，在生成所述识别结果之后，该方法还包括：关联存储所述识别结果和所接收到的所述工件图像。可选的，在所述关联存储所述识别结果和所接收到的所述工件图像之后，该方法还包括：获取用户对针对所关联存储的所述识别结果的校准操作；根据所述校准操作、所述识别结果和该识别结果所对应的工件图像，训练所述神经网络。本专利技术实施例一方面提供一种生产线工件识别方法，应用于终端，该方法包括：获取关于所述生产线上的工件的工件图像和种类标识码，并根据所述工件图像和所述种类标识码生成工件信息；发送所述工件信息至服务器；从所述服务器接收基于神经网络而响应所述工件信息的识别结果，其中该神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是由种类标识码和其所对应的工件图像为标签进行训练的。本专利技术实施例一方面提供一种服务器，包括：工件信息接收单元，用于从终端接收关于生产线上的工件的工件信息，该工件信息包括种类标识码和工件图像；识别单元，用于通过与所述工件信息中的所述种类标识码相对应的神经网络来识别所述工件图像，以生成识别结果，其中该神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是由种类标识码和其所对应的工件图像为标签进行训练的。可选的，所述识别单元包括：数据关联存储模块，用于根据所述工件信息中的所述种类标识码将所述工件图像存储至对应的数据单元，其中所述数据单元是唯一对应于种类标识码的；识别模块，用于通过与所述工件信息中的所述种类标识码相对应的神经网络来识别所述工件图像，以生成针对所述工件的识别结果，其中神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是以种类标识码和对应该种类标识码的所述数据单元中所存储的工件图像为标签进行训练的。可选的，所述工件信息还包括终端ID，其中所述服务器还包括：识别结果发送单元，用于根据所接收到的所述工件信息中的终端ID，将所述识别结果反馈至相应的终端。可选的，所述服务器还包括：结果关联存储单元，用于关联存储所述识别结果和所接收到的所述工件图像。可选的，所述服务器还包括：校准操作获取单元，用于获取用户对针对所关联存储的所述识别结果的校准操作；神经网络训练单元，用于根据所述校准操作、所述识别结果和该识别结果所对应的工件图像，训练所述神经网络。可选的，所述神经网络是基于双向长短时记忆的卷积神经网络。本专利技术实施例一方面提供一种终端，包括：工件信息获取单元，用于获取关于所述生产线上的工件的工件图像和种类标识码，并根据所述工件图像和所述种类标识码生成工件信息；工件信息发送单元，用于发送所述工件信息至服务器；识别结果接收单元，用于从所述服务器接收基于神经网络而响应所述工件信息的识别结果，其中该神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是由种类标识码和其所对应的工件图像为标签进行训练的。通过上述技术方案，将工件图像和识别算法都集成在服务器端，成功将人工智能AI技术应用于识别生产线工件。并且，由于在服务器端能够存储从生产线工厂所上传的数据，使得服务器端的训练数据充足，有助于神经网络算法训练迭代充分，保障工件识别的精确度，显著提高识别率以能够解决家电产品螺钉有无、标签是否正确等，防止漏打螺钉和标签缺失以及标签印刷错误的产品流向市场。本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施例，但并不构成对本专利技术实施例的限制。在附图中：图1是本专利技术一实施例的生产线工件识别方法的流程原理图；图2是本专利技术一实施例的生产线工件识别系统架构示意图；图3是图2中的生产线工件识别系统架构的工作原理图；图4是本专利技术一实施例的服务器的结构框图；图5是本专利技术一实施例的服务器的结构框图。附图标记说明10服务器20终端30工业相机101接收单元102识别单元201工件信息获取单元202工件信息发送单元203识别结果接收单元具体实施方式以下结合附图对本专利技术实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施例，并不用于限制本专利技术实施例。如图1所示，本专利技术一实施例的生产线工件识别方法，该方法涉及服务器10、终端20和工业相机30三者之间的数据处理及信息交互。该方法包括：S1、工业相机30拍摄工件图像。具体的，工业相机可以是安装在生产线的上方，以用来拍摄生产线上的工件。可以理解的是，该生产线包括流水生产线和非流水生产线，且都属于本专利技术的保护范围内。S2、工业相机30将所拍摄的工件图像发送至终端20。具体的，该终端可以是工控机、笔记本电脑、台式机、手机等，在此并不限定，并且该工业相机可以是终端的拍照功能模块，也可以是与终端连接，例如有线连接或无线连接。S3、终端20附加对应于工件图像的种类标识码，并根据种类标识码和工件图像生成工件信息。具体的，该种类标识码的附加可以是自动的也可以是人工操作的，例如在工控机接收到工件图像之后，可以人为或自动在工控机上进行操作，为各个工件图像打标签，例如为螺钉安装生产线所对应的工件图像对应输入“螺钉”、“商标LOGO”、“光学字符OCR”、“铭牌”或“数据信息”等。可以理解的是，该工件信息可以是仅包括种类标识码和工件图像，也还可以是包括工件信息和工件图像之外的其他信息，例如生产线ID等。S4、终端20发送工件信息至服务器10本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种生产线工件识别方法，应用于服务器，该方法包括：从终端接收关于生产线上的工件的工件信息，该工件信息包括种类标识码和工件图像；通过与所述工件信息中的所述种类标识码相对应的神经网络来识别所述工件图像，以生成针对所述工件的识别结果，其中该神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是由种类标识码和其所对应的工件图像为标签进行训练的。

【技术特征摘要】
1.一种生产线工件识别方法，应用于服务器，该方法包括：从终端接收关于生产线上的工件的工件信息，该工件信息包括种类标识码和工件图像；通过与所述工件信息中的所述种类标识码相对应的神经网络来识别所述工件图像，以生成针对所述工件的识别结果，其中该神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是由种类标识码和其所对应的工件图像为标签进行训练的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过与所述工件信息中的所述种类标识码相对应的神经网络来识别所述工件图像以生成识别结果包括：根据所述工件信息中的所述种类标识码将所述工件图像存储至对应的数据单元，其中所述数据单元是唯一对应于种类标识码的；以及通过与所述工件信息中的所述种类标识码相对应的神经网络来识别所述工件图像，以生成识别结果，其中神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是以种类标识码和对应该种类标识码的所述数据单元中所存储的工件图像为标签进行训练的。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工件信息还包括终端ID，其中在生成所述识别结果之后，该方法还包括：根据所接收到的所述终端ID，将所述识别结果反馈至相应的终端。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成所述识别结果之后，该方法还包括：关联存储所述识别结果和所接收到的所述工件图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述关联存储所述识别结果和所接收到的所述工件图像之后，该方法还包括：获取用户对针对所关联存储的所述识别结果的校准操作；根据所述校准操作、所述识别结果和该识别结果所对应的工件图像，训练所述神经网络。6.一种生产线工件识别方法，应用于终端，该方法包括：获取关于所述生产线上的工件的工件图像和种类标识码，并根据所述工件图像和所述种类标识码生成工件信息；发送所述工件信息至服务器；从所述服务器接收基于神经网络而响应所述工件信息的识别结果，其中该神经网络唯一对应于种类标识码，并且该神经网络是由种类标识码和其所对应的工件图像为标签进行训练的。7.一种服务器，包括：工件信息接收单元，用于从终端接收关于生产...

【专利技术属性】
技术研发人员：万俊，谭国文，龚国基，胡正，
申请(专利权)人：广东美的智能机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44