一种智能化的产品质量检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及工业智能领域，更具体地，涉及一种智能化的产品质量检测方法及装置，方法包括以下步骤：步骤S1：对产品进行图像数据采集；步骤S2：根据采集到图像数据对产品进行检测生成检测结果；步骤S3：根据检测结果进行分析并且对产品进行处理；所述图像数据和检测结果设定了存储时限。装置包括：图像采集模块、存储模块、检测模块、处理模块和智能管理模块；所述图像采集模块对产品进行图像数据采集；所述检测模块根据图像数据对产品进行检测；所述处理模块从存储模块中读取产品检测结果，根据检测结果进行分析并且对相应的产品作后续处理；所述智能管理模块对存储模块内的数据进行管理。本发明专利技术能提高产品质量检测的稳定性和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种智能化的产品质量检测方法及装置
本专利技术涉及工业智能领域，更具体地，涉及一种智能化的产品质量检测方法及装置。
技术介绍
视觉检测是指用机器代替人眼来做测量和判断，通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。视觉检测在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。视觉检测涉及拍摄物体的图像，对其进行检测并转化为数据供系统处理和分析，确保符合其制造商的质量标准。不符合质量标准的对象会被跟踪和剔除。在计算机视觉领域中，产品检测的工作流程一般为：相机程序拍照将照片保存到磁盘某个位置，质量检测模型从磁盘上读取照片开始质量检测，完成后将检测结果发送给结果处理程序。这几个程序之间一般是串行运行，这种运行方式导致了现有的视觉检测一般具有以下的缺陷：1、程序之间依赖过高，稳定性差。质量检测模型依赖相机程序输出照片，一旦磁盘读写出错，整个方案就无法工作；结果处理程序依赖质量检测模型输出结果，当存在多个结果处理程序时，其中一个环节出问题都会导致整体方案出错需要重新测试调整，无法及时给出检测结果。2、照片读写时间长，效率低。当面对大照片时，磁盘读写的时间都较长，当一张照片大于4M时，即便使用SSD，每次单张照片的磁盘单纯写或者单纯读都需要花费近1s的时间，这对于工业检测来说效率太低。因此，目前亟需一种能提高稳定性和效率的智能化的产品质量检测方法及装置。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供一种智能化的产品质量检测方法及装置，该方法及装置能提高产品质量检测的稳定性和效率。本专利技术采取的技术方案是：一种智能化的产品质量检测方法，包括以下步骤：步骤S1：对产品进行图像数据采集；步骤S2：根据采集到图像数据对产品进行检测生成检测结果；步骤S3：根据检测结果进行分析并且对产品进行处理；所述图像数据和检测结果设定了存储时限。具体地，首先开启图像采集程序，图像采集程序发送指令使拍摄装置对要检测的产品进行图像的捕捉与生成，图像捕捉与生成后，使用存储装置对拍摄到的图像进行存储。然后检测程序从存储装置中读取图像的数据，根据图像的数据进行产品的检测，对产品检测过后的检测程序生成检测结果，使用存储装置对生成的检测结果进行存储。最后产品处理程序从存储装置中读取产品检测结果，根据产品检测的结果对产品进行相应的处理。因为检测程序依赖于图像采集程序拍摄的图像，所以图像数据的读写时间若是太长或在读写过程中出错，则会导致检测程序无法正常输出检测结果，产品的检测无法进行。除此之外，产品处理程序亦依赖于检测程序，生成或读取检测结果的过程太慢亦会致使程序堵塞，产品的检测无法进行。考虑到各程序之间的依赖过高，只要检测步骤的其中一环出错便会致使整个产品检测方案无法进行。本方案从提高整个产品检测的稳定性出发，给图像数据和检测结果设定了存储时限，一旦图像数据或检测结果在读写的过程中超过设定的时限，则自动清除，进行下一个产品的检测。设定存储时限一来消除了整体图像数据读写速度太慢的问题，二来保证了整体的检测结果生成和解读能快速完成，从两个方面解决了程序堵塞，提高了整体产品质量检测方案的稳定性。进一步地，所述存储时限的设定过程为：获取产品的图像检测时间、图像存入缓存时间间隔；根据图像检测时间、图像存入缓存时间间隔计算出图像存留时间；所述图像存留时间的计算公式为：其中，i为当前被检测产品的当前图像序号，Ck为当前被检测产品第k张图像的检测时间，F为图像用于存储的时间间隔；根据多个产品的图像存留时间通过数据拟合计算出存储时间t，根据存储时间t将存储时限设定为t+d，所述d为固定常量。具体地，先获取产品的图像检测时间、图像存入缓存时间间隔，然后通过图像存留时间的计算公式，将m个产品的图像存留时间算出，每个产品具有n张图像的。收集每张图像的图像存留时间Tij(i∈(1，m)，j∈(1，n))，将收集到的图像存留时间Tij得到存储时间t的连续函数，并且根据存储时间t将存储时限设定为t+d，d为固定常量，当i＝1时，T1＝0,1≤k≤i-1。进一步地，所述步骤S1包括：步骤S1.1：创建第一队列；步骤S1.2：对产品进行图像捕捉及生成图像数据，将生成的图像数据存入第一队列；步骤S1.3：若存在产品未进行图像捕捉及生成图像数据，则继续执行步骤S1.2，否则结束步骤S1；所述步骤S2包括：步骤S2.1：创建第二队列；步骤S2.2：根据第一队列所存放的图像数据对相应的产品进行检测及生成检测结果，将生成的检测结果存入第二队列；步骤S2.3：若第一队列中的图像数据相应的产品存在未进行检测及生成检测结果，则继续执行步骤S2.2，否则执行步骤S2.4；步骤S2.4：若步骤S1未结束，则等待第一队列存入新生成的图像数据之后，继续执行步骤S2.1；若步骤S1已结束，则结束步骤S2；所述步骤S3包括：步骤S3.1：根据第二队列中的检测结果进行分析；步骤S3.2：根据分析结果进行处理；所述步骤S1、步骤S2、步骤S3并行执行，互不干涉；若第一队列中的图像数据存留在第一队列中的时间超过存储时限，则自动清除其中超过存储时限的图像数据；若第二队列中的检测结果存留在第二队列中的时间超过存储时限，则自动清除其中超过存储时限的检测结果。具体地，根据产品信息创建队列，所述队列具有不同的类型，不同类型的队列存放不同的数据，一个队列的问题不会对另一个队列产生影响；同时，这样方便两个队列相互隔离，减少图像数据特别是像素大的图像数据在程序间传输时产生的稳定性以及性能问题。所述步骤S1、步骤S2、步骤S3并行执行，互不干涉具体为：拍摄当前产品后生成图像数据，然后存入第一队列，若还有下一个产品则重复拍摄、生成、存储的步骤，即重复步骤S1直至所有产品被拍摄完毕；与拍摄步骤同时进行的，为检测步骤，当第一队列中存在没有读取的产品图像，则读取第一队列中的产品图像，根据产品图像对产品进行检测，得出检测结果存入第二队列，重复检测步骤直至所有产品被检测完毕，即重复步骤S2。因为步骤S1与步骤S2同时进行，步骤S2无需等待步骤S1把所有产品图像拍摄完成再开始检测，这样节省了时间。同理，与拍摄步骤、检测步骤同时进行的还有处理步骤，当第二队列中存在没有读取的产品本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能化的产品质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：对产品进行图像数据采集；/n步骤S2：根据采集到图像数据对产品进行检测生成检测结果；/n步骤S3：根据检测结果进行分析并且对产品进行处理；/n所述图像数据和检测结果设定了存储时限。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能化的产品质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：对产品进行图像数据采集；
步骤S2：根据采集到图像数据对产品进行检测生成检测结果；
步骤S3：根据检测结果进行分析并且对产品进行处理；
所述图像数据和检测结果设定了存储时限。


2.根据权利要求1所述的一种智能化的产品质量检测方法，其特征在于，所述存储时限的设定过程为：
获取产品的图像检测时间、图像存入缓存时间间隔；
根据图像检测时间、图像存入缓存时间间隔计算出图像存留时间；
所述图像存留时间的计算公式为：



其中，i为当前被检测产品的当前图像序号，Ck为当前被检测产品第k张图像的检测时间，F为图像用于存储的时间间隔；
根据多个产品的图像存留时间通过数据拟合计算出存储时间t，根据存储时间t将存储时限设定为t+d，所述d为常量。


3.根据权利要求1所述的一种智能化的产品质量检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
步骤S1.1：创建第一队列；
步骤S1.2：对产品进行图像捕捉及生成图像数据，将生成的图像数据存入第一队列；
步骤S1.3：若存在产品未进行图像捕捉及生成图像数据，则继续执行步骤S1.2，否则结束步骤S1；
所述步骤S2包括：
步骤S2.1：创建第二队列；
步骤S2.2：根据第一队列所存放的图像数据对相应的产品进行检测及生成检测结果，将生成的检测结果存入第二队列；
步骤S2.3：若第一队列中的图像数据相应的产品存在未进行检测及生成检测结果，则继续执行步骤S2.2，否则执行步骤S2.4；
步骤S2.4：若步骤S1未结束，则等待第一队列存入新生成的图像数据之后，继续执行步骤S2.1；若步骤S1已结束，则结束步骤S2；
所述步骤S3包括：
步骤S3.1：根据第二队列中的检测结果进行分析；
步骤S3.2：根据分析结果进行处理；
所述步骤S1、步骤S...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹤辉，王黎明，李国志，刘西洋，
申请(专利权)人：南京认知物联网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32