【技术实现步骤摘要】
一种热成型模具检测方法、系统和可读存储介质
[0001]本专利技术涉及模具检测
，尤其涉及一种热成型模具检测方法、系统和可读存储介质。
技术介绍
[0002]在制造行业中，由于不同产品和模具的特殊性以及不规则性，在检测产品生产状态时费时费力，不能准确快速地检测模具开模状态，导致出现模具损坏和生产效率降低等问题。以热成型行业为例，模具质量优劣直接关系到产品质量优劣，因此，在热成型过程中如何对模具和产品的状态实施有效监控，从而保证模具生产质量是注塑行业的重点。
[0003]目前对模具的检测方式多是通过人工完成，即某个或某些模具使用预定时间段后，则由检测人员对模具进行肉眼检测。然而此检测方式需要耗费较大的人力资源，智能化程度不高，检测效率较低；另外上述检测方式受到人为因素的影响，容易出现漏检或错检的问题，难以确保检测的准确度。
技术实现思路
[0004]为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种热成型模具检测方法、系统和可读存储介质，能够实现对热成型模具的智能化检测，且检测的准确度较高。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种热成型模具检测方法，其特征在于，所述方法包括：构建用于热成型模具的神经网络检测模型，并提供一个训练数据集，其中所述训练数据集仅包括正样本；对所述训练数据集的正样本进行构造缺陷，并形成构造负样本；根据所述构造负样本对所述神经网络检测模型进行训练，以获取最优参数，并将所述最优参数配置在所述神经网络检测模型中；采集某热成型模具的图像数据，并输入所述神经网络检测模型；通过所述神经网络检测模型对图像数据进行处理，输出该热成型模具的检测结果。2.根据权利要求1所述的一种热成型模具检测方法，其特征在于，根据所述构造负样本数据对所述神经网络检测模型进行训练，具体包括：将所述构造负样本输入所述神经网络检测模型的自动编码器中；由所述自动编码器对所述构造负样本进行修复，并得到修复后的构造负样本；然后将修复后的构造负样本与对应的原始正样本进行比对，并根据比对结果对所述自动编码器的参数进行优化；基于多个构造负样本对所述自动编码器进行训练，并通过训练使所述自动编码器输出的修复后的构造负样本无限接近原始正样本，至此获取最优参数。3.根据权利要求2所述的一种热成型模具检测方法，其特征在于，通过所述神经网络检测模型对图像数据进行处理，具体包括：将所述图像数据输入训练好的自动编码器中；由所述自动编码器对所述图像数据进行修复处理，并输出修复后的图像数据；将修复后的图像数据与原始的图像数据进行比对，并基于比对结果判断该热成型模具是否有缺陷；如果确认该热成型模具有缺陷，则将原始的图像数据与修复后的图像数据分别输入LBP算子中，并分别计算得到原始的图像数据对应的LBP特征向量，以及修复后的图像数据对应的LBP特征向量；将原始的图像数据对应的LBP特征向量与修复后的图像数据对应的LBP特征向量相减，得到缺陷的位置。4.根据权利要求1所述的一种热成型模具检测方法，其特征在于，在采集某热成型模具的图像数据之前，所述方法还包括：对该热成型模具最近预设时间段内制造的产品进行良率监测；判断监测到的产品良率是否小于该热成型模具在最近预设时间段相邻的历史预设时间段制造的产品良率；如果是，则触发图像采集器采集某热成型模具的图像数据。5.根据权利要求4所述的一种热成型模具检测方法，其特征在于，在对该热成型模具最近预设时间段内制造的产品进行良率监测之前，所述方法还包括：汇总该热成型模具的历史使用数据；基于所述历史使用数据判断该热成型模具是否达到使用寿命；如果是，则触发对该热成型模具最近预设时间段内制造的产品进行良率监测。6.根据权利要求5所述的一种热成型模具检测方法，其特征在于，基于所述历史使用数
据判断该热成型模具是否达到使用寿命，具体包括：预设影响热成型模具寿命的影响因素为温度、压力以及工作次数，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈志国，
申请(专利权)人：深圳市深科硅橡胶模具有限公司，
类型：发明
国别省市：
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