SQB称重传感器自动测试系统技术方案

技术编号:33131150 阅读:41 留言:0更新日期:2022-04-17 00:48
本发明专利技术公开了SQB称重传感器自动测试系统,属于称重传感器检测技术领域,包括建模模块、完整性测试模块和服务器;建模模块用于建立SQB称重传感器的完整性检测模型,获取SQB称重传感器的信息图,识别SQB称重传感器能够被采集到的外部影像部件,标记为待建模部件,根据信息图建立待建模部件的三维模型,标记为部件模型,将各个部件模型按照信息图中的组合方式进行组合,形成SQB称重传感器模型,标记为完整性检测模型;完整性测试模块用于对生产的SQB称重传感器进行完成性测试,实现称重传感器完整性的自动化检测,极大的降低人工参与的环节,避免因为工人经验和视角疲劳等问题影响对称重传感器的完整性检测。对称重传感器的完整性检测。对称重传感器的完整性检测。

【技术实现步骤摘要】
SQB称重传感器自动测试系统


[0001]本专利技术属于称重传感器检测
,具体是SQB称重传感器自动测试系统。

技术介绍

[0002]称重传感器按转换方法分为光电式、液压式、电磁力式、电容式、磁极变形式、振动式、陀螺仪式、电阻应变式等八类,以电阻应变式使用最广;称重传感器衡器上使用的一种力传感器,电阻应变式称重传感器原理,它能将作用在被测物体上的重力按一定比例转换成可计量的输出信号;在重传感器生产组装后,需要对其进行完整性检测,但是目前的完整性检测过程中具有很多人工检测的程序,具有一定的检测误差,因此,目前需要一种SQB称重传感器自动测试系统,用于解决上述问题。

技术实现思路

[0003]为了解决上述方案存在的问题,本专利技术提供了SQB称重传感器自动测试系统。
[0004]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现:
[0005]SQB称重传感器自动测试系统,包括建模模块、完整性测试模块和服务器;
[0006]所述建模模块用于建立SQB称重传感器的完整性检测模型,获取SQB称重传感器的信息图,信息图包括结构图和装配图,识别SQB称重传感器能够被采集到的外部影像部件,标记为待建模部件,根据信息图建立待建模部件的三维模型,标记为部件模型,将各个部件模型按照信息图中的组合方式进行组合,形成SQB称重传感器模型,标记为完整性检测模型;
[0007]完整性测试模块用于对生产的SQB称重传感器进行完成性测试,建立信息采集模型,通过信息采集模型对SQB称重传感器进行信息采集,获得采集图像集,建立图像识别模型,通过图像识别模型提取采集图像集中的建模数据,建立建模模型,将建模数据输入到建模模型中,获得对应的采集模型;获取完整性检测模型,将完整性检测模型与采集模型进行比较,获取采集模型中的异常部件;将对应的SQB称重传感器标记为异常SQB称重传感器。
[0008]进一步地,建立信息采集模型的方法包括:
[0009]匹配SQB称重传感器的信息采集方案,根据匹配到的信息采集方案设置信息采集装置,识别信息采集方案中的数据采集流程,根据识别的数据采集流程建立信息采集装置控制模型,将信息采集装置和信息采集装置控制模型整合为信息采集模型。
[0010]进一步地,匹配SQB称重传感器的信息采集方案的方法包括:
[0011]获取称重传感器具有的型号和种类,根据称重传感器具有的型号和种类编制采集方案,建立数据库,将采集方案储存到数据库中,将当前数据库标记为采集方案库,获取当前生产线上生产的SQB称重传感器的型号,标记为检测型号,将检测型号输入到采集方案库中进行匹配,获得对应的信息采集方案。
[0012]进一步地,将完整性检测模型与采集模型进行比较,获取采集模型中的异常部件的方法包括:
[0013]获取完整性检测模型与采集模型之间的相似度,标记为整体相似度,当整体相似度不小于阈值X1时,不进行操作,当整体相似度小于阈值X1时,计算完整性检测模型与采集模型中相应的部件模型的相似度,标记为部件相似度,将部件相似度小于阈值X2的部件模型标记为异常部件。
[0014]进一步地,还包括归类模块,所述归类模块用于将异常SQB称重传感器进行归类。
[0015]进一步地,建模模块内还建立有赋值库,为SQB称重传感器模型中的部件模型进行赋值,并将对应的赋值作为赋值标签关联到对应的部件模型上,将当前的SQB称重传感器模型标记为完整性检测模型。
[0016]进一步地,为SQB称重传感器模型中的部件模型进行赋值的方法包括:
[0017]获取需要进行赋值的部件模型数量,根据获取的部件模型数量从赋值库选择对应种类数量的系列数值赋值,将匹配到的系列数值赋值中对应的代表赋值与部件模型进行相对应,完成部件模型的赋值。
[0018]进一步地,归类模块的工作方法包括:
[0019]获取异常SQB称重传感器中对应的异常部件赋值标签,获取异常部件对应的部件相似度,根据部件相似度识别异常部件中的区别位置,根据区别位置和异常部件赋值标签对异常部件进行系列赋值,标记为异常赋值;
[0020]获取历史异常赋值集合,将历史异常赋值集合进行向量化,标记为历史赋值向量,将历史赋值向量映射到向量空间中,通过聚类算法对向量空间中的历史赋值向量进行聚类,获得若干个聚类,为每个聚类设置对应的聚类标签;
[0021]将获取的异常赋值进行向量化,标记为检测向量,将检测向量映射到向量空间中进行聚类,获得检测向量对应的聚类,获取对应聚类的聚类标签,将对应的异常部件打上对应的聚类标签,根据距离标签将异常部件送到对应的储存位置。
[0022]与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:实现称重传感器完整性的自动化检测,极大的降低人工参与的环节,避免因为工人经验和视角疲劳等问题影响对称重传感器的完整性检测;通过对异常部件进行赋值聚类,划分到不同的分类中,方便对异常部件进行集中处理,提高对异常部件的处理效率,降低经济损失。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例,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。
[0024]图1为本专利技术原理框图。
具体实施方式
[0025]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。
[0026]如图1所示,SQB称重传感器自动测试系统,包括建模模块、完整性测试模块、归类模块和服务器;
[0027]所述建模模块用于建立SQB称重传感器的完整性检测模型,具体方法包括:
[0028]获取SQB称重传感器的信息图,信息图包括结构图和装配图,识别SQB称重传感器能够被采集到的外部影像部件,标记为待建模部件,因为在进行完整性测试时,SQB称重传感器结构内部的部件是采集不到的,主要是测试外观完整性,根据信息图建立待建模部件的三维模型,标记为部件模型,将各个部件模型按照信息图中的组合方式进行组合,形成SQB称重传感器模型,建立赋值库,为SQB称重传感器模型中的部件模型进行赋值,并将对应的赋值作为赋值标签关联到对应的部件模型上,将当前的SQB称重传感器模型标记为完整性检测模型。
[0029]建立赋值库的方法包括:
[0030]设置若干组不相同的系列数值赋值,可以通过人工的方式进行设置,还可以根据现有的数值生成模型进行设置,系列数值赋值指的同一系列的赋值均是按照相同的赋值规律进行设置的,不同系列赋值的设置规律是不相同的,每个系列数值赋值具有一个代表赋值;建立数据库,将系列数值赋值发送到数据库中进行储存,在数据库内设置删除单元,当数据库内的数值赋值本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.SQB称重传感器自动测试系统,其特征在于,包括建模模块、完整性测试模块和服务器;所述建模模块用于建立SQB称重传感器的完整性检测模型,获取SQB称重传感器的信息图,信息图包括结构图和装配图,识别SQB称重传感器能够被采集到的外部影像部件,标记为待建模部件,根据信息图建立待建模部件的三维模型,标记为部件模型,将各个部件模型按照信息图中的组合方式进行组合,形成SQB称重传感器模型,标记为完整性检测模型;完整性测试模块用于对生产的SQB称重传感器进行完成性测试,建立信息采集模型,通过信息采集模型对SQB称重传感器进行信息采集,获得采集图像集,建立图像识别模型,通过图像识别模型提取采集图像集中的建模数据,建立建模模型,将建模数据输入到建模模型中,获得对应的采集模型;获取完整性检测模型,将完整性检测模型与采集模型进行比较,获取采集模型中的异常部件;将对应的SQB称重传感器标记为异常SQB称重传感器。2.根据权利要求1所述的SQB称重传感器自动测试系统,其特征在于,建立信息采集模型的方法包括:匹配SQB称重传感器的信息采集方案,根据匹配到的信息采集方案设置信息采集装置,识别信息采集方案中的数据采集流程,根据识别的数据采集流程建立信息采集装置控制模型,将信息采集装置和信息采集装置控制模型整合为信息采集模型。3.根据权利要求2所述的SQB称重传感器自动测试系统,其特征在于,匹配SQB称重传感器的信息采集方案的方法包括:获取称重传感器具有的型号和种类,根据称重传感器具有的型号和种类编制采集方案,建立数据库,将采集方案储存到数据库中,将当前数据库标记为采集方案库,获取当前生产线上生产的SQB称重传感器的型号,标记为检测型号,将检测型号输入到采集方案库中进行匹配,获得对应的信息采集方案。4.根据权利要求1所述的SQB称重传感器自动测试系统,其特征在于,将完整性检测模型与采集模型进行比较,获取采集模型中的异常部件的方法包...

【专利技术属性】
技术研发人员:马形山孙正太鲁芳陈新建侯广龙武海飞胡国荣王松华许俊杰牛正华
申请(专利权)人:安徽柯力电气制造有限公司
类型:发明
国别省市:

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