一种基于工业互联网的智能轮辋检测与跟踪方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于工业互联网的智能轮辋检测与跟踪方法及系统，涉及工业智能检测与跟踪领域，系统包括图像采集器，通过信号线连接有边缘计算设备输入端口，所述边缘计算设备的输出端口通过通讯协议转换网关连接有PLC模块，所述轮辋检测工作台的一端设置有轮辋分拣处，在所述轮辋分拣处的一端安装有用于辅助轮辋流向指定分拣机的挡臂。本发明专利技术量化目标检测算法用于适配算力有限的边缘设备，通过对比图像相邻帧之间的目标相关信息并关联进行目标匹配，得到轮辋的实时流向，自定通讯协议联动PLC控制摆臂旋转方向。智能检测与跟踪方法及系统可解决传统检测缺陷，提高轮辋的生产效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于工业互联网的智能轮辋检测与跟踪方法及系统


[0001]本专利技术涉及工业智能检测与跟踪领域，更具体地，公开了一种基于工业互联网的智能轮辋检测与跟踪方法及系统。

技术介绍

[0002]在轮辋生产流水线中，轮辋缺陷的传统检测方式采用人工干预，生产过程需要实时监测轮辋检测结果和流动方向，工作内容重复，不可控因素（人工疲劳、走神）易造成轮辋误检复检问题。由于轮辋生产流水线检测节点指令独立，检测数据得不到集中，因而降低了生产时效，增加了质检成本。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于工业互联网的智能轮辋检测与跟踪方法及系统，采用机器视觉进行轮辋检测、轮辋跟踪，改变传统工业检测对高端GPU的依赖，解决低实时性，系统鲁棒性差等问题。优化检测算法部署轻量化边缘计算设备，实时对轮辋生产流程跟踪检测。集中处理检测数据，提高复杂工业场景下轮辋生产效率，解决人工失误造成的返件复检问题。
[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于工业互联网的智能轮辋检测与跟踪方法及系统，为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于工业互联网的智能轮辋检测与跟踪方法，应用于工业智能检测与跟踪领域，其特征在于，包括以下步骤：S1、在轮辋生产现场通过图像采集器获取图像流，图像采集器D负责轮辋检测图像获取，图像采集器T负责轮辋跟踪图像获取；S2、获得图像流输入到边缘计算设备部署的轮辋检测系统中，通过轮辋跟踪模块内部集成的目标检测算法识别轮辋工件；S3、根据轮辋检测的结果，确定轮辋合格与非合格，跟踪当前轮辋流向；S4、在指定工件分类区域内，通过轮辋跟踪模块内部集成的目标跟踪算法控制图像采集设备跟踪轮辋当前的位置；S5、边缘计算设备将位置信息通过信息通讯模块发送到PLC，控制挡臂摆动，辅助轮辋流向正确分拣区域，同时发送回馈信号至PLC模块。2.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的智能轮辋检测与跟踪方法，其特征在于：步骤S2中提到的目标检测算法采用基于Darknet框架的单阶段目标检测算法实现对轮辋图像检测，具体地，第一步使用通道相同的卷积核对输入层进行通道独立卷积运算，充分利用输入层相同空间位置的特征信息，生成新的特征图；第二步将所述第一步新的特征图，设计N个卷积尺寸为1
×1×
M大小的卷积核，在深度方向上进行加权组合，生成N个特征图，减少了卷积过程中的计算量。3.根据权利要求2所述的一种基于工业互联网的智能轮辋检测与跟踪方法，其特征在于：对所述目标检测算法中已有损失函数使用AIoU损失函数进行优化，提高网络的泛化性能，优化回归过程更专注于高质量锚框，其中优化后的损失计算将纵横比单独考虑，分别计算目标框和真实框的长宽损失，并加入面积比衡量损失误差，其中AIoU损失计算公式为：，其中，是通用Loss计算公式；真实框与预测框中心之间距离损失；分别是高和宽损失；面积损失。4.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的智能轮辋检...

【专利技术属性】
技术研发人员：李忠涛，姜琳琳，赵帅，马涛，袁朕鑫，肖鑫，程文轩，刘圣勇，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：