一种传感器装配难度降低方法技术

本发明专利技术公开了一种传感器装配难度降低方法，属于传感器装配技术领域，该难度降低方法具体步骤如下：(1)控制系统上电并确认初始位置；(2)进行位置校准并记录移动数据；(3)记录位置偏差等待重新上电校验；(4)定期检测校验数据并进行数据回收；本发明专利技术通过收集初始位置、0位置以及校准位置进行多次校准，能够大幅降低对于初始位置以及系统安装的要求，可以对长时间使用或运输过程中造成的位置偏移进行调整规避。调整规避。调整规避。

【技术实现步骤摘要】
一种传感器装配难度降低方法


[0001]本专利技术涉及传感器装配
，尤其涉及一种传感器装配难度降低方法。

技术介绍

[0002]传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，传感器的特点包括：微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化以及网络化。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。新技术革命的到来，世界开始进入信息时代。在利用信息的过程中，首先要解决的就是要获取准确可靠的信息，而传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段，在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。因此可以说，没有众多的优良的传感器，现代化生产也就失去了基础；
[0003]现有的传感器装配难度降低方法在运动控制中，对于初始位置以及系统安装的要求较高，无法对长时间使用或运输过程中造成的位置偏移进行调整规避；为此，我们提出一种传感器装配难度降低方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种传感器装配难度降低方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种传感器装配难度降低方法，该难度降低方法具体步骤如下：
[0007](1)控制系统上电并确认初始位置；
[0008](2)进行位置校准并记录移动数据；
[0009](3)记录位置偏差等待重新上电校验；
[0010](4)定期检测校验数据并进行数据回收。
[0011]作为本专利技术的进一步方案，步骤(1)中所述初始位置确认具体步骤如下：
[0012]步骤一：控制系统上电启动后自行构建并训练检测网络模型，并实时接收传感器发送的位置信息，并生成相对应平面图像，同时检测网络模型采集装置实时图像信息；
[0013]步骤二：检测网络模型提取各组图像信息的特征数据，并送入双向特征金字塔以进行特征融合，特征融合完成后，对不同分辨率的各组图像信息进行推断，并对各组图像信息中的传感器通过检测框锁定，之后对影像信息中传感器检测框信息进行收集，并生成对应检测框坐标；
[0014]步骤三：依据各组检测框坐标对相关图像信息进行扩大化剪裁，收集扩大化剪裁后生成的各组传感器图片，并将其进行保存，之后通过RPN过滤掉各组传感器图片中属于背景的简单负样本，挑选出可能含有目标的区域进行分类和回归，并确认该传感器在装置上
的位置坐标；
[0015]步骤四：将传感器发送的位置信息与检测网络模型检测出的位置坐标进行对比，若对比结果一致，则将传感器发送的位置信息作为电机初始位置，若对比结果不一致，则将两组坐标信息反馈给工作人员进行人工确认选择正确位置数据作为电机初始位置。
[0016]作为本专利技术的进一步方案，步骤一中所述检测网络模型具体训练步骤如下：
[0017]步骤Ⅰ：检测网络模型与云端服务器通信连接，并提取云端服务器中存储的位置校验数据，并将各组校验数据中非二进制的数据转换为二进制，之后通过归一化方法将各组数据转换至规定区间内；
[0018]步骤Ⅱ：提取处理完成的各组校验数据以进行特征降维处理，并将处理完成的各组数据整合归纳为模拟数据集，同时将该模拟数据集分为验证集、测试集以及训练集；
[0019]步骤Ⅲ：重复多次通过使用验证集中各组数据来验证该检测网络模型的精度，并对验证集中各组数据均方根误差进行统计，同时对每组数据都进行一次预测，并将预测结果最好的数据作为最优参数输出；
[0020]步骤Ⅳ：通过最优参数对训练集进行输入、卷积、池化、全连接和输出处理生成训练样本，最后将训练样本输送到检测网络模型中，并采用长期迭代法对该检测网络模型进行实时优化，利用测试集对检测网络模型进行测试，若测试准确率满足期望值，则停止训练，最后，对满足期望值的检测网络模型进行性能评估，即进行准确率、检出率和误报率评估。
[0021]作为本专利技术的进一步方案，步骤(2)中所述位置校准具体步骤如下：
[0022]第一步：电机位置通过工作人员手动或装置自动移动至0位置，其中，0位置具体为工作人员需要的初始位置，同时控制系统记录该0位置坐标信息，之后电机从0位置返回电机初始位置；
[0023]第二步：之后电机位置通过工作人员手动或装置自动移动至多组不同校准位置，并分别记录各组校准位置坐标信息，控制系统依据内部设置的校准规则提取记录的各组校准位置坐标信息以对0位置是否符合实际要求进行校准；
[0024]第三步：若该0位置不符合实际要求，则等待工作人员下发操作指令，如果工作人员下发重新校准指令，则重复第一步至第二步，如果工作人员下发退出校准，则停止校准，若该0位置符合实际要求，则流转至下一操作过程。
[0025]作为本专利技术的进一步方案，步骤(3)中所述上电校验具体步骤如下：
[0026]S1：控制系统通过内置的距离计算公式对0位置以及电机初始位置之间的距离进行计算，并记录0位置移动至电机初始位置时的移动方向，同时将该计算结果作为偏差信息进行记录，并标记该偏差信息生成时间；
[0027]S2：控制系统后续每次上电时，重新采集并核验电机初始位置，并将每次核验后的电机初始位置与前一次电机初始位置进行对比，若两次电机初始位置一致，则依据该电机初始位置以及偏差信息寻找相对应的0位置；
[0028]S3：若两次电机初始位置不一致，则分析位置不一致发生的原因，同时将本次电机初始位置作为校验数据来对0位置进行校验确认，并将校验完成的0位置反馈给工作人员。
[0029]作为本专利技术的进一步方案，步骤(4)中所述数据回收具体步骤如下：
[0030]P1：计算机实时检测并统计控制系统存储的过往校验数据数量，同时依据系统默
认或工作人员设定的循环时间值进行回收率更新计算；
[0031]P2：之后计算机定期收集计算出的回收率数值，之后依据设定的循环时间值，根据数据生成时间由前到后抽取相对应时间内的各组数据，并按照收集的回收率数值对控制系统存储的过往校验数据数量进行回收，同时自行生成回收日志以记录数据回收情况。
[0032]相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0033]该传感器装配难度降低方法相较于以往复杂的装配难度降低方法，本专利技术通过控制系统上电启动后实时接收传感器发送的位置信息，并生成相对应平面图像，并对电机初始位置进行确认，之后电机位置通过工作人员手动或装置自动移动至0位置，同时控制系统记录该0位置坐标信息，之后电机从0位置返回电机初始位置，并通过多组不同的校准位置对0位置是否符合实际要求进行校准，校准完成后，控制系统通过内置的距离计算公式对0位置以及电机初始位置之间的距离进行计算，并记录0位置移本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种传感器装配难度降低方法，其特征在于，该难度降低方法具体步骤如下：(1)控制系统上电并确认初始位置；(2)进行位置校准并记录移动数据；(3)记录位置偏差等待重新上电校验；(4)定期检测校验数据并进行数据回收。2.根据权利要求1所述的一种传感器装配难度降低方法，其特征在于，步骤(1)中所述初始位置确认具体步骤如下：步骤一：控制系统上电启动后自行构建并训练检测网络模型，并实时接收传感器发送的位置信息，并生成相对应平面图像，同时检测网络模型采集装置实时图像信息；步骤二：检测网络模型提取各组图像信息的特征数据，并送入双向特征金字塔以进行特征融合，特征融合完成后，对不同分辨率的各组图像信息进行推断，并对各组图像信息中的传感器通过检测框锁定，之后对影像信息中传感器检测框信息进行收集，并生成对应检测框坐标；步骤三：依据各组检测框坐标对相关图像信息进行扩大化剪裁，收集扩大化剪裁后生成的各组传感器图片，并将其进行保存，之后通过RPN过滤掉各组传感器图片中属于背景的简单负样本，挑选出可能含有目标的区域进行分类和回归，并确认该传感器在装置上的位置坐标；步骤四：将传感器发送的位置信息与检测网络模型检测出的位置坐标进行对比，若对比结果一致，则将传感器发送的位置信息作为电机初始位置，若对比结果不一致，则将两组坐标信息反馈给工作人员进行人工确认选择正确位置数据作为电机初始位置。3.根据权利要求2所述的一种传感器装配难度降低方法，其特征在于，步骤一中所述检测网络模型具体训练步骤如下：步骤Ⅰ：检测网络模型与云端服务器通信连接，并提取云端服务器中存储的位置校验数据，并将各组校验数据中非二进制的数据转换为二进制，之后通过归一化方法将各组数据转换至规定区间内；步骤Ⅱ：提取处理完成的各组校验数据以进行特征降维处理，并将处理完成的各组数据整合归纳为模拟数据集，同时将该模拟数据集分为验证集、测试集以及训练集；步骤Ⅲ：重复多次通过使用验证集中各组数据来验证该检测网络模型的精度，并对验证集中各组数据均方根误差进行统计，同时对每组数据都进行一次预测，并将预测结果最好的数据作为最优参数输出；步骤Ⅳ：通过最优参数对训练集进行输入、卷积、池化、全连接和输出处理生成训练样本，最后将训练样本输送到检测网络模型中，并采用长期迭代法对该检测网络模型进行实时...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡勇，王淑娟，
申请(专利权)人：阿斯曼尔科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：