金相分析方法与系统、质量控制系统、设备及存储介质技术方案

本申请实施例提供一种金相分析方法与系统、质量控制系统、设备及存储介质。其中，金相分析系统包括：云端以及边缘端；边缘端，用于：根据金相分析需求，获取金相图像；利用训练过的金相分析模型对金相图像进行识别，得到金相分析结果；将金相分析结果发送给用户设备；将金相图像发送给云端；云端，用于：获取金相图像的标注数据；根据标注数据以及金相图像，为金相分析模型创建新的训练样本；根据新的训练样本对金相分析模型进行训练，得到更新后的金相分析模型；将更新后的金相分析模型部署至边缘端。本申请实施例提供的方案利用云边一体化模式，使得金相分析模型在投入使用后能够方便地进行持续的更新和运维。进行持续的更新和运维。进行持续的更新和运维。

【技术实现步骤摘要】
金相分析方法与系统、质量控制系统、设备及存储介质


[0001]本申请涉及通信
，尤其涉及一种金相分析方法与系统、质量控制系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]智能化、自动化、少人化的金相分析系统，利于提升钢铁质量、满足钢铁成品使用的性能要求，帮助工业制造企业提升生产制造的价值与效率，推动金属制造行业的技术进步，为我国智能制造助力，既提升企业效益、也奉献社会价值。
[0003]金相分析技术是钢铁行业应用中常见的质量检测方法，金相分析结果是钢铁冷轧、热轧产品质量的重要数据支撑，这关系到钢铁成品是否能够满足使用场景的性能要求。
[0004]现有方案中金相分析模型持续训练所需的训练样本的获取成本较大，导致其模型持续更新/运维能力较弱。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种解决上述问题或至少部分地解决上述问题的金相分析方法与系统、质量控制系统、设备及存储介质。
[0006]于是，在本申请的一个实施例中，提供了一种金相分析系统，包括云端以及边缘端；
[0007]所述边缘端，用于：根据金相分析需求，获取金相图像；利用训练过的金相分析模型对所述金相图像进行识别，得到金相分析结果；将所述金相分析结果发送给用户设备；将所述金相图像发送给所述云端；
[0008]所述云端，用于：获取所述金相图像的标注数据；根据所述标注数据以及所述金相图像，为所述金相分析模型创建新的训练样本；根据所述新的训练样本对所述金相分析模型进行训练，得到更新后的金相分析模型；将更新后的金相分析模型部署至所述边缘端。
[0009]在本申请的又一实施例中，提供了一种金相分析方法，适应于边缘端，所述方法，包括：
[0010]根据金相分析需求，获取金相图像；
[0011]利用训练过的金相分析模型对所述金相图像进行识别，得到金相分析结果；
[0012]将所述金相分析结果发送给用户设备；
[0013]将所述金相图像发送给所述云端；
[0014]其中，所述云端，用于：获取所述金相图像的标注数据；根据所述标注数据以及所述金相图像，为所述金相分析模型创建新的训练样本；根据所述新的训练样本对所述金相分析模型进行训练，得到更新后的金相分析模型；将更新后的金相分析模型部署至所述边缘端。
[0015]在本申请的又一实施例中，提供了一种金相分析方法，适应于云端，所述方法，包括：
[0016]获取金相图像的标注数据；
[0017]根据所述标注数据以及所述金相图像，为所述金相分析模型创建新的训练样本；
[0018]根据所述新的训练样本对所述金相分析模型进行训练，得到更新后的金相分析模型；
[0019]将更新后的金相分析模型部署至所述边缘端；
[0020]其中，所述金相图像是由边缘端发送来的；所述边缘端用于：根据金相分析需求，获取所述金相图像；利用训练过的金相分析模型对所述金相图像进行识别，得到金相分析结果；将所述金相分析结果发送给用户设备。
[0021]在本申请的又一实施例中，提供了一种质量控制系统，包括：金属产品生产设备、云端以及边缘端；
[0022]所述边缘端，用于：获取所述金属产品生产设备所生产样品的金相图像；利用训练过的金相分析模型对所述金相图像进行识别，得到金相分析结果；根据所述金相分析结果，生成针对所述金属产品生产设备的控制参数调整信息；将所述控制参数调整信息发送给所述金属产品生产设备，以由所述金属产品生产设备调整其控制参数；
[0023]所述云端，用于：获取所述金相图像的标注数据；根据所述标注数据以及所述金相图像，为所述金相分析模型创建新的训练样本；根据所述新的训练样本对所述金相分析模型进行训练，得到更新后的金相分析模型；将更新后的金相分析模型部署至所述边缘端。
[0024]在本申请的又一实施例中，提供了一种边缘端设备，包括：存储器和处理器，其中，
[0025]所述存储器，用于存储程序；
[0026]所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述适应于边缘端的金相分析方法。
[0027]在本申请的又一实施例中，提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，设置于边缘端设备；所述计算机程序被计算机执行时能够实现上述适应于边缘端的金相分析方法。
[0028]在本申请的又一实施例中，提供了一种云端设备，包括：存储器和处理器，其中，
[0029]所述存储器，用于存储程序；
[0030]所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述适应于云端的金相分析方法。
[0031]在本申请的又一实施例中，提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，设置于云端设备；所述计算机程序被计算机执行时能够实现上述适应于云端的金相分析方法。
[0032]本申请实施例提供的技术方案中，边缘端部署训练过的金相分析模型，用于识别用户所要分析的金相图像，进而为用户提供金相分析结果；云端收集边缘端从用户侧采集到的金相图像，并基于收集到的金相图像为金相分析模型创建新的训练样本，后续根据新的训练样本再对进行分析模型进行训练，并将新训练过的金相分析模型重新部署至边缘端。可见，本申请实施例提供的技术方案在金相分析系统中引入云边一体化模式；利用云边一体化模式，不仅使得金相分析模型在投入使用后能够方便地进行持续的更新和运维；还能够兼顾云端的低成本、高灵活性和边缘端的低延时、数据安全等优点。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本申请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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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。
[0034]图1为本申请一实施例提供的金相分析系统的示意图；
[0035]图2为本申请一实施例提供的金相分析方法的流程示意图；
[0036]图3为本申请另一实施例提供的金相分析方法的流程示意图；
[0037]图4为本申请又一实施例提供的金相分析方法的流程示意图；
[0038]图5为本申请一实施例提供的质量控制系统的示意图；
[0039]图6为本申请一实施例提供的边缘端设备的结构框图；
[0040]图7为本申请一实施例提供的云端设备的结构框图。
具体实施方式
[0041]目前，已有的金相分析模型，能够对钢铁等材料金相图谱进行实时研究分析，如晶粒度测量评级；非金属夹杂物测量评级；珠光体、铁素体含量的测量评级；球墨铸铁石墨球化率测量评级；脱碳层、渗碳层测量，表面涂层厚度测量等的分析。在已有的金相分析方案中，是将一个金相分析模型部署在一台台单独的机器上，这些单独的机器识别过的金相图像并无法集中收集和保存，导致模型更新时无法利用模型曾经识别过的金相图像，其模型想要更新还需要手动去制作一些图像；此外，其方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金相分析系统，其特征在于，包括：云端以及边缘端；所述边缘端，用于：根据金相分析需求，获取金相图像；利用训练过的金相分析模型对所述金相图像进行识别，得到金相分析结果；将所述金相分析结果发送给用户设备；将所述金相图像发送给所述云端；所述云端，用于：获取所述金相图像的标注数据；根据所述标注数据以及所述金相图像，为所述金相分析模型创建新的训练样本；根据所述新的训练样本对所述金相分析模型进行训练，得到更新后的金相分析模型；将更新后的金相分析模型部署至所述边缘端。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：金相显微镜；所述边缘端，具体用于：根据所述金相分析需求，向所述金相显微镜发送金相图像采集请求；所述金相显微镜，用于：接收到所述金相图像采集请求后，对所述金相显微镜的样品台上的样品进行拍摄，得到所述金相图像；将所述金相图像发送给所述边缘端。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：用户设备；所述用户设备，用于：响应于金相分析操作，生成金相分析需求；将所述金相分析需求发送给所述边缘端。4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其特征在于，所述边缘端，还用于：将所述金相分析结果发送给所述云端；所述云端，具体用于：根据所述金相分析结果，确定所述金相图像的初始标注数据；基于所述初始标注数据，获取所述金相图像的标注数据；所述标注数据是根据针对所述初始标注数据的修正操作数据对所述初始标注数据进行修正得到的。5.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其特征在于，所述云端，具体用于：当当前时间与上一次模型训练的训练时间的时间间隔大于或等于预设时间间隔阈值时，根据所述新的训练样本对所述金相分析模型进行训练，得到更新后的金相分析模型；和/或，当当前所述新的训练样本的数量大于或等于预设数量阈值时，根据所述新的训练样本对所述金相分析模型进行训练，得到更新后的金相分析模型。6.一种金相分析方法，其特征在于，适应于边缘端，所述方法，包括：根据金相分析需求，获取金相图像；利用训练过的金相分析模型对所述金相图像进行识别，得到金相分析结果；将所述金相分析结果发送给用户设备；将所述金相图像发送给云端；其中，所述云端，用于：获取所述金相图像的标注数据；根据所述标注数据以及所述金相图像，...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖环宇，杨海飞，
申请(专利权)人：杭州阿里巴巴飞天信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：