一种基于机器视觉的模具异常管理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及模具管理技术领域，尤其为一种基于机器视觉的模具异常管理系统及方法，包括模具异常检测、故障预测与健康管理、智能维修与保养调度以及数据分析与可视化模块；模具异常检测模块利用高清摄像头和红外热像仪采集数据，通过卷积神经网络识别表面缺陷；故障预测与健康管理模块借助时间序列分析和机器学习技术预测故障风险并预警；智能维修与保养调度模块运用深度强化学习和遗传算法优化维修策略与任务分配；数据分析与可视化模块借助Grafana、Kibana展示数据并实现智能报警与决策支持。本发明专利技术实现了模具异常的精准检测、故障的有效预测、维修调度的优化以及数据的高效处理与可视化展示，提高了模具管理的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及模具管理，具体为一种基于机器视觉的模具异常管理系统及方法。

技术介绍

1、在现代制造业中，模具作为关键的生产工具，其正常运行对于产品质量和生产效率至关重要。然而，模具在使用过程中容易受到多种因素影响而出现异常，传统的模具管理方式在应对这些问题时面临诸多挑战。

2、传统的模具检测主要依赖人工定期检查，这种方式主观性强且效率低下。人工检查难以保证每次都能全面、细致地检查到模具的各个关键部位，容易遗漏一些潜在的异常情况。而且，人工检查的频率有限，无法实时监测模具的运行状态，导致在模具出现异常后不能及时发现，从而造成生产中断、产品质量下降等问题。例如，在一些大规模生产线上，模具长时间连续运行，如果不能及时检测到模具表面的微小裂纹或磨损，可能会导致大量次品的产生，增加生产成本，影响企业的经济效益。

3、在故障预测方面，传统方法缺乏有效的数据分析手段。往往只能根据经验大致判断模具可能出现故障的时间，无法准确预测故障发生的具体时间和类型。这使得企业难以提前制定合理的维护计划，只能采取预防性的过度维护或者在故障发生后进行紧急抢修，前者本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉的模具异常管理系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的模具异常管理系统，其特征在于：所述模具异常检测模块利用生成对抗网络GAN生成缺陷图像以增强数据，从而提高卷积神经网络CNN的泛化能力；生成对抗网络GAN由生成器和判别器组成，生成器的目标是生成尽可能逼真的缺陷图像，其损失函数可表示为：

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的模具异常管理系统，其特征在于：所述故障预测与健康管理模块通过结合LSTM、SVM与RF算法，采用数据融合方式提升故障预测的准确性与可靠性；长短期记忆LSTM网络在时刻的隐藏状态和细胞状态更新...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉的模具异常管理系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的模具异常管理系统，其特征在于：所述模具异常检测模块利用生成对抗网络gan生成缺陷图像以增强数据，从而提高卷积神经网络cnn的泛化能力；生成对抗网络gan由生成器和判别器组成，生成器的目标是生成尽可能逼真的缺陷图像，其损失函数可表示为：

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的模具异常管理系统，其特征在于：所述故障预测与健康管理模块通过结合lstm、svm与rf算法，采用数据融合方式提升故障预测的准确性与可靠性；长短期记忆lstm网络在时刻的隐藏状态和细胞状态更新公式如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的模具异常管理系统，其特征在于：所述智能维修与保养调度模块利用深度强化学习drl模型动态调整维修策略，依据模具的实时健康状态和预测故障风险优化维修调度；其中，drl基于马尔可夫决策过程mdp构建，定义状态空间、动作空间、奖励函数以及状态转移概率，智能体通过不断与环境交互，学习一个策略以最大化长期累积奖励，其计算公式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的模具异常管理系统，其特征在于：所述数据分析与可视化模块通过数据集成平台整合模具的多维度数据，进行实时处理与智能化决策支持，并通过智能报警系统推送异常通知至相关人员；该模块在利用apache kafka与apache spark处理模具数据流时，apache spark的核心计算逻辑基于弹性分布式数据集rdd进行数据处理，对于一个rdd， 假设执行一个映射操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁火炼，梁火炎，高建彬，
申请(专利权)人：厦门博视源机器视觉技术有限公司，
类型：发明
国别省市：