CN112580935A - 一种基于机器视觉的工业产品生产流程溯源分析方法 - Google Patents
一种基于机器视觉的工业产品生产流程溯源分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112580935A CN112580935A CN202011365758.7A CN202011365758A CN112580935A CN 112580935 A CN112580935 A CN 112580935A CN 202011365758 A CN202011365758 A CN 202011365758A CN 112580935 A CN112580935 A CN 112580935A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- product
- parameters
- information base
- machine vision
- production process
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims abstract description 13
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 6
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 2
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 abstract description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0633—Workflow analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉与大数据的生产流程溯源分析方法。方法步骤主要包括：建立产品参数信息库、监控每个产品的生产流程、工艺评价、产品人为质检、对残次品进行分析、调整工艺以及完善产品信息库。本发明结合行业最前沿的机器视觉和大数据技术，改进产品质检方式，优化产品生产流程，并根据对于工业残次品的具体分析来优化产品信息库，从而不断提高工业生产的质量和效率。
Description
技术领域
本发明涉及工业产品质量管控领域，具体涉及机器视觉在工业生产中的应用及基于大数据分析产品质量方面的应用。
背景技术
随着各种自动化装置和工业机器人在工业领域的广泛应用，越来越多的自动化装置被应用在工业生产领域，并逐步地代替了流水线上的工人。将机器视觉技术运用到装置当中，使得这些装置具有“人眼”的功能，对提高工业生产的质量和效率具有重大的意义。
随着工业制造业的快速发展，工业流水线上生产的配件结构日渐复杂，人为地对其进行质量检测已经无法满足对产品生产效率与质量的要求。产品质量则由工业生产的一系列流程的完成情况决定。众所周知，每一种产品在每一道生产流程中都有一系列属性参数，例如大小、形状、颜色以及温度等，这些参数是否在一个合格的指标区间决定了该产品最终的完成质量是否合格。由于产品的工序是环环相扣的，每一道工序的完成质量都与之前工序的完成质量有关，也影响着之后工序的完成情况；因此，要使产品质量达到较高水平，需要对产品的每一个装配流程的参数加以控制，优化生产的过程实质上就是优化参数的过程。当工业生产出现残次品时，我们就需要对残次品进行全流程溯源分析，锁定若干个参数不当的关键流程。
当前，对工业产品的流程溯源分析主要基于对产品流程的编码，当出现残次品时，对出现问题的产品参数进行人工的检查，以确定出完问题的工序。但是这种检查方法非常繁琐，且编码无法像图像一样存储足够的信息，也不适合对产品的生产过程进行实时监控。因此，改进生产流程溯源分析的方法便迫在眉睫。
发明内容
本发明为了改进原流程溯源分析的方法的不足，利用机器视觉技术，提取产品在生产中的每一个流程的具体图像，并自动提取当前产品的属性参数，并基于大数据技术，与信息库中的产品参数信息进行比对，从而提出全新的生产流程溯源分析方法。
该发明技术方案的具体实现步骤如下：
一种基于机器视觉的工业产品生产流程溯源分析方法，特征在于，
步骤1.建立产品参数信息库，收集各类工业产品在各个生产流程的参数信息，并标记每个参数在每一个流程的合格值域区间；
步骤2.针对不同工业产品，选配合适的机器视觉算法，便于更好地提取产品参数；
步骤3.若出现残次品，针对残次品不合格的属性参数，对该产品的每一道生产流程参数与产品参数信息库进行比对，并对每个流程出现的缺陷进行对应性分析；
步骤4.验证并确定出现问题的工序，对该工序进行改进优化；
步骤5.对于已确定的缺陷，对流水线上的每一个产品进行检查，若参数都在合格区间内，则放行；否则对产品进行降级或者返修；
步骤6.对信息库进行优化；
若顺利通过所有检查的产品里面仍然有残次品，则需对该残次品进行具体的人为分析，检查哪道工序的哪个参数出了问题，并对信息库进行相应地优化。
附图说明
图1为溯源分析方法的具体流程示意图。
具体实施方式
如图1所示，该溯源分析方法的具体流程如下：1.建立产品参数信息库，收集大量机器视觉算法以及各种产品生产参数信息。对每种产品的每个生产流程，指定适合的机器视觉算法，便于提取产品参数信息。并且，划定每种产品的每一道流程的各个参数的合理区间，若产品参数在该区间内则表示合格。
2.监控每个产品的生产流程，利用机器视觉算法提取当前产品的参数。
3.将该参数与产品信息库中的参数进行比对，若都合格则放行，让该产品进入下一生产流程中；否则，对产品进行工艺调整/返修/验证；或者降级/改判。
4.对于已完成的产品，进行人为的质量检测，若发现了不合格的产品，则说明信息库中没有存储此类缺陷的信息，或则某些参数设置的不合理。因此，需要进行溯源分析，找到出现问题的工序。
5.锁定工序之后，便要对表征库里的参数进行优化处理，不断更新里面的信息及参数，达到提高信息库鲁棒性的目的。
Claims (1)
1.一种基于机器视觉的工业产品生产流程溯源分析方法，特征在于，
步骤1.建立产品参数信息库，收集各类工业产品在各个生产流程的参数信息，并标记每个参数在每一个流程的合格值域区间；
步骤2.针对不同工业产品，选配合适的机器视觉算法，便于更好地提取产品参数；
步骤3.若出现残次品，针对残次品不合格的属性参数，对该产品的每一道生产流程参数与产品参数信息库进行比对，并对每个流程出现的缺陷进行对应性分析；
步骤4.验证并确定出现问题的工序，对该工序进行改进优化；
步骤5.对于已确定的缺陷，对流水线上的每一个产品进行检查，若参数都在合格区间内，则放行；否则对产品进行降级或者返修；
步骤6.对信息库进行优化；
若顺利通过所有检查的产品里面仍然有残次品，则需对该残次品进行具体的人为分析，检查哪道工序的哪个参数出了问题，并对信息库进行相应地优化。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN2020108417437 | 2020-08-20 | ||
| CN202010841743 | 2020-08-20 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112580935A true CN112580935A (zh) | 2021-03-30 |
Family
ID=75123951
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011365758.7A Pending CN112580935A (zh) | 2020-08-20 | 2020-11-29 | 一种基于机器视觉的工业产品生产流程溯源分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112580935A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114063587A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-02-18 | 浙江新迪嘉禾食品有限公司 | 一种基于机器视觉的蛋糕无菌生产控制方法及*** |
| CN114969140A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-08-30 | 淮阴师范学院 | 一种流利条产品性能数据检测分析方法 |
| CN117522100A (zh) * | 2023-11-16 | 2024-02-06 | 永久电力金具有限公司 | 一种电力金具生产过程的优化方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104614379A (zh) * | 2013-11-04 | 2015-05-13 | 北京兆维电子(集团)有限责任公司 | 一种版材表面缺陷的检测***和方法 |
| CN105806849A (zh) * | 2016-04-08 | 2016-07-27 | 广东工业大学 | 基于机器视觉的汽车座椅表面缺陷检测***及检测方法 |
| CN108088848A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-05-29 | 佛山市极加互动科技有限公司 | 一种基于phython机器视觉缺陷的在线检测方法 |
| CN108664752A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-10-16 | 同济大学 | 一种基于工艺规则和大数据分析技术的工艺参数优化方法 |
| CN109146279A (zh) * | 2018-08-14 | 2019-01-04 | 同济大学 | 基于工艺规则与大数据的全流程产品质量溯源分析方法 |
-
2020
- 2020-11-29 CN CN202011365758.7A patent/CN112580935A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104614379A (zh) * | 2013-11-04 | 2015-05-13 | 北京兆维电子(集团)有限责任公司 | 一种版材表面缺陷的检测***和方法 |
| CN105806849A (zh) * | 2016-04-08 | 2016-07-27 | 广东工业大学 | 基于机器视觉的汽车座椅表面缺陷检测***及检测方法 |
| CN108088848A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-05-29 | 佛山市极加互动科技有限公司 | 一种基于phython机器视觉缺陷的在线检测方法 |
| CN108664752A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-10-16 | 同济大学 | 一种基于工艺规则和大数据分析技术的工艺参数优化方法 |
| CN109146279A (zh) * | 2018-08-14 | 2019-01-04 | 同济大学 | 基于工艺规则与大数据的全流程产品质量溯源分析方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114969140A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-08-30 | 淮阴师范学院 | 一种流利条产品性能数据检测分析方法 |
| CN114063587A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-02-18 | 浙江新迪嘉禾食品有限公司 | 一种基于机器视觉的蛋糕无菌生产控制方法及*** |
| CN117522100A (zh) * | 2023-11-16 | 2024-02-06 | 永久电力金具有限公司 | 一种电力金具生产过程的优化方法 |
| CN117522100B (zh) * | 2023-11-16 | 2024-04-05 | 永久电力金具有限公司 | 一种电力金具生产过程的优化方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112580935A (zh) | 一种基于机器视觉的工业产品生产流程溯源分析方法 | |
| US6701615B2 (en) | Inspection and sorting system and method for part repair | |
| CN109840900B (zh) | 一种应用于智能制造车间的故障在线检测***及检测方法 | |
| CN109711659B (zh) | 一种工业生产的良率提升管理***和方法 | |
| CA2829575C (en) | Protocol-based inspection system | |
| CN116560327B (zh) | 一种基于物联网的电动工具生产控制方法及*** | |
| CN111815555A (zh) | 对抗神经网络结合局部二值的金属增材制造图像检测方法及装置 | |
| CN105458363B (zh) | 手机外观件的高光倒角返工方法 | |
| CN114565314B (zh) | 一种基于数字孪生的热轧钢卷端面质量管控***及方法 | |
| CN116698642A (zh) | 一种汽修工具生产用的工作站控制方法及*** | |
| CN114511604A (zh) | 一种医疗器械金属零部件的增减复合智能修复方法 | |
| CN115115213A (zh) | 一种钢铁产品质量特性的追溯分析方法及装置 | |
| CN108537249B (zh) | 一种密度峰值聚类的工业过程数据聚类方法 | |
| CN117689646A (zh) | 一种正负样本融合的高精度缺陷检测方法、***及介质 | |
| CN116228766A (zh) | 一种等离子加工设备的智能调控方法及*** | |
| CN116051552A (zh) | 模具监管方法及*** | |
| CN108133261B (zh) | 基于bp神经网络的汽车胶管芯轴质量评价方法 | |
| CN117891225B (zh) | 一种金属徽章饰品加工设备智能控制方法及*** | |
| CN113344918B (zh) | 一种热成型模具检测方法、***和可读存储介质 | |
| CN117850216B (zh) | 一种亚克力镜片生产设备智能控制方法及*** | |
| CN117952983B (zh) | 一种基于人工智能的智能制造生产过程监控方法和*** | |
| CN116011150B (zh) | 基于视觉识别的航空压气机罩机械加工方法 | |
| CN117505551B (zh) | 用于异型钢连轧工艺的工件质量控制方法及*** | |
| CN117171922B (zh) | 一种钢结构制作中平行矫正的方法及*** | |
| CN118070983B (zh) | 一种基于深度学习的工业机械生产优化方法及*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210330 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |