[发明专利]一种智能制造与控制工程实训信息处理系统及方法

权利要求书

1.一种智能制造与控制工程实训信息处理方法，其特征在于，所述智能制造与控制工程实训信息处理方法包括以下步骤：

第一步，通过制造参数配置模块利用配置按键配置智能制造与控制工程实训装置制造参数；通过视频监控模块利用摄像器监控智能制造过程；

所述视频监控模块图像的特征提取具体包括：

(1)制造过程图像信号的采集、上传及分辨率调整：采集制造过程图像信号并将其实时所采集的制造过程图像信号通过制造过程图像信号传输装置上传，调用分辨率差值调整模块将其所接收到的制造过程图像信号的分辨率调整为一定值，得到制造过程图像f₀(x，y)；

(2)制造过程图像特征提取：通过对所得到的制造过程图像f₀(x，y)进行分析处理，得出制造过程图像的特征P，其分析处理过程如下：

二维小波变换：调用二维小波变换模块对制造过程图像f₀(x，y)进行二维小波变换，得到：

其中，为f₀(x，y)变换后的低频分量，为f₀(x，y)变换后的水平高频分量，为f₀(x，y)变换后的垂直高频分量，为f₀(x，y)变换后的对角线高频分量，为尺度函数，为相应的小波；x和m均为制造过程图像的横向坐标，y和n均为制造过程图像的纵向坐标；

调用对数变换模块，将经二维小波变换后的低频分量变换到对数空间，得到：I(x，y)＝logf₀⁰(m，n)；

调用卷积计算模块，并使用k种不同的高斯滤波系数F_k(x，y)与对数空间中的低频小波系数I(x，y)进行卷积计算，得到：其中，k为高斯滤波系数的种类数；

调用加权平均计算模块，对卷积计算所得结果g_k(x，y)与对数空间中的低频小波系数I(x，y)的偏差进行加权平均计算，得到：其中，N为不小于3的自然数；

调用均值方差归一化处理模块，对调用加权平均计算模块中所得到的加权平均结果R(x，y)进行灰度值线性拉伸，得到：R′(x，y)＝G×R(x，y)+offset，其中，R′(x，y)为制造过程图像小波系数的变换输出值，R″(x，y)为均值方差归一化后用来显示的灰度值，G为增益系数，offset为R′(x，y)的偏移量，r_min为修正后制造过程图像小波系数中的最小值，r_max为修正后制造过程图像小波系数中的最大值；

调用二维小波反变换模块，将所得到的小波域中的三种高频分量和与调用均值方差归一化处理模块中所得到的用来显示的灰度值R″(x，y)作二维小波反变换，得到分辨率为M×H的制造过程图像f₁(x，y)，其中M和H均为自然数；

对L个制造过程图像信号进行采集、处理，调用定点独立分量分析模块，对L个经过所得到的制造过程图像信号进行特征提取，得出L个制造过程图像的特征P，其中，L为自然数；

(3)处理结果同步输出：(2)中进行制造过程图像特征提取过程中，对第二步中的制造过程图像信号处理过程及制造过程图像特征提取结果进行同步显示；

调用定点独立分量分析模块，对所得到的制造过程图像信号进行特征提取的步骤如下：

将L个经过处理后的制造过程图像分别按行展开后再进行组合，形成一个L行、M×N列的矩阵X＝(x₁，x₂，x₃，Λ，x_L)^T；

对矩阵X进行均值化，使得E(X)＝0；

对矩阵X进行白化处理，使得E(X^TX)＝I；

初始化独立分量的个数，使得n＝1，其中，n为独立分量的个数；

初始化w_n，随机选取w_n＝w_n/||w_n||；

根据公式w_n＝E{Xg(w_n^TX)}-E{g′(w_n^TX)}w_n，求取w_n；

根据公式迭代出w_n+1；

根据公式和w_n+1＝w_n+1/||w_n+1||，迭代出w_n+1；

判断得到的w_n+1是否收敛，如果w_n+1不收敛，返回求取w_n；

取n＝n+1，在n＜M的情况下，逐一提取出所有的独立分量；

将各个独立分量构成矩阵S＝(s₁，s₂，Λ，s_P)^T，根据公式P＝FS^-1计算出L个制造过程图像的特征P；

第二步，中央控制模块通过运输模块利用传送带运输制造零件；通过零件加工模块利用加工机床对零件进行加工；通过模型构建模块构建制作加工设备模型；通过模拟模块根据设备模型对制造加工进行模拟；

第三步，通过质量分析模块对制造产品质量进行分析；

第四步，通过显示模块利用显示器显示制造监控视频及制造产品质量分析结果。