[发明专利]一种基于AI质检与工业大数据分析的方法、系统及介质

说明书

本发明的提供了一种基于AI质检与工业大数据分析的方法、系统及介质，方法包括以下步骤：根据预设采集频率获取状态数据和产品图片；结合状态数据和产品图片构建数据库；调用AI接口，对产品图片进行质量检测，得到瑕疵数据，并根据瑕疵数据更新数据库；获取更新完成后的数据库中的记录，得到瑕疵数据与状态数据的关联规则；对数据库中的记录进行趋势分析；根据关联规则和趋势分析的结果调整运行参数；本发明方法降低了生产的残次品率，同时将方法过程固化沉淀，将经验数据化，更利于推动行业发展，可广泛应用于自动化控制技术领域。

技术领域

本发明属于自动化控制技术领域，尤其是一种基于AI质检与工业大数据分析的方法、系统及介质。

背景技术

在实际生产环境中，投入生产的设备都携带有其操作使用的说明书或使用指引，但通常没有最优使用效果的说明，需要设备在最优状态下进行生产，往往需要操作员的经验积累，并临场做出判断。工业制造中，是将两个及以上的设备连接在一起组成的生产线，设备生产过程中的能耗、机械转速、设备的压强压力参数是否调试到最优，机器串之间的组合如何才能发挥到最佳状态，如何才能使生产的产品废品率达到最低，这需要经过多次的设备调校和人为介入的运行监控。正是因为依赖于人的经验，使得产线的成品率受限于自身工厂的人员素质水平。

现有技术的不足还包括缺乏经验数据的沉淀和普适性的推广。设备生产过程中的能耗、机械转速、设备的压强压力参数是否调试到最优，机器串之间的怎样组合才能发挥到最佳状态，这依赖于人的经验，对设备进行无数次的调校和长期运行监控，才能逐步达到产线的最优生产状态。个人化的设备调校技术往往是不利于其在行业内进行推广的。

发明内容

有鉴于此，为至少部分解决上述技术问题之一，本发明实施例目的在于提供一种基于AI质检与工业大数据分析的方法，用以降低工业制造废品率提高生产效率，并提供可以对应实现一种基于AI质检与工业大数据分析的方法的系统及存储介质。

第一方面，本发明的提供了一种基于AI质检与工业大数据分析的方法，其包括以下步骤：

根据预设采集频率获取状态数据和产品图片；结合状态数据和产品图片构建数据库；

调用AI接口，对产品图片进行质量检测，得到瑕疵数据，并根据瑕疵数据更新数据库；

获取更新完成后的数据库中的记录，得到瑕疵数据与状态数据的关联规则；

对数据库中的记录进行趋势分析；根据关联规则和趋势分析的结果调整运行参数。

在本发明的一些实施例中，调用AI接口，对产品图片进行质量检测，得到瑕疵数据，并根据瑕疵数据更新数据库这一步骤，其具体包括：

将数据库中的产品图片写入目录文件，根据目录文件的生成顺序异步扫描产品图片；

调用AI的能力开放接口，检测产品图片中的瑕疵，生成瑕疵数据；瑕疵包括斑点、破洞以及裂缝；

识别瑕疵数据，将瑕疵数据写入数据库。

在本发明的一些实施例中，调用AI的能力开放接口，检测产品图片中的瑕疵，生成瑕疵数据这一步骤，其具体包括：

通过训练完成的瑕疵识别模型对产品图片进行瑕疵识别，得到瑕疵数据；

其中，瑕疵识别模型通过以下步骤训练得到：

对产品图片进行预处理，获取预处理后的产品图片构建得到训练集；

通过特征提取器提取训练集中的图片的浅层语义特征；

对浅层语义特征进行卷积，提取得到不同的语义信息，根据语义信息，完成训练集中瑕疵内容的分类，得到瑕疵识别模型。

在本发明的一些实施例中，对浅层语义特征进行卷积，提取得到不同的语义信息这一步骤，其具体包括：