[发明专利]一种基于图像处理的喷嘴铸件后处理智能监测方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的喷嘴铸件后处理智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

在喷嘴铸件后处理过程中，获取实时加工工序当前的多组作业人员操作图像和作业设备状态信息，并获取预先得到的实时加工工序的状态转移矩阵、各个未完成工序的状态转移矩阵以及各个未完成工序和该实时加工工序之间的相关性系数；

根据实时加工工序当前的多组作业人员操作图像和对应的多组作业设备状态信息，并利用训练好的作业状态判别网络进行分类，得到每组作业人员操作图像和作业设备状态信息在各个设定作业状态类别上的分类概率；

根据各个设定作业状态类别以及在各个设定作业状态类别上的分类概率，计算实时加工工序当前的作业状态指标；

根据各个设定作业状态类别、在各个设定作业状态类别上的分类概率和实时加工工序的状态转移矩阵，预测实时加工工序下一时刻的作业状态指标；

根据实时加工工序当前的作业状态指标以及各个未完成工序和该实时加工工序之间的相关性系数，预测各个未完成工序的作业状态指标；

根据实时加工工序下一时刻的作业状态指标、各个未完成工序的作业状态指标，计算实时加工工序对自身工序以及各个未完成工序的影响程度值；

根据实时加工工序对自身工序以及各个未完成工序的影响程度值，确定实时加工工序当前的作业状态是否需要提高。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的喷嘴铸件后处理智能监测方法，其特征在于，

各个工序的状态转移矩阵的得到步骤包括：

获取历史数据，所述历史数据包括：多次喷嘴铸件后处理过程中，每次喷嘴铸件后处理过程的各个工序的多组作业人员操作图像和作业设备状态信息；

根据历史数据中每次喷嘴铸件后处理过程的各个工序的多组作业人员操作图像和对应的多组作业设备状态信息，并利用训练好的作业状态判别网络进行分类，得到历史数据中各个工序的每组作业人员操作图像和作业设备状态信息在各个设定作业状态类别上的分类概率；

计算每次喷嘴铸件后处理过程各个工序在各个设定作业状态类别上的分类概率的相似度，进而得到各个工序中各个设定作业状态类别之间的相似度；

根据各个工序中各个设定作业状态类别之间的相似度，计算各个工况中任意一个设定作业状态类别分别到所有设定作业状态类别的初始边权值，进而得到各个工况中任意一个设定作业状态类别分别到所有设定作业状态类别的相对边权值；

根据各个工况中任意一个设定作业状态类别分别到所有设定作业状态类别的相对边权值，构造每个工序的状态转移矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于图像处理的喷嘴铸件后处理智能监测方法，其特征在于，

工况中任意一个设定作业状态类别分别到所有设定作业状态类别的初始边权值的计算公式为：

其中，为作业人员操作图像和作业设备状态信息对应的组数，为第u组作业人员操作图像和作业设备状态信息在设定作业状态类别e上的分类概率，为第u组作业人员操作图像和作业设备状态信息在设定作业状态类别f上的分类概率，为第u组作业人员操作图像和作业设备状态信息所对应的设定作业状态类别e到设定作业状态类别f的初始边权值，w_e.f为工况中设定作业状态类别e到设定作业状态类别f的初始边权值，Num为作业人员操作图像和作业设备状态信息的总组数。