[发明专利]基于工业大数据的封头热处理加工性能分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于工业大数据的封头热处理加工性能分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测批次中每个待检测封头的封头图像；根据所述封头图像获得所述待检测封头的形态信息；根据所述形态信息获得椭圆度；获得所述检测封头的冲压深度；

根据所述检测封头之间的形态信息差异、冲压深度差异和所述椭圆度差异获得形态相似度；以所述待检测批次中的形态相似度均值作为冷却结果均匀性；

根据所述冷却结果均匀性的大小获得抽样数量，对所述待检测批次进行随机抽样；获得每个抽样待检测封头的受击时的声音序列和刚度系数；通过数据库获得标准封头的标准刚度系数和标准声音序列；根据所述刚度系数与所述标准刚度系数的差异和所述声音序列与所述标准声音序列的差异获得每个所述抽样待检测封头的性能合格程度；根据每个所述性能合格程度与预设期望性能合格程度的差异获得整体性能合格程度；

以所述整体性能合格程度、所述冷却结果均匀性和所述性能合格程度的平均值的乘积作为所述待检测批次的整体质量。

2.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的封头热处理加工性能分析方法，其特征在于，所述根据所述封头图像获得所述待检测封头的形态信息包括：

获得所述封头图像中的边缘轮廓；根据所述边缘轮廓进行椭圆曲线拟合，获得所述边缘轮廓的长轴和短轴；以所述长轴和所述短轴作为所述形态信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于工业大数据的封头热处理加工性能分析方法，其特征在于，所述根据所述形态信息获得椭圆度包括：

获得所述长轴和短轴的长度差异，以所述长度差异与预设标准外径的比值作为所述椭圆度。

4.根据权利要求2所述的一种基于工业大数据的封头热处理加工性能分析方法，其特征在于，所述根据所述检测封头之间的形态信息差异、冲压深度差异和所述椭圆度差异获得形态相似度包括：

根据形态相似度公式获得所述形态相似度，所述形态相似度公式包括：

其中，M(A,B)为检测封头A与检测封头B的所述形态相似度，为检测封头A的所述长轴，为检测封头B的所述长轴，为检测封头A的所述短轴，为检测封头B的所述短轴，H_A为检测封头A的所述冲压深度，H_B为检测封头B的所述冲压深度，ΔD_A为检测封头A的所述椭圆度，ΔD_B为检测封头B的所述椭圆度。

5.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的封头热处理加工性能分析方法，其特征在于，所述根据所述冷却结果均匀性的大小获得抽样数量包括：

根据抽样数量公式获得所述抽样数量，所述抽样数量公式包括：

X＝Rounding[γ*10^-J]

其中，X为所述抽样数量，Rounding[]为就近取整函数，γ为预设抽样基数，J为所述冷却结果均匀性。

6.根据权利要求5所述的一种基于工业大数据的封头热处理加工性能分析方法，其特征在于，所述对所述待检测批次进行随机抽样包括：

若所述冷却结果均匀性小于预设均匀性阈值，则根据所述形态相似度对所述待检测封头进行分组，获得异常封头组和正常封头组；

若所述异常封头组内的样本数量小于所述抽样数量，则将所述异常封头组内的所有样本作为所述抽样待检测封头；将所述抽样数量与所述异常封头组内的样本数量的差值作为所述正常封头组的随机抽样样本量，获得所述抽样待检测封头；

若所述异常封头组内的样本数量不小于所述抽样数量，则将所述异常封头组内的所有样本作为所述抽样待检测封头，在所述正常封头组内根据预设抽样量进行随机抽样，获得所述抽样待检测封头。

7.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的封头热处理加工性能分析方法，其特征在于，获得每个抽样待检测封头的刚度系数包括：

将所述抽样待检测封头放置于轧机辊缝中，获得辊缝变化值和轧机轧制力变化值；以所述辊缝变化值和所述轧机轧制力变化值的比值作为所述刚度系数。