一种高精度法兰的处理系统的制作方法

本发明涉及法兰加工领域，特别是涉及一种高精度法兰的处理系统。

背景技术：

1、随着工业自动化技术的发展，传统的加工生产模式已经逐渐被数字化、智能化的生产方式所取代。 在过去，工厂生产往往依赖于大量的人工操作和机械设备，而今，随着先进技术的迅速发展，诸如机器学习、人工智能、云计算和物联网等技术的广泛应用，工业生产已经进入了全新的时代。这一时代的特征是高效、精准、智能，为制造业带来了前所未有的发展机遇和挑战。

2、传统的加工生产模式往往存在着效率低下、成本高昂、质量不稳定等问题，尤其是在精密加工领域，这些问题尤为突出。例如，在法兰加工领域，传统的加工系统往往无法满足高精度、高效率的加工要求，导致产品质量不稳定，生产效率低下，甚至影响企业的竞争力和市场地位。

3、因此，为了应对这些挑战，满足市场对高质量产品的需求，加工生产领域急需一种高效、精确的加工处理系统， 这种系统不仅需要具备传统加工系统的基本功能，如加工精度、生产效率等，还需要具备更高级别的智能化和自动化功能，能够实时监测加工过程，及时发现并解决加工中的问题，从而提高加工质量和生产效率。

4、在当前的技术背景下，图像处理技术和人工智能技术的发展为实现这样的加工处理系统提供了重要的技术支持。 图像处理技术可以实现对加工过程的实时监测和分析，通过对加工过程中产生的图像数据进行处理和分析，可以及时发现加工中的问题，并采取相应的措施进行调整和修正。而人工智能技术则可以实现对加工过程的智能化控制和优化，通过学习和优化算法，系统可以不断提升自身的加工效率和精度，从而实现更高水平的加工质量和生产效率。

5、然而，尽管图像处理技术和人工智能技术已经取得了很大的进步，但在实际应用中仍然存在一些挑战和难题需要克服。 例如，图像处理技术在处理大量图像数据时往往存在处理速度不够快、处理精度不够高等问题，导致无法满足实时加工处理的需求；而人工智能技术在学习和优化过程中往往需要大量的数据和计算资源，而实际生产环境中的数据可能存在噪声和不确定性，导致学习和优化的效果不理想。

6、因此，针对这些问题和挑战，需要进一步研究和发展图像处理技术和人工智能技术，以实现更高水平的加工处理系统。 这包括开发更高效、更精确的图像处理算法，提高图像处理技术的处理速度和处理精度；开发更智能、更灵活的人工智能算法，提高人工智能技术的学习和优化效果，从而实现更高水平的加工质量和生产效率。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种高精度法兰的处理系统，旨在解决上述背景中提到的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提出一种高精度法兰的处理系统，包括实时扫描模块、数据压缩模块、数据传输模块、识别分析模块、加工调整模块、工序扫描模块、加工修正模块；实时扫描模块通过摄像机，实时进行法兰工件的扫描；数据压缩模块通过提出图像数据压缩算法，对实时扫描模块中的图像进行压缩；数据传输模块将数据压缩模块压缩的图像数据进行传输，传输至计算设备；识别分析模块通过提出识别分析算法，构建特征一致性网络模型，分析图像特征；加工调整模块通过分析法兰工件加工过程中的不同区域，调整加工过程；工序扫描模块中，每个工序结束后通过扫描分析法兰工件的参数信息，判断工序合格情况；加工修正模块将不合格的法兰工件，重新传入对应的工序中进行修正加工。

3、进一步的，所述摄像机，为多机位高清摄像机，在法兰加工工件周围，多角度安装高清摄像机，对法兰工件进行多角度扫描，所述法兰工件进行多角度扫描为对法兰工件的不同部位，多机位高清摄像机都能进行不同角度的实时扫描。

4、进一步的，所述图像数据压缩算法，提出分解函数，分解图像数据信号，再通过梯度处理，计算信号特征量，得到信号压缩编码，详细过程如下：

5、对于实时扫描模块实时采集的法兰工件实时加工图像，是离散的时序信号，定义为x，表示为：

6、，

7、其中，分别表示离散的时序信号中第1段信号、离散的时序信号中第2段信号、离散的时序信号中第t段信号、离散的时序信号中第t段信号，提出分解函数，基于分解函数，对离散的时序信号进行分解处理，分解成基础部分和特征部分，公式如下：

8、，

9、其中，、、分别表示第t段离散时序信号的基础部分、第t段离散时序信号的特征部分、第t-1段离散时序信号的基础部分，表示第t段离散时序信号的分解系数，表示离散的时序信号中第t-1段信号，基于离散时序信号的基础部分，提出可变的区间函数，对离散的时序信号的基础部分进行稳定化处理，得到稳定的时序信号，处理公式如下：

10、，

11、其中，表示稳定的时序信号，表示积分变量，表示尺度参数，表示区间参数，基于稳定的时序信号，将稳定的时序信号分割成n段，进行梯度处理，基于稳定时序信号的特征量，计算稳定时序信号的特征量中点的值，公式如下：

12、其中，表示第i段稳定时序信号的特征量的第j个值，表示第i段稳定时序信号中的中心函数点的坐标值，表示误差影响系数、表示第i段稳定时序信号中中心点邻域内的函数点的坐标值，表示梯度，分别表示第i段稳定时序信号中中心点邻域内的点的第一影响参数、第i段稳定时序信号中中心点邻域内的点的第二影响参数，基于邻域内所有点，得到特征量中所有值，基于特征量，构建特征量集合，表示为：

13、，

14、其中，分别表示第1段稳定时序信号的特征量、第2段稳定时序信号的特征量、第n段稳定时序信号的特征量，基于特征量集合，得到压缩编码，公式如下：

15、，

16、其中，表示稳定时序信号的特征量对应的压缩编码，表示第j段稳定时序信号的特征量，表示二范数，将所有特征量的压缩编码排序，选取前k项，构建压缩编码集合，剩余的压缩编码被去除，将压缩编码集合进行传输。本发明提出的图像数据压缩算法，通过提出分解函数，将图像数据信号分解成基础部分和特征部分，再基于区间函数，对基础部分进行稳定化处理，稳定的时序信号，再将稳定时序信号进行分割，进行梯度处理，计算特征量，再基于特征量，计算压缩编码，取前k项构建压缩编码集合，与特征部分进行数据传输，本发明提出的数据压缩算法，能够在较高保留原数据的情况下，提高图像数据的压缩效率，降低数据传输所需的带宽，提高数据传输的速度。

17、进一步的，所述数据传输模块，实时扫描模块中的多机位高清摄像机通过有线连接的方式，与计算设备进行网络数据连接，压缩的图像数据通过有线网络，快速传输至计算设备，所述计算设备为高性能计算机，进行图像压缩数据的重构，进行数据分析。

18、进一步的，所述识别分析算法，构建特征一致性网络模型，基于映射参数，对多重图像进行映射处理，得到图像表征，通过交叉散度函数，对特征一致性网络模型进行训练，详细过程如下：

19、在本发明实时扫描模块中，采用的多重摄像头扫描方法，对法兰工件的每块区域都有不同角度的多重图像，基于识别分析算法，构建特征一致性网络模型，学习多重图像的一致性特征，对于多重图像集合,表示为：

20、，

21、其中，分别表示多重图像集合中第1层图像、多重图像集合中第2层图像、多重图像集合中第层图像、多重图像集合中第层图像，在特征一致性网络模型中，首先对多重图像进行映射处理，映射至特征空间中，得到多重图像的图像表征，多重图像映射基于映射参数，特征一致性网络模型在学习过程中经过多次迭代，其中映射参数在迭代过程中进行更新，更新公式如下：

22、，

23、其中，表示特征一致性网络模型第k次迭代过程中的映射参数，表示特征一致性网络模型第k-1次迭代过程中的映射参数，表示特征一致性网络模型第k-2次迭代过程中的映射参数，表示特征一致性网络模型第k次迭代过程中的迭代系数，基于映射参数，将多重图像进行映射处理，映射处理过程如下：

24、，

25、其中，表示多重图像集合中第层图像第k次迭代过程中的图像表征，分别表示多重图像集合中第层图像的第一尺度、多重图像集合中第层图像的第二尺度，表示图像的图像掩码向量，基于多重图像集合的图像表征，提出交叉散度，训练特征一致性网络模型，交叉散度计算公式如下：

26、，

27、其中， 分别表示多重图像集合中第层图像第k次迭代过程中的图像表征的第r个值、多重图像集合中第层图像第k次迭代过程中的图像表征的第r个值，在第k次迭代过程中，有最大交叉散度，通过迭代，不断寻找较小的最大交叉散度，基于最小的最大交叉散度，对特征一致性网络模型进行训练。本发明提出的识别分析算法，通过构建特征一致性网络模型，学习多重图像的一致性特征，基于映射参数，对多重图像进行映射处理，得到多重图像图像表征，再通过提出交叉散度函数，对特征一致性网络模型进行训练，本发明基于识别分析算法构建的特征一致性网络模型，能够较大程度分析识别多重图像的一致性特征，提高图像识别的准确性，提高法兰工件表面参数的识别精确度，提升了法兰加工的精度。

28、进一步的，所述加工调整模块，在法兰加工过程中，对法兰工件的加工情况进行分析，与法兰加工理论数据进行对比，实时调整法兰工件的加工。

29、进一步的，所述法兰工件的参数信息，包括法兰表面不同部位的尺寸信息，法兰表面平整度信息。

30、进一步的，所述加工修正模块，在法兰工件每个工序完成后，摄像机扫描法兰工件，计算机设备分析不合格的法兰工件，返回至相应的加工工序，进行工件的重加工。

31、相对于现有技术，本发明具备如下有益效果：本发明提出一种高精度法兰的处理系统，包括实时扫描模块、数据压缩模块、数据传输模块、识别分析模块、加工调整模块、工序扫描模块、加工修正模块；数据压缩模块通过提出图像数据压缩算法，对实时扫描模块中的图像进行压缩，本发明提出的图像数据压缩算法，通过提出分解函数，将图像数据信号分解成基础部分和特征部分，再基于区间函数，对基础部分进行稳定化处理，稳定的时序信号，再将稳定时序信号进行分割，进行梯度处理，计算特征量，再基于特征量，计算压缩编码，取前k项构建压缩编码集合，与特征部分进行数据传输，本发明提出的数据压缩算法，能够在较高保留原数据的情况下，提高图像数据的压缩效率，降低数据传输所需的带宽，提高数据传输的速度；识别分析模块通过提出识别分析算法，构建特征一致性网络模型，分析图像特征，本发明提出的识别分析算法，通过构建特征一致性网络模型，学习多重图像的一致性特征，基于映射参数，对多重图像进行映射处理，得到多重图像的图像表征，再通过提出交叉散度函数，对特征一致性网络模型进行训练，本发明基于识别分析算法构建的特征一致性网络模型，能够较大程度分析识别多重图像的一致性特征，提高图像识别的准确性，提高法兰工件表面参数的识别精确度，提升法兰加工的精度；本发明提出的高精度法兰的处理系统，能够对法兰工件进行高精度的实时监测和分析，及时发现加工中的问题，并采取相应的调整和修正措施，从而提高了加工精度和一致性，及时发现加工中的问题，并采取相应的调整和修正措施，可以避免因加工中的错误而导致的废品和损失，从而降低了生产成本和加工成本。实现对法兰工件加工过程的实时监测和调整，确保了加工过程的稳定性和一致性，提高了产品的质量和可靠性。