基于视觉检测的零部件加工缺陷检测系统

本发明涉及机械制造领域，具体是基于视觉检测的零部件加工缺陷检测系统。

背景技术：

1、在机械制造业中，零部件的加工质量直接影响到产品的性能和使用寿命；然而，传统的视觉检测方法往往存在一些问题，如检测速度慢、精度低、人工成本高等；此外，随着现代制造工艺的发展，尤其是数字化制造工艺的出现，使得对零部件加工缺陷的检测变得越来越重要；

2、公开号为cn111080622a的一种神经网络训练方法、工件表面缺陷分类与检测方法及装置，属于机器视觉工业检测领域，首先通过小样本深度学习快速定位工件表面缺陷的像素坐标区域，然后提取该区域内的缺陷区域，其对应区域应为不规则区域，进而实现缺陷的分类与量化。缺陷分类结果可以有效地在检测到的图像中提供更多的信息，并且可以用于评估测试样品并提出制造过程的影响因素；缺陷量化结果可以快速地对工业加工生产工艺进行判断，有助于改善工业加工零部件的生产质量；

3、然而，目前企业在使用零部件加工缺陷检测平台无法确保企业内数据信息的安全性，且在零部件加工缺陷检测过程中，无法准确获取零部件加工过程中进行检测，使得对存在缺陷的零部件继续进行加工处理，从而造成了资源浪费；因此，如何在保证企业数据信息安全性的同时，提高零部件加工缺陷检测的准确性避免资源浪费是我们需要解决的问题，为此，现提供基于视觉检测的零部件加工缺陷检测系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供基于视觉检测的零部件加工缺陷检测系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于视觉检测的零部件加工缺陷检测系统，包括零部件加工检测平台，所述零部件加工检测平台内通信连接企业管理模块、零部件管理模块、缺陷图谱构建模块、数据采集模块、视觉检测模块和缺陷鉴定模块；

3、所述企业管理模块用于获取企业账号内的生产企业信息，根据企业账号设置隔离储存空间，并对所述隔离储存空间进行加密处理；

4、所述零部件管理模块用于获取隔离储存空间内的生产企业信息，根据其设置不同零部件加工过程中的加工流程序列和其对应的流程子序列，并设置零件管理节点对隔离储存空间内不同的零部件进行管理；

5、所述缺陷图谱构建模块用于相应的零件管理节点根据加工流程序列构建对应零部件的零件缺陷图谱，并根据零件缺陷图谱设置对应的缺陷分类标准数据；

6、所述数据采集模块用于根据加工流程序列采集对应位置处的零件图像数据和设备运行数据；

7、所述视觉检测模块用于根据对应加工流程序列所采集到的零件图像数据以及对应的缺陷分类标准数据进行分析处理，判断对应零部件在加工流程序列内是否存在异常；

8、所述缺陷鉴定模块用于根据视觉检测模块所获得分析结果结合零件缺陷图谱和设备运行数据进行分析处理，获取零部件的分析结果，并对零件缺陷图谱进行更新处理。

9、进一步的，所述企业管理模块获取企业账号内的生产企业信息，根据企业账号设置隔离储存空间的过程包括：

10、所述企业管理模块获取企业账号内的生产企业信息，所述生产企业信息内包括企业基础信息和企业隐私信息，所述企业隐私信息包括生产设备与工艺信息、组织结构与人员组成信息和质量管理体系信息；根据企业账号设置对应的隔离储存空间，所述隔离储存空间用于储存对应企业账号内所获得的企业隐私信息，并根据企业隐私信息对隔离储存空间进行加密处理，将完成加密处理的隔离储存空间与其他模块相互关联。

11、进一步的，所述零部件管理模块设置不同零部件加工过程中的加工流程序列和其对应的流程子序列的过程包括：

12、所述零部件管理模块获取企业账号对应隔离储存空间内所储存的生产设备与工艺信息，根据所获得的生产设备与工艺信息获取该零部件的生产流程特性，根据生产流程特性提取相应的生产流程信息，将所述生产流程信息按照对应生产设备进行拆分，划分为若干个加工流程序列，将所获得的加工流程序列按照对应生产设备的加工工艺进行拆分，将对应的加工流程序列划分为若干个流程子序列，并根据对应的零件对其进行标记，设置零件管理节点，将完成标记的零件储存至隔离储存空间内。

13、进一步的，所述缺陷图谱构建模块根据加工流程序列构建对应零部件的零件缺陷图谱的过程包括：

14、所述缺陷图谱构建模块用于获取隔离储存空间内所储存的零件管理节点，获取零件管理节点内对应零部件的零件加工流程序列和其中所包括的流程子序列，将所设置的零件加工流程序列设置为躯干节点，并根据各个零件加工流程序列的排列顺序依次对相应的躯干节点进行排序；获取对应零件加工流程序列中的多个流程子序列，根据流程子序列的操作顺序生成分支节点，并对相应的分支节点进行排序；将所获得的躯干节点和分支节点构建缺陷图谱主体框架图；

15、获取对应零部件生产过程中的历史生产数据，将所获得的历史生产数据与所获得的缺陷图谱主体框架图内的躯干节点和分支节点相互匹配，根据匹配结果将所获得的历史生产数据进行划分，生成各个分支节点内对应的历史生产流程数据；根据各个分支节点所获得的历史生产流程数据设置对应的历史生产流程数据集，根据历史生产流程数据集进行分析处理获取该分支节点的生产流程标准参考数据以及对应的缺陷分类标准数据；

16、根据各个分支节点内的缺陷分类结果设置缺陷遍历空格链路；将生产流程标准参考数据储存至缺陷遍历空格链路内的第一个遍历空格内，根据缺陷分类结果的出现频率从高到低储存至对应的遍历空格内，将最后一个遍历空格用于储存无法匹配成功的缺陷分类结果，生成零件缺陷图谱。

17、进一步的，所述数据采集模块根据加工流程序列采集对应位置处的零件图像数据和设备运行数据的过程包括：

18、所述数据采集模块获取对应零部件的流程子序列，根据对应的流程子序列设置图像采集终端和设备采集终端，根据分支节点内的生产流程标准参考数据设置图像选取标准；所述图像采集终端用于根据对应流程子序列的图像选取标准获取对应的零件图像数据；所述设备采集终端用于采集流程子序列对应生产设备在运行过程中的设备运行数据。

19、进一步的，所述视觉检测模块根据对应加工流程序列所采集到的零件图像数据以及对应的缺陷分类标准数据进行分析处理，判断对应零部件在加工流程序列内是否存在异常的过程包括：

20、所述视觉检测模块获取对应加工流程序列所采集到的零件图像数据，获取对应的分支节点，根据分支节点内的数据信息对零件图像数据进行分析处理，将零件图像数据进行灰度化处理，获取所述零件图像数据的灰度直方图，将所获得的灰度直方图进行边缘特征处理，获取对应的边缘特征数据，根据边缘特征数据对灰度直方图进行分割处理，获取零件灰度直方图，将所获得的零件灰度直方图内的像素点与缺陷遍历空格链路第一个遍历空格内的生产流程标准参考数据进行匹配分析，根据匹配分析结果判断该零件灰度直方图是否存在异常，若匹配成功，则不存在异常，若未匹配成功，则对应零部件在加工流程序列内存在异常。

21、进一步的，所述缺陷鉴定模块用于根据视觉检测模块所获得分析结果结合零件缺陷图谱和设备运行数据进行分析处理的过程包括：

22、所述缺陷鉴定模块获取加工流程序列内存在异常的零件图像数据，获取对应流程子序列的设备运行数据，对所获得的设备运行数据与对应的生产流程标准参考数据进行对比分析，若匹配成功，则生成设备异常信息；若未匹配成功，则将所获得的零件灰度直方图根据零件缺陷图谱中对应分支节点所包括的缺陷遍历空格链路内的遍历空格依次进行遍历分析，将零件灰度直方图与遍历空格中的缺陷分类标准数据进行对比分析，根据对比分析结果获取对应的缺陷分类结果，并根据缺陷分类结果对相应的遍历空格进行标记。

23、进一步的，所述缺陷鉴定模块获取零部件的分析结果，并对零件缺陷图谱进行更新处理的过程包括：

24、获取零件灰度直方图的标记结果，获取零件缺陷图谱内对应分支节点内缺陷遍历空格链路中各个遍历空格的标记数量，将缺陷遍历空格链路中除去第一个和最后一个遍历空格的标记数据结果进行统一分析，获取排序结果，根据排序结果将缺陷遍历空格链路内遍历空格的缺陷分类结果进行重新排序，将重新排序的缺陷遍历空格链路在对应的分支节点内进行替换，实现对零件缺陷图谱的更新处理。

25、与现有技术相比，本发明的有益效果包括以下方面：

26、1、设置隔离储存空间，并对隔离储存空间进行加密处理，根据不同企业账号内的企业隐私数据对其进行加密处理，且设置了动态加密周期，根据动态加密周期对隔离储存空间进行动态加密，在一定程度上提高了使用零部件加工管理平台企业账号的安全性，避免企业内的生产设备与工艺、组织结构与人员组成、质量管理体系和技术订单信息等被盗用或泄露；

27、2、获取相关零部件的生产设备与工艺，根据其生产设备与工艺设置加工流程序列和流程子序列，并根据所设置的序列构建零件缺陷图谱，根据零件缺陷图谱中的躯干节点和分支节点对零部件加工过程中的加工流程序列和流程子序列进行管理，从而实现了零部件加工过程中的全流程管理，提高了零部件生产过程监测的准确性；

28、3、通过设置缺陷遍历空格链路对存在异常的零部件进行依次遍历分析，从而获取对应的缺陷分类结果，根据缺陷分类结果对缺陷遍历空格链路进行更新处理，获取最新的缺陷遍历空格链路，且根据缺陷分类结果的排序顺序进行更新，在一定程度上提高了零部件在分支节点内遍历过程中的效率，从而更快速地找到零部件在对应流程子序列内的缺陷类型。