【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信息，尤其涉及一種工業視覺的生產線產品質量溯源方法。
技術介紹
1、在生產線產品質量溯源中，一個關鍵的技術難題是如何精確識別產品表面微觀紋理的細微變化。產品表面的紋理特征往往非常微小，難以用肉眼直接觀察和判斷。同時，這些紋理變化與生產工具的磨損程度之間存在著復雜的對應關系。隨著生產工具的不斷使用，其磨損程度會逐漸加劇，進而導致加工出的產品表面紋理發生相應的改變。然而，這種紋理變化在早期階段可能非常細微，難以被傳統的質量檢測手段所捕捉。如果不能及時發現這些細微的變化并預測其對產品質量的影響，就可能錯過最佳的工具更換時機，從而導致產品質量的下降。因此，如何通過先進的測量和分析技術，實現對產品表面微觀紋理變化的精確識別和量化，并建立其與工具磨損程度之間的精確關聯模型，是一個亟待解決的關鍵技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種工業視覺的生產線產品質量溯源方法，主要包括：
2、采用成像設備對產品表面進行微觀成像，獲取不同切削參數下加工表面的紋理圖像數據，進行圖像預處理以提高圖像對比度和清晰度，并排除材料缺陷、裝夾不穩定性產品本身缺陷的干擾因素；
3、對預處理后的紋理圖像數據，提取能夠反映工具磨損程度的關鍵特征參數，包括紋理取向角、紋理周期和表面粗糙度參數，構建產品表面微觀紋理的多維度特征向量；
4、根據工具的歷史使用數據，包括已加工產品數量、累計切削時長和加工材料硬度，對不同磨損階段下的工具加工表面紋理特征進行采集和分析，建立工具
5、根據產品表面微觀紋理的多維度特征向量，結合工具磨損程度與表面紋理特征之間的對應關系，得到當前工具的磨損程度估計值，并與磨損預警閾值進行比對；
6、若當前工具磨損程度超過預設閾值，則觸發工具更換預警，同時將該批次產品標識為疑似缺陷產品，通過振動信號和切削力變化趨勢判斷磨損臨界點，確定最佳的工具更換時機；
7、對已標識的疑似缺陷產品，通過分析表面紋理進行缺陷類型的識別，綜合分析材料屬性、設計尺寸公差因素，判斷表面紋理異常是由工具磨損引起還是產品本身缺陷導致；
8、根據判斷結果，將產品表面紋理檢測結果與工具磨損預警信息進行關聯分析，構建產品質量預測與工具壽命優化的雙向反饋，通過持續收集生產現場數據，動態更新和優化工具磨損程度與表面紋理特征之間的對應關系。
9、本專利技術實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：
10、本專利技術公開了一種工業視覺的生產線產品質量溯源方法。該方法通過高分辨率成像獲取產品表面紋理圖像，提取反映工具磨損程度的關鍵特征參數，建立工具磨損與表面紋理特征的對應關系。結合振動和切削力監測數據，判斷工具磨損臨界點，實現工具更換預警。同時，本專利技術還能區分工具磨損導致的表面異常和產品本身缺陷，構建產品質量預測與工具壽命優化的雙向反饋機制。通過持續收集和分析生產數據，動態優化工具磨損與表面紋理特征的對應關系，實現了產品質量提升與工具成本節約的平衡，提高了加工效率和產品良率。
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1.一種工業視覺的生產線產品質量溯源方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述采用成像設備對產品表面進行微觀成像，獲取不同切削參數下加工表面的紋理圖像數據，進行圖像預處理以提高圖像對比度和清晰度，并排除材料缺陷、裝夾不穩定性產品本身缺陷的干擾因素，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對預處理后的紋理圖像數據，提取能夠反映工具磨損程度的關鍵特征參數，包括紋理取向角、紋理周期和表面粗糙度參數，構建產品表面微觀紋理的多維度特征向量，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據工具的歷史使用數據，包括已加工產品數量、累計切削時長和加工材料硬度，對不同磨損階段下的工具加工表面紋理特征進行采集和分析，建立工具磨損程度與表面紋理特征之間的對應關系，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據產品表面微觀紋理的多維度特征向量，結合工具磨損程度與表面紋理特征之間的對應關系，得到當前工具的磨損程度估計值，并與磨損預警閾值進行比對，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述若當
7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述采用振動傳感器和切削力傳感器實時監測加工過程，提取振動和切削力的特征頻率和幅值，建立振動幅值、主軸電流和切削力三者與工具磨損程度的對應關系，當振動幅值突增、切削力持續上升超過預設閾值時，判定工具已達到磨損臨界點，包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對已標識的疑似缺陷產品，通過分析表面紋理進行缺陷類型的識別，綜合分析材料屬性、設計尺寸公差因素，判斷表面紋理異常是由工具磨損引起還是產品本身缺陷導致，包括：
9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述結合產品CAD模型，提取關鍵尺寸和公差要求，建立材料屬性、尺寸公差與表面紋理特征的相關性模型，若產品表面紋理異常與材料屬性和公差要求相符，則判定為產品本身缺陷；若異常程度超出材料和公差允許范圍，且與工具磨損特征吻合，則判定為工具磨損導致，包括：
10.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據判斷結果，將產品表面紋理檢測結果與工具磨損預警信息進行關聯分析，構建產品質量預測與工具壽命優化的雙向反饋，通過持續收集生產現場數據，動態更新和優化工具磨損程度與表面紋理特征之間的對應關系，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種工業視覺的生產線產品質量溯源方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述采用成像設備對產品表面進行微觀成像，獲取不同切削參數下加工表面的紋理圖像數據，進行圖像預處理以提高圖像對比度和清晰度，并排除材料缺陷、裝夾不穩定性產品本身缺陷的干擾因素，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對預處理后的紋理圖像數據，提取能夠反映工具磨損程度的關鍵特征參數，包括紋理取向角、紋理周期和表面粗糙度參數，構建產品表面微觀紋理的多維度特征向量，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據工具的歷史使用數據，包括已加工產品數量、累計切削時長和加工材料硬度，對不同磨損階段下的工具加工表面紋理特征進行采集和分析，建立工具磨損程度與表面紋理特征之間的對應關系，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據產品表面微觀紋理的多維度特征向量，結合工具磨損程度與表面紋理特征之間的對應關系，得到當前工具的磨損程度估計值，并與磨損預警閾值進行比對，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述若當前工具磨損程度超過預設閾值，則觸發工具更換預警，同時將該批次產品標識為疑似缺陷產品，通過振動信號和切...
【專利技術屬性】
技術研發人員：杜軼鋒，周國華，葉國偉，曾東超，尹力，張俊豪，
申請(專利權)人：科大訊飛華南人工智能研究院廣州有限公司，
類型：發明
國別省市：
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