[發明專利]一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法及系統

在審

• 申請號: 201811234050.0
• 申請日: 2018-10-23
• 公開（公告）號: CN109520561A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發明（設計）人: 陳家旺;譚宜頌;封珍
• 申請（專利權）人: 佛山歐神諾云商科技有限公司
• 主分類號: G01D21/02
• 分類號: G01D21/02
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 王國標

本發明涉及大數據處理技術領域，具體涉及一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法及系統，通過實時采集瓷磚制造中各個生產環節內的狀態數據，對正常狀態數據和異常狀態數據進行隔離和提取，進而形成標準生產模型和故障定位模型、從而在生產過程中實時檢測出故障異常狀態數據并判斷故障來源，本發明提供了一種瓷磚制造中在線式、全自動的故障檢測途徑。

技術領域

本發明涉及大數據處理技術領域，具體涉及一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法及系統。

背景技術

智能制造是一種廣泛的制造概念，旨在通過充分利用先進的信息和制造技術來優化生產，它被認為是一種基于智能科學技術的新型制造模型，提供使用各種智能傳感器，自適應決策模型，智能設備和數據分析可以改善整個產品生命周期，提高產品質量。

基于大數據，通過對前期沉淀的生產數據形成比較穩定的故障檢測模型，通過實時檢測采集生產過程中的數據，可以實現全過程智能檢測，變傳統的離線式、人工事后抽檢為在線式、全自動的實時在線測量。

因此，如何利用大數據在瓷磚制造中提供一種在線式、全自動的故障檢測途徑成為值得解決的問題。

發明內容

本發明提供一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法及系統，能夠在瓷磚制造中提供一種在線式、全自動的故障檢測途徑。

本發明提供的一種基于大數據的瓷磚制造中故障檢測方法，包括以下步驟：

步驟S1、實時采集瓷磚制造中各個生產環節內的狀態數據；

步驟S2、對所述狀態數據進行預處理，隔離正常狀態數據和異常狀態數據，建立標準化、規范化、數字化的故障檢測流程；

步驟S3、分別提取正常狀態數據和異常狀態數據；

步驟S4、對提取的正常狀態數據，形成制造工藝知識庫和資源庫，進而建立標準生產模型；對提取的異常狀態數據實行分類處理，形成故障數據庫，進而建立故障定位模型；

步驟S5、根據標準生產模型實時監測生產環節采集的數據進行相似性度量，將異常狀態數據更新到所述故障定位模型，并根據所述故障定位模型判斷故障來源。

進一步，所述狀態數據包括：瓷磚表面的水平成度、圖案、顏色、光澤度、尺寸。

進一步，步驟S2中所述對所述狀態數據進行預處理具體包括：

將所述狀態數據標記為一組(x_j，y_j)的n個點(j＝1，...，n)的數據集，其中x_j表示時間點，y_j表示所述時間點對應的狀態數據，通過一組m個卷積系數C_i對所述數據集進行處理，其中，m為自然數，處理公式如下：

其中，Y_j即為處理后的數據集。

進一步，步驟S2中所述隔離正常狀態數據和異常狀態數據具體包括：

輸入正常狀態的標準數據，作為標準均值；分別計算每個對象與標準均值的距離，將所述距離低于閾值的狀態數據作為正常狀態數據；將所述距離等于和大于閾值的狀態數據作為異常狀態數據。

進一步，步驟S4中對提取的異常狀態數據實行分類處理，形成故障數據庫，進而建立故障定位模型具體包括如下步驟；

步驟S41、從異常狀態數據中任意選擇k個數據，形成初始聚類集；

步驟S42、分別計算每個對象與均值的距離，并根據所述距離重新對相應數據對象進行劃分，所述距離的計算公式為：