[發明專利]一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法

在審

• 申請號: 201911386413.7
• 申請日: 2019-12-29
• 公開（公告）號: CN111069098A
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發明（設計）人: 潘安;朱平;邵亭亭
• 申請（專利權）人: 南京陶特思軟件科技有限公司
• 主分類號: B07C5/36
• 分類號: B07C5/36;G06F119/00
• 代理公司: 南京蘇創專利代理事務所(普通合伙) 32273
• 代理人: 王東東

1.一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述合格率檢測方法包括如下步驟：

（1）取樣，確定成品庫中產品的總量，從成品庫中隨機選取一定數量的產品，作為一組，再從成品庫中選取同等數量的產品分為另一組；

（2）輸送，將其中一組選取的產品依次放置在輸送帶上，通過輸送帶傳送至檢測裝置處，并對產品進行檢測，再將另一組產品同樣進行輸送至檢測裝置處；

（3）檢測，對兩組輸送的產品進行逐個檢測，并做好區分，將兩組檢測出的不合格產品做好標記，檢測完成后的產品繼續通過輸送帶傳送至下一步工序處；

（4）分類，樣品檢測后進行輸送時，將做好標記的不合格產品取出進行收集，并將樣品中合格產品通過輸送帶傳送至下一工序；

（5）計算，對檢測后的兩組產品進行分別計算，算出不合格的產品數量與樣品總量的比例，取兩組數據的平均數，并做好記錄；

（6）再加工，將取出的不合格產品進行返修，加工后的產品通過輸送帶傳送至檢測裝置處，檢測完成后將不合格產品取出，合格產品繼續通過輸送帶傳送至下一步工序處；

（7）存放，對樣品中所有合格產品進行收集存放，將合格產品放入成品庫，并做好標記以區分樣品與成品庫中產品。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述步驟（1）中采用隨機取樣法進行取樣，取出的兩組樣品數量相等，并分別通過輸送帶進行傳送。

3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述步驟（3）中不合格產品的缺陷進行分類，進行標記后暫時存放在一起。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述步驟（2）中零件依次通過輸送帶傳送，每個零件之間的距離在50厘米至100厘米之間。

5.根據權利要求1所述的一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述步驟（2）中輸送帶兩端分別纏繞在兩個轉輪表面，輸送帶頂部與檢測裝置固定連接，其中一個轉輪與電機的輸出端固定連接。

6.根據權利要求1所述的一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述步驟（4）中兩組不合格產品分開收集，兩組產品進行計數后，將不合格產品全部放置至傳送帶頂端。

7.根據權利要求1所述的一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述步驟（5）分兩組計算，計算出兩組樣品的合格率，并統計出不合格產品中的各自缺陷的表現位置，如長、寬、高的缺陷和表面缺陷等，通過計算機進行處理，兩組數據計算后保存至計算機上。

8.根據權利要求1所述的一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述步驟（6）中不合格產品輸送至加工裝置處，無法滿足加工質量的做報廢處理。

9.根據權利要求1所述的一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述步驟（6）中加工完成的合格產品繼續放置在輸送帶上，并經檢測后對合格產品與不合格產品進行區分。

10.根據權利要求1所述的一種基于大數據的零件加工合格率檢測方法，其特征在于：所述步驟（7）合格產品集中存放，同時需要保證樣品成品與成品庫成品分開。