[發明專利]一種基于工業互聯網的成像檢測系統及方法

有效

• 申請號: 202110252619.1
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN112634270B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 龍小昂;胡麗華;周興文
• 申請（專利權）人: 深圳華龍訊達信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06T9/00;G06T5/40
• 代理公司: 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489
• 代理人: 賴學能

1.一種基于工業互聯網的成像檢測方法，其特征在于，包括步驟：通過ToF相機分別獲取產品在生產線間、工廠間以及企業間不同階段的不同角度的傾斜影像數據，其中包括通過改進ToF相機計算方式在至少四個方向角度獲取物體與相機的距離差D、相位差Δφ、光速C、調制頻率f，A1、A2、A3、A4是相位依次相差90度的相位，τ為相關系數，R為產品外接圓半徑，將上述參量串接形成不同階段、不同角度的多維向量數據；產品自身圖像像素數據，產品位置、生產車間代碼、公司代碼形成向量數據，將向量數據合并，形成向量數據矩陣，對數據矩陣進行MPS編碼，得到MPS數據包，根據預設數據結構解析所述MPS數據包，得到符合優化處理的結構化數據，并將得到的結構化數據傳輸到計算模塊，MPS為用于表達線性優化模型的模型數據存儲格式與傳輸格式，其中：

對工業互聯網下所有產品數據進行計算，優化目的值Jm，計算方式如下：

其中，u_ik表示產品數據點x_k對產品類點v_i的親和度；d(x_k；v_i)表示產品數據點x_k到產品類點v_i的距離；c為產品個數，n為待確認產品總個數；m為開關指數，m＞1，開關指數越小表示產品分類越清晰，所以，U為c×n的親和度矩陣，X是n×p的待確認產品數據集矩陣，V為c×p的產品類點矩陣，迭代更新產品類點矩陣V和待確認產品數據集矩陣U實現目的值Jm的優化，其中，產品類點v_i中每個元素v_il的更新公式如下，其中，l＝1,2,...,p：

而親和度u_ik的更新公式為：

目的值Jm優化的過程中需滿足以下約束條件：

產品類別分析流程如下：

迭代次數t＝0，選擇c和m，隨機初始化V；更新U；更新V；

t＝t+1，當max|u_ik^t-u_ik^t-1＜ε或者t＞N時，算法停止，否則轉向更新U，其中ε、N是一個實數，x_kl表示l元素產品數據點。

2.根據權利要求1所述的一種基于工業互聯網的成像檢測方法，其特征在于，所述產品自身圖像像素數據包括產品rgb顏色空間像素數據，以及lab顏色空間圖像像素數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于工業互聯網的成像檢測方法，其特征在于，所述產品自身圖像像素數據還包括：邊界連通度、顏色分布緊湊度、距離加權的顏色對比度、像素的前景概率、背景概率。

4.根據權利要求2所述的一種基于工業互聯網的成像檢測方法，其特征在于，所述傾斜影像數據包括坡度，所述坡度計算方式為：對每個產品圖像進行灰度化處理，提取每個圖像塊中灰度值最低以及灰度值最高的像素點，分別為T1、T2；坡度為Q＝(T2-T1)。

5.根據權利要求1所述的一種基于工業互聯網的成像檢測方法，其特征在于，所述產品自身圖像像素數據包括：產品圖像塊中每個像素的R、G、B以及H、S、V值。