[发明专利]卫星结构平台孔内多余物检测系统、实时检测方法及介质

说明书

本发明提供了一种卫星结构平台孔内多余物检测系统、实时检测方法及介质，其中系统包括图像采集模块、联机模块、通信模块、多余物检测模块以及数据管理模块；所述通信模块分别与图像采集模块、联机模块实时通信，并且能够发送设定的指令至数据管理模块；所述图像采集模块采集得到的图像数据能够依次经多余物检测模块、数据管理模块输出，得到多余物检测结果。本发明实现了图像采集设备的接入、图像在线采集、多余物实时检测与定位以及多余物检测数据的存储与管理，有效提高了卫星结构平台孔位多余物检测效率，保证了型号产品质量。本发明适用于机器视觉技术以及工业数据管理领域。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术以及工业数据管理领域，具体地，涉及一种卫星结构平台孔内多余物检测系统、实时检测方法及介质。

背景技术

多余物是影响航天产品质量和型号发射与在轨运行成败的重要因素之一。卫星结构平台装配过程中，多余物主要来源于结构板制孔和攻丝环节产生的金属碎屑、平弹垫以及螺母等零件残留等。多余物的防控贯穿整个卫星结构平台装配生产过程，一旦去除不彻底，残留的多余物将对后续卫星总装、测试，甚至在轨使用阶段造成严重的质量隐患。因此，实现多余物的高效检测、确保数据完整可追溯是卫星结构平台装配过程质量管控的重点内容之一。

卫星结构平台多为铝蜂窝板材料，孔位多以Φ6×15盲孔及ST5×15、ST6×15、ST8×15螺纹孔等标准规格为主，孔内多余物具有反光、形状不规则、且无易于识别的特征等难点，以肉眼可见尺度(0.2mm)作为多余物尺寸判定临界值和检测标准。目前，卫星结构平台装配多余物检测仍以手电筒、离线内窥镜等设备辅助检验人员肉眼查看、手工数据记录的传统方法，检测精度低、漏检或误判率高，而且多余物的检测结果无法量化控制，未形成完整的多余物检测数据包，数据可追溯性差。针对卫星结构平台上孔内多余物检测，现有的多余物检测装置与方法，如专利文献CN 201555700 U公开的一种密闭圆柱结构活动多余物的检测装置，往往存在以下不足：

(1)现有多余物检测装置仅能检测较大的多余物，灵敏度低，且需要通过晃动或滚动被测产品等方式激活多余物，该类装置不适用于卫星结构平台上孔内多余物检测；

(2)目前主流的多余物检测方法均以图像处理为基础的机器视觉技术，通过特征匹配、训练分类器等方法实现目标的检测与定位，如随机森林、BP(Back Propagation)神经网络以及SVM(Support Vector Machine)分类器等，但是上述方法检测速度慢、且精度低，无法满足卫星结构平台孔内多余物检测的准确性与实时性要求。

因此，研发一种卫星结构平台孔内多余物检测系统与方法，实现结构平台孔内多余物的实时检测与定位、数据对比分析与多余物检测数据包统一管理，对提高卫星结构平台多余物防控工作效率、保证型号产品质量具有重要意义。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种卫星结构平台孔内多余物检测系统、实时检测方法及介质。

根据本发明提供的一种卫星结构平台孔内多余物检测系统，包括图像采集模块、联机模块、通信模块、多余物检测模块以及数据管理模块；

所述通信模块分别与图像采集模块、联机模块实时通信，并且能够发送设定的指令至数据管理模块；

所述图像采集模块采集得到的图像数据能够依次经多余物检测模块、数据管理模块输出，得到多余物检测结果。

优选地，所述多余物检测模块所述多余物检测模块用于样本数据集构建、YOLO卷积神经网络训练、基于YOLO网络的目标预测以及基于NMS算法的目标处理；具体包括样本数据构建子模块、YOLO网络训练子模块、基于YOLO网络的目标预测子模块以及基于NMS算法的目标处理子模块；

所述图像采集模块采集得到的图像数据在多余物检测模块中，依次经样本数据构建子模块、YOLO网络训练子模块、基于YOLO网络的目标预测子模块以及基于NMS算法的目标处理子模块得到设定的结果。