[发明专利]一种基于工业互联网的成像检测系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于工业互联网的成像检测系统及方法，包括步骤：通过ToF相机分别获取产品在生产线间、工厂间以及企业间不同阶段的不同角度的倾斜影像数据，通过改进ToF相机计算方式获取产品信息，形成向量数据矩阵，对数据矩阵进行MPS编码，对工业互联网下所有产品数据进行计算，优化目的值Jm。本发明显著地提高了产品生产识别匹配效率，克服了现有产品标识不统一等现象，且在准确率方面大大增强。

技术领域

本发明涉及工业互联网技术领域，具体地涉及一种基于工业互联网的成像检测系统及方法。

背景技术

基于工业互联网下，产品全生命周期管理，需要及时获取相应信息，才能够达到高效率匹配。产品全生命周期管理过程中，特别对于那些高端复杂精密的装备，其设计复杂多变、制造流程较长、参与企业众多，企业内各生产线间、工厂间以及企业之间存在大量非标准化的标识和采集数据格式不统一的问题，导致产品数据被保存在不同位置、不同设计的信息系统中，产品数据难以互通共享，形成了一个个“信息孤岛”，难以形成产品全生命周期数字化，致使数据难以为企业带来价值。工业互联网下产品信息及其表达是实现产品全生命周期管理的重要基础。

而工业互联网初级阶段，没有产品统一数据表示方式，且获取的数据不准确，在数据量较大情况下不能确定产品类别，通过建设工业互联网相关节点，针对企业使用的不同标识体系，提供产品信息数字化，实现公共编码，帮助企业实现各环节、各企业间信息的对接与互通，将“信息孤岛”转变成基于统一标识的全流程信息自由流动，实现设计、生产、市场、售后信息的全面数字化与交互，提升企业知识价值与共享，优化产品开发与业务流程，降低产品全生命周期管理成本，从而提升企业的市场竞争力，亟待解决。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于工业互联网的成像检测系统及方法，通过改进的ToF相机计算方式，形成向量数据矩阵，对数据矩阵进行MPS编码，对工业互联网下所有产品数据进行计算，优化目的值Jm，进而确定产品类别，显著地提高了产品生产识别匹配效率，克服了现有产品标识不统一等现象，且在准确率方面大大增强。

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于工业互联网的成像检测系统及方法，包括步骤：通过ToF相机分别获取产品在生产线间、工厂间以及企业间不同阶段的不同角度的倾斜影像数据，其中包括通过改进ToF相机在至少四个方向角度获取物体与相机的距离差D、相位差Δφ、光速C、调制频率f，A1、A2、A3、A4是相位依次相差90度的相位，τ为相关系数，R为产品外接圆半径，将上述参量串接形成不同阶段、不同角度的多维向量数据；产品自身图像像素数据，产品位置、生产车间代码、公司代码形成向量数据，将向量数据合并，形成向量数据矩阵，对数据矩阵进行MPS编码，得到MPS数据包，根据预设数据结构解析所述MPS数据包，得到符合优化处理的结构化数据，并将得到的结构化数据传输到计算模块，MPS为用于表达线性优化模型的模型数据存储格式与传输格式，其中：

对工业互联网下所有产品数据进行计算，优化目的值Jm，计算方式如下：

其中，u_ik表示产品数据点x_k对产品类点v_i的亲和度；d(x_k；v_i)表示产品数据点x_k到产品类点v_i的距离；c为产品个数，n为待确认产品总个数；m为开关指数，m＞1，开关指数越小表示产品分类越清晰，所以，U为c×n的亲和度矩阵，X是n×p的待确认产品数据集矩阵，V为c×p的产品类点矩阵，迭代更新产品类点矩阵V和待确认产品数据集矩阵U实现目的值Jm的优化，其中，产品类点v_i中每个元素v_il的更新公式如下，其中，l＝1,2,...,p：

而亲和度u_ik的更新公式为：