[发明专利]一种智能标识识别的直线滑台模组质量检测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202210702537.7 申请日: 2022-06-21
公开(公告)号: CN114937028A 公开(公告)日: 2022-08-23
发明(设计)人: 许理浩 申请(专利权)人: 苏州上舜精密工业科技有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06V20/40;G06N3/04;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774
代理公司: 苏州润桐嘉业知识产权代理有限公司 32261 代理人: 吴筱娟
地址: 215600 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 智能 标识 识别 直线 模组 质量 检测 方法 系统
【说明书】:

发明提供了一种智能标识识别的直线滑台模组质量检测方法及系统,其中,该方法包括:获得第一直线滑台模组属性信息;基于摄像装置获得第一直线滑台模组的第一质检视频;根据SlowFast神经网络的构建设计,获得SlowFast深度特征提取模型;基于第一质检视频,获得第一质检图像序列和第二质检图像序列,其中第二质检图像序列为从第一质检图像序列中采样确定的;将第一质检图像序列、第二质检图像序列输入SlowFast深度特征提取模型,获得第一预测结果;根据第一预测结果,获得第一预警信息;将第一预警信息发送至第一质检人员,进行第一直线滑台模组的快速维修。

技术领域

本发明涉及智能制造相关技术领域,具体涉及一种智能标识识别的直线滑台模组质量检测方法及系统。

背景技术

直线滑台模组为应用于智能化自动生产中的传动元件,通过各个单元的组合实现产品或负载的直线或曲线运动,使自动化生产更为灵活。

直线滑台模组在生产过程中持续高速运行,由于电路、负载、环境等因素会产生一定的质量问题,目前对于直线滑台模组的质量检测主要通过现场设备人员进行周期检修为主。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中,发现上述技术至少存在如下技术问题:

现有技术中直线滑台模组质量检测过程中人工参与度较高,受检修人员主观影响,容易导致无法及时检测出潜在的质量问题,存在着直线滑台模组质量检测不够智能高效的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种智能标识识别的直线滑台模组质量检测方法及系统,用于针对解决现有技术中企业信息安全管理的方法存在一定的局限性,在通过人工检测业信息系统内的信息安全性时,无法对所有设备终端进行统一准确的检测,存在着信息安全性不足的技术问题。

鉴于上述问题,本申请实施例提供了一种智能标识识别的直线滑台模组质量检测方法及系统。

本申请实施例的第一个方面,提供了一种智能标识识别的直线滑台模组质量检测方法,所述方法应用于一种智能标识识别的直线滑台模组质量检测系统,所述系统与一摄像装置通信连接,所述方法包括:获得第一直线滑台模组属性信息;基于所述摄像装置获得所述第一直线滑台模组的第一质检视频;根据SlowFast神经网络的构建设计,获得SlowFast深度特征提取模型;基于所述第一质检视频,获得第一质检图像序列和第二质检图像序列,其中所述第二质检图像序列为从所述第一质检图像序列中采样确定的;将所述第一质检图像序列、所述第二质检图像序列输入所述SlowFast深度特征提取模型,获得第一预测结果;根据所述第一预测结果,获得第一预警信息;将所述第一预警信息发送至第一质检人员,进行所述第一直线滑台模组的快速维修。

本申请实施例的第二个方面,提供了一种智能标识识别的直线滑台模组质量检测系统,所述系统包括:第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一直线滑台模组属性信息;第二获得单元,所述第二获得单元用于基于摄像装置获得所述第一直线滑台模组的第一质检视频;第一构建单元,所述第一构建单元用于根据SlowFast神经网络的构建设计,获得SlowFast深度特征提取模型;第三获得单元,所述第三获得单元用于基于所述第一质检视频,获得第一质检图像序列和第二质检图像序列,其中所述第二质检图像序列为从所述第一质检图像序列中采样确定的;第一处理单元,所述第一处理单元用于将所述第一质检图像序列、所述第二质检图像序列输入所述SlowFast深度特征提取模型,获得第一预测结果;第二处理单元,所述第二处理单元用于根据所述第一预测结果,获得第一预警信息;第三处理单元,所述第三处理单元用于将所述第一预警信息发送至第一质检人员,进行所述第一直线滑台模组的快速维修。

本申请实施例的第三个方面,提供了一种智能标识识别的直线滑台模组质量检测系统,包括:处理器,所述处理器与存储器耦合,所述存储器用于存储程序,当所述程序被所述处理器执行时,使系统以执行如第一方面所述方法的步骤。

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