[发明专利]一种玻璃镜片打磨质量分析优化方法及系统

权利要求书

1.一种玻璃镜片打磨质量分析优化方法，其特征在于，所述方法包括：

按照尺寸，对待进行打磨的多个目标玻璃镜片进行分类，获得多个玻璃镜片集合；

对所述多个玻璃镜片集合设置多个初步打磨参数，采用所述多个初步打磨参数分别对所述多个目标玻璃镜片进行打磨，其中，所述多个玻璃镜片集合和所述多个初步打磨参数一一对应；

在打磨后，采集所述多个目标玻璃镜片的微观图像信息，获得多个镜片图像信息；

将所述多个镜片图像信息输入预构建的打磨质量分析模型中，获得多个打磨质量分析结果；

对所述多个打磨质量分析结果进行异常检测，获得多个异常打磨质量分析结果；

根据所述多个异常打磨质量分析结果和所述多个玻璃镜片集合，计算获得所述多个玻璃镜片集合的多个打磨质量合格率信息；

判断所述多个打磨质量合格率信息是否满足预设合格率要求，若是，则采用所述多个初步打磨参数进行打磨，若否，则获得不满足所述预设合格率要求的打磨质量合格率信息对应的玻璃镜片集合和初步打磨参数，分别作为异常玻璃镜片集合和待优化打磨参数；

对所述待优化打磨参数进行调整优化，获得优化打磨参数，进行打磨所述异常玻璃镜片集合的打磨；

将所述多个镜片图像信息输入预构建的打磨质量分析模型中，获得多个打磨质量分析结果，包括：

采集此前进行目标玻璃镜片打磨后的多个样本镜片图像信息；

对所述多个样本镜片图像信息进行多等级质量评估，获得多个样本打磨质量分析结果；

基于卷积神经网络，构建所述打磨质量分析模型的网络结构；

采用所述多个样本镜片图像信息、多个样本打磨质量分析结果对所述打磨质量分析模型进行监督训练、验证和测试，直到所述打磨质量分析模型的准确率符合预设要求；

将所述多个镜片图像信息输入构建完成的所述打磨质量分析模型中，获得所述多个打磨质量分析结果；

对所述多个打磨质量分析结果进行异常检测，包括：

构建异常打磨质量分析结果检测模型；

将所述多个打磨质量分析结果输入所述异常打磨质量分析结果检测模型，进行异常检测，获得所述多个异常打磨质量分析结果；

构建异常打磨质量分析结果检测模型，包括：

从所述多个样本打磨质量分析结果内随机选择一样本打磨质量分析结果，构建所述异常打磨质量分析结果检测模型的一级分割节点；

再次从所述多个打磨质量分析结果内随机选择一样本打磨质量分析结果，构建所述异常打磨质量分析结果检测模型的二级分割节点；

继续构建所述异常打磨质量分析结果检测模型的多级分割节点；

基于所述多级分割节点，设置获得异常打磨质量分析结果输出节点，其中，所述异常打磨质量分析结果输出节点及以下分割节点分割获得的单个打磨质量分析结果为异常打磨质量分析结果；

根据所述多级分割节点和所述异常打磨质量分析结果输出节点，获得构建完成的所述异常打磨质量分析结果检测模型；

对所述待优化打磨参数进行调整优化，包括：

采用多个随机调整方式，对所述待优化打磨参数进行调整，构建所述待优化打磨参数的第一邻域，所述第一邻域内包括多个第一调整打磨参数；

获取所述多个第一调整打磨参数的适应度，获得多个第一调整适应度；

获得所述多个第一调整适应度中的最大值，作为第一适应度，并将对应的第一调整打磨参数作为第一打磨参数；

将调整获得所述第一打磨参数的随机调整方式加入禁用表，所述禁用表内包括一禁忌迭代次数；

继续构建所述第一打磨参数的第二邻域，进行迭代寻优，在迭代次数达到所述禁忌迭代次数时，将调整获得所述第一打磨参数的随机调整方式从所述禁用表中删除；

当迭代寻优达到预设迭代次数后，停止寻优，将迭代寻优进程中适应度最大值对应的打磨参数输出，获得所述优化打磨参数；

获取所述多个第一调整打磨参数的适应度，包括：

获取所述异常玻璃镜片集合的玻璃镜片尺寸阈值，作为异常玻璃镜片尺寸阈值；

获取满足所述异常玻璃镜片尺寸阈值的多个样品玻璃镜片；

分别采用所述多个第一调整打磨参数对所述多个样品玻璃镜片进行打磨，并在打磨后，采集获得多个样品镜片图像信息；

将所述多个样品镜片图像信息输入所述打磨质量分析模型中，获得多个样品打磨质量分析结果；

将所述多个样品打磨质量分析结果作为所述多个第一调整适应度。