基于NX变形设计的坚果异物智能监测系统的设计方法

基于nx变形设计的坚果异物智能监测系统的设计方法
技术领域
1.本技术涉及基于nx变形设计的坚果异物智能监测系统的设计方法，属于软件功能开发及异物智能检测领域。


背景技术：

2.目前，很多企业采用的是传统设计方法来完成已有产品的变形设计和局部设计，这些方法缺乏可变性和通用性。随着基于nx的参数化设计方法的诞生，如设计变量驱动法、程序设计驱动法以及程序控制表达式驱动法，很大程度上缩短了产品设计开发的周期，为企业节省设计成本。同时利用参数化设计方法设计的产品可以适应不同的客户需求，满足不同客户的个性化定制。
3.坚果生产流水线已广泛布于大多坚果加工工厂，由于生产环境与外界直接接触，杂物融入流水线概率极大。且目前大多工厂都缺乏异物检测系统，无法保证加工后的成品坚果不参杂任何杂物。


技术实现要素：

4.本技术实施例的目的是提供基于nx变形设计的坚果异物智能监测系统的设计方法，以解决相关技术中存在的坚果加工设备缺少系变形设计及异物污染快速检测异物信息的物联感知的智能化问题。
5.本技术实施例提供一种基于nx变形设计的坚果异物智能监测系统的设计方法，该设计方法包括以下步骤：
6.步骤一、基于nx平台建立参数化坚果流水线模型，所述参数化坚果流水线模型中具有参数化传送带模型；
7.步骤二、在所述参数化传送带模型上建立数据采集模块模型，所述数据采集模块模型包括图像检测相机和nb
‑
lot环境数据采集器模型，再为所述图像检测相机位置参数建立表达式，为nb
‑
lot环境数据采集器支架高度建立表达式；
8.步骤三、于所述数据采集模块模型后建立千兆交换机模型，所述千兆交换机模型利用网线连接模型与所述图像检测相机进行连接，设置所述网线连接模型的网线长度为表达式参数；
9.步骤四、建立检测主机模型，所述检测主机模型与所述千兆交换机通过网线模型连接，用于接收图像检测相机采集到的图像并通过深度学习标识出图像中的异物，同上建立该部分网线模型长度表达式；
10.步骤五、于所述数据传输模块后建立数据处理模块模型，所述数据处理模块模型包括pc扫描计算机、云端数据库模型；建立所述网线模型连接所述pc扫描计算机和所述千兆交换机模型；
11.步骤六、于所述数据处理模块后建立数据交互模块，所述数据交互模块包括显示终端、报警装置，pc扫描计算机通过wifi数据传输将检测识别后的图像传输至所述显示终
端，图像识别结果存在异物，由所述显示终端控制电路开关触发所述报警装置；
12.步骤七、基于visual studio平台mfc控件编辑用户交互对话框，编辑mfc组件动作程序，并生成动态链接库，于nxopen中运行动态链接库，在交互对话框的文本编辑框中输入表达式参数，生成坚果异物智能监测系统。
13.可选的，在步骤一中，所述的参数化坚果流水线模型通过知识融合编程建立的参数化传送带模型。
14.可选的，在步骤一中，所述的相对传送带位置参数包括摄像机高度、相机支架相对传送带宽度。
15.可选的，在步骤二中，所述的nb
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lot环境数据采集器包括温湿度传感器、照度传感器、co2浓度传感器。
16.可选的，在步骤二中，所述图像检测相机位置参数的表达式包括检测相机支架高度，检测相机支架宽度。
17.可选的，在步骤六中，所述的显示终端为网页显示模式，包括环境信息检测、实时异物检测信息、检测异物数量分布模块。
18.可选的，在步骤七中，所述编辑mfc组件动作程序包括：编辑mfc控件界面、添加按钮动作、添加获取文本框数值函数、添加表达式修改函数。
19.可选的，在步骤七中，所述的表达式参数包括图像检测相机支架高度、图像检测相机支架宽度、nb
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lot环境数据采集器支架高度、各段网线模型长度。
20.本技术的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
21.由上述实施例可知，本技术以表达式形式建立整体系统模型并通过mfc控制表达式参数的设计基础，实现了参数化坚果异物智能监测系统数据库，可以实现针对不同企业设备需求，针对不同种类的坚果流水线进行智能异物监测，缩短了企业开发设计周期，减小了开发设计成本。
22.由于异物检测主机与云数据库，物联网软件平台之间可以实现数据交互和分析处理，大大节省了异物检测主机的硬件成本，使得坚果异物检测主机的设计更为简单。另外，最终的检测结果可通过现有的通信应用软件直接发送至已关联的物联网软件平台，节省了系统开发的成本。
23.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
24.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
25.图1是本发明实施例的基于nx变形设计的坚果异物智能监测系统设计方法的流程图。
26.图2是本发明实施例的参数化坚果流水线模型示意图。
27.图3是本发明实施例坚果异物智能监测系统的参数化设计界面。
具体实施方式
28.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
29.参照图1所示，本发明实施例提供一种基于nx变形设计的坚果异物智能监测系统设计方法，所述方法包括以下步骤：
30.步骤一、基于nx平台建立参数化坚果流水线模型，所述参数化坚果流水线模型中具有参数化传送带模型；
31.具体地，如图2所示，建立料仓模型，建立传送带模型与过滤水池连接，后经过传送带模型建立去皮机模型，随后通过传送带模型与破壳机模型相连，破壳机模型与入味浸泡池模型连接，后通过传送带模型与烘干机模型连接，最后与包装机模型连接，建立整条流水线模型，以模拟实际车间流水线，便于坚果异物智能检测系统模型的建立。
32.步骤二、在流水线模型中的烘干机模型后传送带模型上建立数据采集模块模型，包括图像检测相机和nb
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lot环境数据采集器模型，再为所述图像检测相机位置参数建立表达式，为nb
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lot环境数据采集器支架高度建立表达式；
33.其中，如图3所示，所述图像检测相机位置参数的表达式包括检测相机支架高度，检测相机支架宽度。所述图像检测相机设置在传送带正上方采集坚果流水线实时工作图像，所述环境数据采集器设置在传送带一侧收集温湿度、照度、co2浓度等。为相机相对传送带位置参数建立表达式。
34.具体地，建立的图像检测相机通过矩形支架与地面接触固定，将相机固定横档与地面的高度垂直高度设置为表达式l，即为检测相机支架高度，将相机固定横档长度设置为表达式w，即为检测相机支架宽度.以保证针对不同尺寸参数的传送带实现变形设计适应工作环境。环境数据采集器模型为两侧柱状传感器通过螺纹孔与三角支撑架相连，三角支撑架与地面连接，将支架最高点与店面垂直高度设置为表达式h，以适应不同工作环境中不同高度的流水线。
35.步骤三、于环境数据采集器旁建立工作台模型，并建立千兆交换机模型，所述的千兆交换机利用网线连接模型与图像检测相机进行连接，设置所述网线连接模型的网线长度为表达式参数。
36.具体地，利用拉伸求差布尔运算将矩形模型切除网口形状模拟千兆交换机模型，并装配于环境数据采集器旁工作台上。草图绘制折线并将折线各段长度设置为表达式s，使用圆形横截面扫掠建立网线模型，以保证修改网线长度即可实现装置间的位置关系变动。
37.步骤四、建立检测主机模型，并装配于工作台侧面。所述检测主机模型与所述千兆交换机通过网线模型连接，用于接收图像检测相机采集到的图像并通过深度学习标识出图像中的异物，同上建立该部分网线模型长度表达式。
38.步骤五、于工作台上建立数据处理模块模型，所述数据处理模块模型包括pc扫描计算机、云端数据库模型；建立所述网线模型连接所述pc扫描计算机和所述千兆交换机模型。
39.具体地，建立计算机模型模拟pc扫描计算机，并与工作台接触装配。建立长宽高分
别为1000mm、1000mm、3000mm立方体抽壳，模拟云端数据库模型，与工作台底面对齐装配。
40.步骤六、于所述数据处理模块后建立数据交互模块，所述数据交互模块包括显示终端、报警装置，pc扫描计算机通过wifi数据传输将检测识别后的图像传输至所述显示终端，图像识别结果存在异物，由所述显示终端控制电路开关触发所述报警装置。
41.具体地，建立显示屏模型模拟显示终端，与工作台装配接触。建立圆柱拉伸体并添加倒圆角模型模拟报警音响装置，与检测主机上表面接触装配，以减小总体坚果异物智能检测系统的占地面积。
42.步骤七、基于visual studio平台mfc控件编辑用户交互对话框，编辑mfc组件动作程序，并生成动态链接库，于nxopen中运行动态链接库，在交互对话框的文本编辑框中输入表达式参数，生成坚果异物智能监测系统。
43.具体地，智能异物检测系统dialog包含静态文本、示例编辑框、组列表、图片控制器，修改静态文本caption属性分别为：相机支架高度l、相机支架宽度w、环境数据采集器支架高度h、网线长度s，并于每个静态文本后添加一示例编辑器。图片控制器类型修改为bitmap，并导入模型示意图，以直观反应检测系统各模型参数。为四个示例编辑框添加对应的表达式修改程序，以实现在示例编辑器中输入参数改变坚果异物智能检测系统模型尺寸，适应不同的坚果流水线。
44.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
45.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。