本发明涉及螺丝质量检测的,特别是涉及一种螺丝质量的检测方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术:
1、螺丝,是一种利用物体的斜面圆形旋转和摩擦力的物理学和数学原理,紧固器物机件的工具。
2、在螺丝的生产中,为保证螺丝的质量,需要人工对螺丝进行硬度、韧度、螺纹等方面进行检测,然后再由人工进行质量的评定,以确定螺丝的质量。
3、在实际应用中,由工人评定的方式可能存在一定的主观判断,进而导致螺丝的质量检测结果不准确。
技术实现思路
1、鉴于上述问题,提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种螺丝质量的检测方法、装置、电子设备和存储介质,包括:
2、一种螺丝质量的检测方法,所述方法包括:
3、针对目标螺丝采集目标质量参数,所述目标质量参数包括以下至少一项:目标硬度数据、目标韧度数据、目标拉力数据、目标扭矩数据、目标螺纹数据;
4、将所述目标质量参数输入预设的螺丝质量预测模型中,得到所述目标螺丝的质量检测结果;
5、其中,所述螺丝质量预测模型由训练质量参数集合训练得到,所述训练质量参数集合包括训练质量参数和对应的螺丝质量级别;所述训练质量参数包括以下至少一项:训练用硬度数据、训练用韧度数据、训练用拉力数据、训练用扭矩数据、训练用螺纹数据。
6、可选地,所述将所述目标质量参数输入预设的螺丝质量预测模型中,包括:
7、根据所述目标硬度数据、所述目标拉力数据和所述目标扭矩数据生成第一向量集;
8、根据所述目标韧度数据、所述目标拉力数据和所述目标扭矩数据生成第二向量集;
9、根据所述目标螺纹数据生成第三向量集;
10、将所述第一向量集、所述第二向量集和所述第三向量集输入所述螺丝质量预测模型。
11、可选地,所述方法还包括:
12、根据所述训练用硬度数据、所述训练用拉力数据和所述训练用扭矩数据生成第四向量集;
13、根据所述训练用韧度数据、所述训练用拉力数据和所述训练用扭矩数据生成第五向量集;
14、根据所述训练用螺纹数据生成第六向量集;
15、将所述第四向量集、所述第五向量集和所述第六向量集作为输入集合,将所述螺丝质量级别作为输出集合;
16、根据所述输入集合和所述输出集合训练一预设模型,得到所述螺丝质量预测模型。
17、可选地,所述将所述第四向量集、所述第五向量集和所述第六向量集作为输入集合,包括:
18、对所述第四向量集、所述第五向量集和所述第六向量集进行清洗,得到所述输入集合。
19、可选地,所述方法还包括:
20、对所述质量检测结果进行展示。
21、可选地,所述对所述质量检测结果进行展示,包括:
22、确定与所述质量检测结果对应的目标指示灯;
23、亮起所述目标指示灯,并关闭除所述目标指示灯外的其他指示灯。
24、可选地,所述目标硬度数据由第一压力传感器生成;
25、所述目标韧度数据由第二压力传感器生成;
26、所述目标拉力数据由拉力传感器生成;
27、所述目标扭矩数据由扭力传感器生成;
28、所述目标螺纹数据由摄像设备采集到的图像数据生成。
29、本发明实施例还提供了一种螺丝质量的检测装置,所述装置包括:
30、采集模块,用于针对目标螺丝采集目标质量参数,所述目标质量参数包括以下至少一项:目标硬度数据、目标韧度数据、目标拉力数据、目标扭矩数据、目标螺纹数据;
31、预测模块,用于将所述目标质量参数输入预设的螺丝质量预测模型中,得到所述目标螺丝的质量检测结果;
32、其中,所述螺丝质量预测模型由训练质量参数集合训练得到,所述训练质量参数集合包括训练质量参数和对应的螺丝质量级别;所述训练质量参数包括以下至少一项:训练用硬度数据、训练用韧度数据、训练用拉力数据、训练用扭矩数据、训练用螺纹数据。
33、可选地,所述预测模块,用于根据所述目标硬度数据、所述目标拉力数据和所述目标扭矩数据生成第一向量集;根据所述目标韧度数据、所述目标拉力数据和所述目标扭矩数据生成第二向量集;根据所述目标螺纹数据生成第三向量集;将所述第一向量集、所述第二向量集和所述第三向量集输入所述螺丝质量预测模型。
34、可选地,所述装置还包括:
35、训练模块,用于根据所述训练用硬度数据、所述训练用拉力数据和所述训练用扭矩数据生成第四向量集;根据所述训练用韧度数据、所述训练用拉力数据和所述训练用扭矩数据生成第五向量集;根据所述训练用螺纹数据生成第六向量集;将所述第四向量集、所述第五向量集和所述第六向量集作为输入集合,将所述螺丝质量级别作为输出集合;根据所述输入集合和所述输出集合训练一预设模型,得到所述螺丝质量预测模型。
36、可选地,所述训练模块,用于对所述第四向量集、所述第五向量集和所述第六向量集进行清洗,得到所述输入集合。
37、可选地,所述装置还包括:
38、展示模块,用于对所述质量检测结果进行展示。
39、可选地,所述展示模块,用于确定与所述质量检测结果对应的目标指示灯;亮起所述目标指示灯,并关闭除所述目标指示灯外的其他指示灯。
40、可选地,所述目标硬度数据由第一压力传感器生成;所述目标韧度数据由第二压力传感器生成;所述目标拉力数据由拉力传感器生成;所述目标扭矩数据由扭力传感器生成;所述目标螺纹数据由摄像设备采集到的图像数据生成。
41、本发明实施例还提供了一种电子设备,包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上的螺丝质量的检测方法。
42、本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上的螺丝质量的检测方法。
43、本发明实施例具有以下优点:
44、本发明实施例中,针对目标螺丝采集目标质量参数,目标质量参数包括以下至少一项:目标硬度数据、目标韧度数据、目标拉力数据、目标扭矩数据、目标螺纹数据;将目标质量参数输入预设的螺丝质量预测模型中,得到目标螺丝的质量检测结果;其中,螺丝质量预测模型由训练质量参数集合训练得到,训练质量参数集合包括训练质量参数和对应的螺丝质量级别;训练质量参数包括以下至少一项:训练用硬度数据、训练用韧度数据、训练用拉力数据、训练用扭矩数据、训练用螺纹数据。通过本发明实施例,实现了基于模型来自动基于对螺丝检测得到的数据对螺丝的质量进行检测,提高了螺丝质量检测的准确性。
1.一种螺丝质量的检测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述目标质量参数输入预设的螺丝质量预测模型中,包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述第四向量集、所述第五向量集和所述第六向量集作为输入集合,包括:
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对所述质量检测结果进行展示,包括:
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,
8.一种螺丝质量的检测装置,其特征在于,所述装置包括:
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述螺丝质量的检测方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述螺丝质量的检测方法。