一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统的制作方法

技术特征：

1.一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统，其特征在于，包括图像获取模块(1)、压机状态检测模块(2)、叠料检测模块(3)、实时异常检测模块(4)、关键帧检测模块(5)、数据分析模块(6)、风险评估模块(7)和人员安全检测模块(8)；

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统，其特征在于：所述实时异常检测模块(4)的模板依据压机启动后前期采集数据生成，阈值根据历史的匹配度数据设定。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统，其特征在于：所述图像获取模块(1)包括工业相机、相机镜头、光源、服务器以及poe交换机；

4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统，其特征在于：所述工业相机包括相机管理模块以及共享内存模块；

5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统，其特征在于：还包括异常检测方法，具体的为：

6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统，其特征在于：所述s3中，在压机运行时，具体包括以下检测步骤：

7.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统，其特征在于：所述s3中，在压机停机时，具体包括以下检测步骤：

8.根据权利要求6所述的一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统，其特征在于：所述l6中异常种类包括空料异常、异物异常、废料口异常、料片偏移异常以及人员未佩戴劳保用品异常；

技术总结
本发明公开了一种基于机器视觉的冲压产线异常检测及预防系统，包括图像获取模块、压机状态检测模块、叠料检测模块、实时异常检测模块、关键帧检测模块、数据分析模块、风险评估模块和人员安全检测模块。本发明采用机器学习与深度学习配合的方式实现了对冲压生产的全天候、不间断实时异常检测，能在更高的冲次频率环境下正常工作，提高生产效率，能快速定位异常工位，效率高，利用机器视觉加统计的方式预测可能发生的异常，能详细区分各类异常，效果好，调试阶段无需关闭相机，可以持续检测，可靠性高，能检测进入压机人员是否佩戴劳保用品，安全性高，数据维度更丰富，可用于数据分析和风险评估，价值更高，不影响现有压机系统，改造难度低。

技术研发人员：叶开,张伟
受保护的技术使用者：武汉维谘信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16