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数据采集平台支持多种标准非标设备的接入具有灵活多样的逻辑管理能力、强大的数据分析能力和丰富多彩的数据呈现方式为客户构建专业的设备管理系统提供技术支撑。 蓝鹏数据采集平台通过算法将设备状态、产量、温度、时间、不良数量和良品数量等生产数据进行数据分类和历史存储等内部处理再用Json格式通过标准的API接口提供给MES系统可以实现无缝对接,更好的发挥MES在生产管理中的作用最大的发挥MES做为生产管控系统的作用。
1、光电测量 核心技术 光路拟合解决灯珠发光、镜片透光不均匀导致的光线不平行引起的测量误差。 独创的光线拟合算法将不平行光的参数通过跑数提取出来测量时反向应用提高测量精度。 2、数据同步 防抖处理 被测物在测量过程中的抖动、倾斜、位移问题全面解决。经过算法防抖处理后可达到理想效果。 在测量行业由被测物高频率抖动造成的测量误差是世界性难题。针对此原因蓝鹏公司引入电子快门技术用极为严苛的实验条件将测头的曝光时间缩短到了20微秒消除了被测物抖动时的虚影现象。 曝光同时在电路系统中采用了光源—信号采集脉冲同步、多路采集同步、信号采集—通讯传输同步等多项同步技术。在业内率先攻克这一难题彻底消除了抖动误差填补了国内技术空白。 3、缺陷识别技术 边缘过滤算法 形成三维点云图像后我们采用自研的凹包、凸包算法对表面图像进行扫描根据参数不同将识别到不同尺寸凹凸点并经过边缘过滤后锁定为缺陷点。 这一点与基于CAD的绝对尺寸匹配是不一样的但是可应用范围较前者更大。特别适用于没有规则的CAD或者无法准确进行模式匹配时缺陷识别效率和错误率会大大提高。 应用此技术的轮廓测量仪可以使任何截面形状的轮廓如圆形、方形、螺纹钢、六角形、轨梁、T型、H型和其他长材产品。同时全覆盖的测量方式使得设备可以对轧材表面的折叠、翘曲、凹坑、凹槽、凸耳等缺陷进行定性和定量的检测。测量软件系统根据各传感器的测量数据拟合截面形状可在软件界面直观显示轧材的截面形状及关键尺寸。 4、补光滤光 稳定光源环境 多年从业我公司已经摸索出各种被测物在不同温度情况下的光学频谱特性。 光线较弱情况下选择合适光源补光有干扰情况下选择合适滤光镜片滤光为高精度测量提供稳定的光源环境。 光线过强时,则根据轧制产品实际情况设置滤光镜片去除火焰和轧材表面黑斑的影响。 5、新型神经网络模型 使用卷积神经网络进行目标检测的算法将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别更加适合现场应用环境。 将目标检测问题转换成回归问题直接通过损失函数来建模优化的目标实现端到端的训练构建神经网络模型。模型使用卷积神经网络结构。开始的卷积层提取图像特征全连接层预测输出概率实现快速物体检测。
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