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申请/专利权人：常州华旋传感技术有限公司

摘要：本发明涉及视觉检测技术领域，具体为一种基于视觉检测的产品质量检测设备及检测方法，步骤S1、输出产品的检测结果；步骤S2、判断是否有历史缺陷类型与当前缺陷类型相同；步骤S3、分析多个当前缺陷类型之间的影响因子；步骤S4、划分新缺陷类型所归属的加工工序。本发明通过对同一产品上出现的多种缺陷类型之间的关系进行分析，计算两种缺陷类型之间的影响因子，根据影响因子预测对应的加工工序中加工设备的维修时间，及时输出对加工设备进行维修的指令，针对性的改善流程，提高产品的合格率；同时在检测到出现新缺陷类型时，分析导致新缺陷类型出现的原因，划分新缺陷类型所归属的加工工序，以便于对加工工序进行更加精准的监控。

主权项：1.一种基于视觉检测的产品质量检测方法，其特征在于：所述检测方法包括以下步骤：步骤S1、利用图像采集装置采集待检测产品的外观图像，将外观图像与标准图像进行对比，分析两者是否完全匹配，并将匹配结果记录在数据库中；若外观图像与标准图像完全匹配，则输出产品合格的结果；若外观图像与标准图像不完全匹配，则输出产品不合格的结果；步骤S2、提取外观图像中的缺陷类型，记为当前缺陷类型，将历史检测中出现的所有历史缺陷类型记录在历史缺陷数据库中，将当前缺陷类型与历史缺陷数据库中的历史缺陷类型对比，判断是否有历史缺陷类型与当前缺陷类型相同；若有相同的历史缺陷类型，则进行步骤S3；若没有相同的历史缺陷类型，则将当前缺陷类型标记为新缺陷类型，并进行步骤S4；步骤S3、获取步骤S2中的所有当前缺陷类型，分析多个当前缺陷类型之间的影响因子，并根据影响因子输出是否对加工设备进行检测维修；步骤S4、将出现的新缺陷类型储存在数据库中，对其进行命名，并划分新缺陷类型所归属的加工工序，将该归属的加工工序作为导致新缺陷类型出现的对应的加工工序；所述步骤S3包括：步骤S301、获取已经检测完成的产品检测总数量为W总；设定缺陷类型A和缺陷类型B，其中缺陷类型A和缺陷类型B∈{缺陷类型一，缺陷类型二，缺陷类型三......缺陷类型n}；且缺陷类型A和缺陷类型B不相同；步骤S302、计算在同一产品上同时出现缺陷类型A和缺陷类型B的概率，其计算公式为： ；缺陷类型A出现的概率为，其计算公式为；缺陷类型B出现的概率为，其计算公式为；将缺陷类型A与缺陷类型B之间的影响因子记为β1，其计算公式为：；其中表示在缺陷类型A出现后缺陷类型B出现的影响因子；步骤S303、设定因素阈值为α；当＜α时，显示该产品的缺陷类型；当≥α时，获取缺陷类型A所对应的加工区域，提取该加工区域所对应的加工工序Q，若加工工序Q为一个，则输出对加工工序Q进行检测维修的建议：若加工工序Q为多个，则计算每个加工工序距离下一次维修的预测时间，形成集合{TQ1，TQ2，TQ3......TQm}，设置时间阈值Tx，将集合中小于等于时间阈值Tx的预测时间划分为第一梯队，将第一梯队中的预测时间所对应的加工工序作为第一排查组，将集合中大于时间阈值Tx的预测时间划分为第二梯队，将第二梯队中的预测时间所对应的加工工序作为第二排查组；步骤S304、对第一排查组中加工工序的加工设备进行维修检测，维修检测后，对产品加工t1时间，再次计算在t1时间内，缺陷类型A与缺陷类型B之间的影响因子β2；若β2＜β1，则正常对产品进行加工；若β2≥β1，则输出对第二排查组中的加工工序进行维修检测的指令；所述步骤S4包括：步骤S401、将首次出现的新缺陷类型储存在数据库中作为对照组，记录每次新缺陷类型出现时的时间以及所对应的产品顺序，绘制拟合曲线，计算两点之间的斜率，其公式为：，设置斜率阈值为K阈，当有连续m个KK阈时，进行步骤S402；步骤S402、通过扫描产品的外观图像进行建模，根据加工工序所加工的范围进行划分，输出每个加工工序所对应的加工区域，将新缺陷类型所处的外观位置标记出来，将外观位置所处的加工区域提取出来，将提取出来的加工区域所对应的加工工序作为新缺陷类型所归属的加工工序；所述步骤S402包括：若输出的加工工序为一种，则将新缺陷类型归属于该加工工序；若输出的加工工序为两种及以上，则在两个加工工序之间设置检测节点，对产品进行中间质量检测，根据新缺陷类型出现的时间，划分新缺陷类型所归属的加工工序。

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