CN115791815B - 一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法及绕线装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及绕线装置技术领域，具体涉及一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法及绕线装置。应用于钟表机芯绕线装置端与绕线控制器之间，该方法包括：所述绕线控制器实时读取设备端绕线操作产生的绕线数据，并通过绕线控制器生成所述绕线数据对应的数据集；对预构建的机器视觉检测网络进行训练并测试，得到改进的机器视觉检测网络模型；获取钟表机芯产品绕线实时图像数据输入所述机器视觉检测网络模型，得到所述钟表机芯产品的绕线检测结果。本发明能够实现对于多个钟表机芯绕线装置端绕线操作产生的绕线数据的动态加载，且能够实时的基于机器视觉检测对钟表机芯绕线进行检测，便于监测绕线情况。

Description

一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法及绕线装置

技术领域

本发明涉及绕线装置技术领域，具体涉及一种基于机器视觉检测的钟表机芯加工用具有自动排线引导机构的绕线方法及绕线装置。

背景技术

随着工业水平的不断进步和全自动绕线技术的快速发展，绕线技术日趋成熟，越来越多的全自动绕线装置应运而生。随着全自动绕线装置的不断改进，在进行钟表机芯等产品绕线加工时，可以在可编程控制器的控制下，配合机械手、气动控制器件以及执行器件完成自动排线、自动缠脚、自动剪线等操作，通过全自动的绕线装置替代人工操作，减少对人工的依赖，使得绕线操作更加稳定、高效。

但是，由于钟表机芯在通过全自动设备绕线时，容易出现绕线间距过大、厚薄不均、凸起、飞出、断线、跨线等情况。但是，目前在绕线装置全自动作业过程中，上述缺陷无法通过人为的肉眼进行观察分辨，通过人员难以辨别，因此，需要一种基于机器视觉检测的钟表机芯加工用具有自动排线引导机构的绕线方法及绕线装置以应对钟表机芯绕线中可能存在的上述问题。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明实施例提供了一种基于机器视觉检测的钟表机芯加工用具有自动排线引导机构的绕线方法及绕线装置，基于机器视觉检测对钟表机芯绕线检测，应用于钟表机芯绕线装置与绕线控制器之间。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法，应用于钟表机芯绕线装置与绕线控制器之间，该钟表机芯绕线方法，包括：

所述绕线控制器获取设备端的绕线装置配置参数并生成与设备端的ID之间的绑定关系；

所述绕线控制器实时读取设备端绕线操作产生的绕线数据，并通过绕线控制器生成所述绕线数据对应的数据集；

将数据集划分为训练集、测试集和验证集，对预构建的机器视觉检测网络进行训练并测试，得到改进的机器视觉检测网络模型；

获取钟表机芯产品绕线实时图像数据输入所述机器视觉检测网络模型，得到所述钟表机芯产品的绕线检测结果。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线装置，包括绕线控制器、用于钟表机芯绕线的设备端、模型训练模块以及绕线检测模块；

设备端用于与所述绕线控制器之间形成绑定关系，并将操作产生的绕线数据实时发送至所述绕线控制器；

所述模型训练模块用于将数据集划分为训练集、测试集和验证集，对预构建的机器视觉检测网络进行训练并测试，得到改进的机器视觉检测网络模型；

所述绕线检测模块用于获取钟表机芯产品绕线实时图像数据输入所述机器视觉检测网络模型，得到所述钟表机芯产品的绕线检测结果。

本发明提供了一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法及绕线装置，具备下述有益效果：

本发明实施例提供了一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法及绕线装置，能够实现对于多个钟表机芯绕线装置端绕线操作产生的绕线数据的动态加载，也能够实现绕线装置端配置参数的动态配置绑定关系。

本发明还通过设计由绕线控制器、设备端、模型训练模块以及绕线检测模块构成的钟表机芯绕线装置，优化了钟表机芯绕线装置端的绕线数据传输路径和绕线数据传输方法，提升了实时读取的绕线数据的数据集的速度与准确性，保证绕线装置端对于本发明实施例中的绕线数据的传输和实时图像采集过程是基于机器视觉检测的，并且能够实时的基于机器视觉检测对钟表机芯绕线进行检测，便于监测绕线情况。

本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。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，并不能限制本发明。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或相关技术中的技术方案，下面将对示例性实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例提供的一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法的流程图。

图2为本发明实施例提供的一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法中生成绑定关系的流程图。

图3为本发明实施例提供的一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法中传输控制的流程图。

图4为本发明实施例提供的一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法中缓存处理的流程图。

图5为本发明实施例提供的一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本发明示例性实施例中的附图，对本发明示例性实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参阅图1所示，图1为本发明的一个实施例提供的一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法的流程图。本发明的实施例提供了一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法，应用于钟表机芯绕线装置端与绕线控制器100之间。

本实施例提供的一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法可以由本发明实施例提供的基于机器视觉检测的钟表机芯绕线装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的方式来实现，并集成在执行本方法的设备中，在本实施例中执行本方法的设备可以是全自动绕线装置中的绕线控制器100。

参阅图1所示，该钟表机芯绕线方法包括以下步骤S10-步骤S50；

步骤S10、所述绕线控制器100获取设备端200的绕线装置配置参数并生成与设备端200的ID之间的绑定关系。

在本实施例中，设备端绕线操作产生的绕线数据通过与所述绕线控制器之间建立的数据传输链接进行传输控制，设备端与所述绕线控制器之间通过数据存储地址与ID地址通讯并绑定。

根据设备端绕线操作产生的绕线数据的数据存储地址与ID地址通讯并之间的绑定关系，将通过绕线控制器生成的绕线数据对应的数据集转化为对应物理存储地址下的数据库更新日志。

步骤S20、所述绕线控制器100实时读取设备端200绕线操作产生的绕线数据，并通过绕线控制器100生成所述绕线数据对应的数据集。

步骤S30、将数据集划分为训练集、测试集和验证集，对预构建的机器视觉检测网络进行训练并测试，得到改进的机器视觉检测网络模型。

步骤S40、获取钟表机芯产品绕线实时图像数据输入所述机器视觉检测网络模型，得到所述钟表机芯产品的绕线检测结果。

在本申请的一个实施例中，参见图2所示，所述绕线控制器100获取设备端200的绕线装置配置参数并生成与设备端200的ID之间的绑定关系，包括步骤S101-步骤S102；

步骤S101、所述绕线控制器100获取设备端200的绕线装置配置参数，所述绕线控制器100生成与所述绕线装置配置参数对应的配置文件和绑定关系表；

步骤S102、基于所述绑定关系表，建立设备端200与所述绕线控制器100之间的数据传输链接。

其中，设备端200绕线操作产生的绕线数据通过与所述绕线控制器100之间建立的数据传输链接进行传输控制，设备端200与所述绕线控制器100之间通过数据存储地址与ID地址通讯并绑定。

在本申请的一个实施例中，参见图3所示，设备端200绕线操作产生的绕线数据通过与所述绕线控制器100之间建立的数据传输链接进行传输控制，还包括：

步骤S201、基于所述绑定关系表获取与设备端200对应的配置文件，读取配置成功的所述绕线控制器100的绕线数据，对获取的所述绕线数据进行缓存处理，获取设备端200的实时动态存储数据；

步骤S202、将所述实时动态存储数据更新至设备端200对应的配置文件，并向所述绕线控制器100发送缓存进度消息，完成所述绕线数据的实时动态存储管理。

其中，参见图4所示，设备端200绕线操作产生的绕线数据时，还包括：

步骤S301、获取设备端200绕线操作产生的绕线动态数据，根据绑定关系表将获取的绕线动态数据备份在设备端200的绕线文件传输缓存列表；

步骤S302、记录所述绕线动态数据相对于设备端200的初始数据更新的数据节点，基于数据节点标记操作产生的绕线动态数据，获得绕线数据；

步骤S303、在读取配置成功的所述绕线控制器100的绕线数据时，基于数据节点标记对获取的所述绕线数据进行缓存处理，获取设备端200的实时动态存储数据。

在本申请的一个实施例中，所述基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法还包括：根据所述绕线控制器100上待更新绕线数据的数据存储地址，确定所述待更新绕线数据依据所述数据节点标记区分后关联的数据缓存区；

在所述关联的数据缓存区对所述待更新绕线数据对应的数据库更新日志动态调整完成后，向所述绕线控制器100反馈所述待更新绕线数据的更新完成消息。

在本申请的一个实施例中，所述预构建的机器视觉检测网络为使用DataSocket作为特征实现图像提取基础网络的网络模型，配以摄像头和图像采集卡,利用图像处理技术完成机器视觉检测。

其中，预构建的机器视觉检测网络还包括沿设备端200的钟表机芯绕线机加工位置布置的光源和摄像机，其中，所述摄像机的摄像头将实时图像以图像采集卡的形式发送至所述绕线控制器100，所述绕线控制器100内安装有视觉处理器。

在本申请的一个实施例中，获取钟表机芯产品绕线实时图像数据输入所述机器视觉检测网络模型，得到所述钟表机芯产品的绕线检测结果，还包括：

摄像头采集的实时图像进入所述机器视觉检测网络模型的候选区域，通过对所述实时图像进行特征提取并得到分类的结果；

基于所述训练集的训练样本进行训练以及特征提取，根据训练分类器对所述实时图像进行特征提取并分类的结果进行区域分类，通过像素比对确定绕线检测结果。

本发明实施例提供了一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法及绕线装置，能够实现对于多个钟表机芯绕线装置端绕线操作产生的绕线数据的动态加载，也能够实现绕线装置端配置参数的动态配置绑定关系，基于机器视觉检测技术通过机器视觉检测网络模型对绕线时采集的实时图像数据进行处理，以得到钟表机芯产品的绕线检测结果。

应该理解的是，上述虽然是按照某一顺序描述的，但是这些步骤并不是必然按照上述顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，本实施例的一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图5为本发明的一个实施例提供的一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线装置的结构框图，本实施例可适用于对分布式数据库进行优化管理的情况中。参照图5，本实施例中基于机器视觉检测的钟表机芯绕线装置可以包括：绕线控制器100、用于钟表机芯绕线的设备端200、模型训练模块300以及绕线检测模块400。

设备端200用于与所述绕线控制器100之间形成绑定关系，并将操作产生的绕线数据实时发送至所述绕线控制器100；

所述模型训练模块300用于将数据集划分为训练集、测试集和验证集，对预构建的机器视觉检测网络进行训练并测试，得到改进的机器视觉检测网络模型；

所述绕线检测模块400用于获取钟表机芯产品绕线实时图像数据输入所述机器视觉检测网络模型，得到所述钟表机芯产品的绕线检测结果。

在本实施例中，基于机器视觉检测的钟表机芯绕线装置执行时采用如前述实施例的一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法的步骤。因此，本实施例中对基于机器视觉检测的钟表机芯绕线装置的运行过程不再详细介绍。

综上所述，本发明提供的技术方案具有以下优点：

本发明还通过设计由绕线控制器100、设备端200、模型训练模块300以及绕线检测模块400构成的钟表机芯绕线装置，优化了钟表机芯绕线装置端的绕线数据传输路径和绕线数据传输方法，提升了实时读取的绕线数据的数据集的速度与准确性，保证绕线装置端对于本发明实施例中的绕线数据的传输和实时图像采集过程是基于机器视觉检测的，并且能够实时的基于机器视觉检测对钟表机芯绕线进行检测，便于监测绕线情况。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法，其特征在于，应用于钟表机芯绕线装置与绕线控制器之间，该钟表机芯绕线方法，包括：

所述绕线控制器获取设备端的绕线装置配置参数并生成与设备端的ID之间的绑定关系；

所述绕线控制器实时读取设备端绕线操作产生的绕线数据，并通过绕线控制器生成所述绕线数据对应的数据集；

将数据集划分为训练集、测试集和验证集，对预构建的机器视觉检测网络进行训练并测试，得到改进的机器视觉检测网络模型；

获取钟表机芯产品绕线实时图像数据输入所述机器视觉检测网络模型，得到所述钟表机芯产品的绕线检测结果；

所述绕线控制器获取设备端的绕线装置配置参数并生成与设备端的ID之间的绑定关系，包括：

所述绕线控制器获取设备端的绕线装置配置参数，所述绕线控制器生成与所述绕线装置配置参数对应的配置参数和绑定关系表；

基于所述绑定关系表，建立设备端与所述绕线控制器之间的数据传输链接；

设备端绕线操作产生的绕线数据通过与所述绕线控制器之间建立的数据传输链接进行传输控制，设备端与所述绕线控制器之间通过数据存储地址与ID地址通讯并绑定；

设备端绕线操作产生的绕线数据通过与所述绕线控制器之间建立的数据传输链接进行传输控制，还包括：

基于所述绑定关系表获取与设备端对应的配置参数，读取配置成功的所述绕线控制器的绕线数据，对获取的所述绕线数据进行缓存处理，获取设备端的实时动态存储数据；

将所述实时动态存储数据更新至设备端对应的配置参数，并向所述绕线控制器发送缓存进度消息，完成所述绕线数据的实时动态存储管理；

设备端绕线操作产生的绕线数据，还包括：

获取设备端绕线操作产生的绕线动态数据，根据绑定关系表将获取的绕线动态数据备份在设备端的绕线文件传输缓存列表；

记录所述绕线动态数据相对于设备端的初始数据更新的数据节点，基于数据节点标记操作产生的绕线动态数据，获得绕线数据；

在读取配置成功的所述绕线控制器的绕线数据时，基于数据节点标记对获取的所述绕线数据进行缓存处理，获取设备端的实时动态存储数据；

根据所述绕线控制器上待更新绕线数据的数据存储地址，确定所述待更新绕线数据依据所述数据节点标记区分后关联的数据缓存区；

在所述关联的数据缓存区对所述待更新绕线数据对应的数据库更新日志动态调整完成后，向所述绕线控制器反馈所述待更新绕线数据的更新完成消息；

获取钟表机芯产品绕线实时图像数据输入所述机器视觉检测网络模型，得到所述钟表机芯产品的绕线检测结果，还包括：

摄像头采集的实时图像进入所述机器视觉检测网络模型的候选区域，通过对所述实时图像进行特征提取并得到分类的结果；

基于所述训练集的训练样本进行训练以及特征提取，根据训练分类器对所述实时图像进行特征提取并分类的结果进行区域分类，通过像素比对确定绕线检测结果。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法，其特征在于，所述预构建的机器视觉检测网络为使用DataSocket作为特征实现图像提取基础网络的网络模型，配以摄像头和图像采集卡,利用图像处理技术完成机器视觉检测。

3.如权利要求1所述的基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法，其特征在于，预构建的机器视觉检测网络还包括沿设备端的钟表机芯绕线机加工位置布置的光源和摄像机，其中，所述摄像机的摄像头将实时图像以图像采集卡的形式发送至所述绕线控制器，所述绕线控制器内安装有视觉处理器。

4.一种基于机器视觉检测的钟表机芯绕线装置，其特征在于，包括如上述权利要求1-3任一所述的基于机器视觉检测的钟表机芯绕线方法，该装置还包括绕线控制器、用于钟表机芯绕线的设备端、模型训练模块以及绕线检测模块；

设备端用于与所述绕线控制器之间形成绑定关系，并将操作产生的绕线数据实时发送至所述绕线控制器；

所述模型训练模块用于将数据集划分为训练集、测试集和验证集，对预构建的机器视觉检测网络进行训练并测试，得到改进的机器视觉检测网络模型；

所述绕线检测模块用于获取钟表机芯产品绕线实时图像数据输入所述机器视觉检测网络模型，得到所述钟表机芯产品的绕线检测结果。

Images