買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜托付保(南京)電力技術有限公司申請的專利一種工業可編程控制器生產自動化檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119200575B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411751746.6，技術領域涉及：G05B23/02；該發明授權一種工業可編程控制器生產自動化檢測方法是由廖世克;周勁鷹;李慧;邢躍春;王建軍設計研發完成，并于2024-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種工業可編程控制器生產自動化檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種工業可編程控制器生產自動化檢測方法，涉及自動化檢測技術領域。一種工業可編程控制器生產自動化檢測方法，包括有：生產自動化燈光調整、生產自動化外觀檢測和生產自動化特征融合檢測。本發明通過獲取初始待測控制器的分塊圖像集，并利用光照分塊布局模型進行分析優化，確保圖像拍攝的質量和一致性；通過去除噪聲和干擾，優化光照條件，提高了圖像的清晰度和可用性；通過外觀檢測模型，利用CNN等技術對控制器的外觀進行精確檢測，確保其符合設計規范；結合性能測試數據集，通過性能檢測模型進行分析，確保控制器的功能性和可靠性。

本發明授權一種工業可編程控制器生產自動化檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種工業可編程控制器生產自動化檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：生產自動化燈光調整；獲取待測控制器的初始待測控制器分塊圖像集X，X＝{Xi|i＝1，2，…，I}，Xi表示初始待測控制器部件分塊圖像，I為待測控制器部件分塊的總數量；將初始待測控制器分塊圖像集輸入至質檢圖像光照分塊布局分塊模型中進行分析，得到待測控制器分塊光照布局方案；基于待測控制器分塊光照布局方案對待測控制器重新進行分塊圖像拍攝，得到待測控制器分塊檢測圖像集；質檢圖像光照分塊布局分塊模型包括有圖像預處理層、分塊特征分析層、光照優化層和方案輸出層：圖像預處理層用于對初始待測控制器分塊圖像集X中的初始待測控制器部件分塊圖像Xi進行預處理，得到預處理初始待測控制器部件分塊圖像Xi’；分塊特征分析層用于對預處理初始待測控制器部件分塊圖像Xi’進行多尺度特征提取，得到待測控制器部件特征區域特征Zi；光照優化層用于對待測控制器部件特征區域特征Zi利用反光抑制函數進行光照方案優化，得到待測控制器分塊光照布局Fi；方案輸出層用于循環遍歷初始待測控制器分塊圖像集X中的初始待測控制器部件分塊圖像Xi，得到所有待測控制器分塊光照布局Fi；將所有待測控制器分塊光照布局Fi進行組合，得到待測控制器分塊光照布局方案，并輸出待測控制器分塊光照布局方案；其中，構建光照優化層中反光抑制函數的具體步驟，包括：收集若干組控制器外觀對照訓練樣本；每一組控制器外觀對照訓練樣本中包含一組反光控制器分塊圖像和調整后控制器分塊圖像；將若干組控制器外觀對照訓練樣本進行組合，得到控制器外觀對照訓練集；利用基礎神經網絡模型對控制器外觀對照訓練集進行函數擬合，得到初始反光抑制函數；基于初始反光抑制函數構建K個優化反光抑制函數個體Hk，k＝1，2，…，K；將K個優化反光抑制函數個體Hk組合，得到反光抑制函數迭代種群；設個體百分比為W；基于個體百分比將反光抑制函數迭代種群劃分為Q個迭代群體Dq，q＝1，2，…，Q；Q＝K*W；將反光抑制函數迭代種群中的其余優化反光抑制函數個體Hk均勻分布在迭代群體Dq中，并在迭代群體Dq隨機生成種群內最優個體；設優化反光抑制函數個體Hk的適應度為適應度Sk；設定最大迭代次數；計算適應度Sk的具體步驟，包括：利用優化反光抑制函數個體Hk對控制器外觀對照訓練樣本中的反光控制器分塊圖像進行模擬調整，得到模擬調整分塊圖像；計算模擬調整分塊圖像和調整后控制器分塊圖像的相似度，得到模擬調整相似度；將所有控制器外觀對照訓練樣本的模擬調整相似度均值作為適應度Sk；基于迭代群體Dq進行種群迭代，每一次種群迭代中，將迭代群體Dq內適應度最大的個體作為新的種群內最優個體；并引入個體隨機波動因子U，U＝randLup-Ldown+Ldown，Lup表示種群迭代空間的上界，Ldown表示種群迭代空間的下界，rand表示隨機函數；利用個體隨機波動因子U對迭代群體Dq中的部分優化反光抑制函數個體進行個體變異操作，實現對迭代群體Dq的更新操作；當到達最大迭代次數時，輸出適應度最大對應的優化反光抑制函數個體，即為最優優化反光抑制函數個體；將最優優化反光抑制函數個體中的反光抑制函數作為光照優化層中的反光抑制函數；基于改進后的圖像處理方法進行構建，用于對初始待測控制器分塊圖像集X進行圖像預處理，去除圖像噪聲和干擾；步驟S2：生產自動化外觀檢測；根據待測控制器分塊檢測圖像集和控制器外觀檢測模型對待測控制器進行外觀檢測，得到待測控制器外觀檢測結果；控制器外觀檢測模型包括有模型配準層、圖像融合層、外觀檢測層和外觀檢測結果輸出層，基于CNN模型進行構建，用于利用點云配準模型進行外觀檢測；步驟S3：生產自動化特征融合檢測；獲取待測控制器的待測控制器性能測試數據集Y，Y＝{Yn|n＝1，2，…，N}；其中，N為待測控制器性能測試分項指標的總數量，Yn表示待測控制器性能分項指標；將待測控制器性能測試數據集Y輸入至控制器性能檢測模型中進行數據分析，得到待測控制器性能檢測結果；若待測控制器外觀檢測結果和待測控制器性能檢測結果均為通過，則待測控制器完成一次生產自動化檢測；否則，重新對待測控制器進行調整。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人托付保(南京)電力技術有限公司，其通訊地址為：211111 江蘇省南京市江寧區秣陵街道水閣路6號18號樓(江寧開發區)；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。