技术领域
[0001] 本
发明涉及远程通信的自动化生产设备调试技术和工艺优化方法，特涉及一种基于云平台的自动化设备的调试方法。
背景技术
[0002] 目前，对于激光加工等设备的打样，常采用的方法是打样需求方将样品移交到设备提供方，设备提供方将打样好的产品的加工
质量和效果以及打样时录制的视频回复给打样需求方。打样需求方难以获取打样参数和效果的改进过程，且无法根据自身要求实时指导设备提供方进行打样。导致打样效率较低，且打样数据大量丢失。
[0003] 此外，设备抵达使用现场后，设备提供方需派专业工艺人员到使用现场调试工艺，有时复杂的工艺调试过程需要消耗较多的时间和精
力。且有时设备交付完成后还需指派专业人员长期驻守在客户现场，来处理现场设备的各种突发状况。如使用环境的变化需及时调整加工参数等。且调整参数时还需暂停
指定工序，导致生产线效率降低。这些都大大增加了设备的使用和维护成本；即使完成对使用厂家的工艺人员的培训，然而人员流动也会导致设备的工艺使用没有传承，而不得不要求再次培训，导致无谓的时间和经济的浪费。此外，对于新的加工产品，只能靠专业人员估计大概的加工参数，随后进行大量的摸索得出最优结果，无法直接对新产品进行量化分析。
[0004] 传统的工艺调试，比较常见的是操作人员拿着与主机相连的有线的示教盒，对着设备进行观察并调整工艺，但是有线的示教盒受线缆的限制，实际使用起来并不方便。
发明内容
[0005] 针对
现有技术的不足，本发明提供了种基于云平台的自动化设备的调试方法。本发明通过互联网远程通信技术实现自动化设备、移动终端和云端
服务器相互之间的数据通信，移动终端
申请并控制自动化设备，远程观察自动化设备的双视觉系统和运行参数，实现线上和线下远程调试。自动化设备将工艺参数和加工结果等数据选择性存储在云端服务器，并结合同类型设备在云端服务器的公开数据区域存储的数据，实现基于模糊数学理论的工艺参数自优化方法。
[0006] 本发明的技术方案是：一种基于云平台的自动化设备的调试方法，包括自动化设备、移动终端和云端服务器，其特征在于：
[0007] 所述的云端服务器的存储区域分为公开数据区域和加密数据区域两部分，[0008] 所述的自动化设备初次与云端服务器连接时，自动化设备的控制系统将唯一的设备身份编号信息发送到云端服务器，云端服务器为申请连接的设备分配独立的数据存储空间，数据存储空间由公开数据区域和加密数据区域组成，加密数据区域由设备使用者进行加密封
锁；
[0009] 所述的自动化设备与云端服务器初次连接成功后，自动化设备再次连接时，云端服务器确认申请连接的设备信息后，自动将自动化设备与已分配云端服务器的数据存储区域关联；
[0010] 所述的自动化设备作为子服务器，与云端服务器建立连接后，子服务器根据设备使用者要求执行是否将加工数据自动上传至云端服务器，并选择上传至云端服务器的公开数据区域或加密数据区域；
[0011] 所述的移动终端包括APP程序，APP程序的功能模
块包括调试助手、在线观察员、故障诊断工具和工艺成长记录模块，移动终端的各个功能模块相互独立，工作时需要申请各自的
访问权限，所述的移动终端(前后没有移动终端功能模块的说法，这李统一说法，请
发明人确认)工作时申请访问权限的方法为：在进入功能模块前需设置被申请连接的子服务器的物理地址和IP地址，申请连接后，APP程序根据物理地址和IP地址查找到想要连接的子服务器，并将移动终端的使用者信息发送到子服务器上，子服务器上正在运行的
软件自动弹出对话框，显示申请连接的移动终端信息，并由操作者决定是否允许连接；当子服务器无法正常连接APP程序时，APP程序可通过在子服务器中预设的密码和子服务器的物理地址和IP地址直接访问云端服务器中对应的数据区域。
[0012] 根据如上所述的基于云平台的自动化设备的调试方法，其特征在于：所述的调试助手用于移动终端控制或辅助设备打样，线上调试时，所有
修改的参数立刻更新到加工系统；线下调试时，不需要暂停设备生产，修改参数后设定参数的接入点，如下一次开始加工时，设备提供方在授权的条件下，可用移动终端直接对生产线上正在使用的设备进行参数调整。
[0013] 根据如上所述的基于云平台的自动化设备的调试方法，其特征在于：所述的故障诊断工具用于检测设备的工作状态和故障信息，所有检测记录和故障信息均上传至云端服务器，移动终端可通过自动化设备查看云端服务器中的检测记录和故障信息，用于指导后期设备维修和维护工作。
[0014] 根据如上所述的基于云平台的自动化设备的调试方法，其特征在于：所述的工艺成长记录模块用于记录设备所有的加工数据和加工结果，并对加工结果进行分析，得出工艺关系和优化趋势信息。
[0015] 根据如上所述的基于云平台的自动化设备的调试方法，其特征在于：所述的自动化设备上设有双相机视觉系统，分别是用于精密
定位和加工质量检测的小视场视觉系统和用于设备整体监控的大视场视觉系统，所述的在线观察员通过自动化设备上的双相机视觉系统远程观察设备的运行状态、工作参数、实时图像，并指导设备操作者正常使用设备。
[0016] 根据如上所述的基于云平台的自动化设备的调试方法，其特征在于：所述的小视场视觉系统功能包括：加工前搜索加工点的
位置，指导系统精密加工；加工后对加工质量进行检测；所述的大视场视觉系统功能包括：监控设备运行状态，远程调试或打样时实时观察并指导操作人员的动作，并保障人员安全。
[0017] 根据如上所述的基于云平台的自动化设备的调试方法，其特征在于：所述的小视场视觉系统用于检测焊点的
焊接质量，其方法为：首先使用高压气体清理焊点，并将没有焊接牢固的
导线吹偏；使用高
角度环形
光源照射焊点，并用小视场相机获取焊点图像；分析图像灰度值，如果灰度值小于设定
阈值，说明焊点存在
过热烧黑的现象，判定焊点烧伤；计算指定焊点区域的面积，如果面积大于最大阈值或者小于最小阈值，判定
锡量过多或者过少，导致焊接不良；利用焊点区域中心和导线的线径方向，判断导线是否位于焊点的有效范围内；最后利用双侧低角度条形光源在与导线平行的方向分别照射焊点，焊点将在
背光面形成阴影，将两次照射的图像
叠加，计算阴影部分的面积，判定焊点是否有浮高现象。
[0018] 根据如上所述的基于云平台的自动化设备的调试方法，其特征在于：所述的自动化设备将加工工艺参数和质量检测参数作为一个工艺数据包，按设置存储在子服务器或云端服务器中；其中，质量检测参数包括小视场视觉系统检测结果和操作者选择附加的信息。
[0019] 根据如上所述的基于云平台的自动化设备的调试方法，其特征在于：包括设备提供方在内的所有设备使用者，在设备使用时不断向云端服务器中的公开数据区域添加有效的工艺数据包，为工艺参数的模糊自优化提供
大数据支持；任意一个自动化设备根据自身存储在子服务器或云端服务器中数据以及云端服务器中公开数据区域中的数据，利用模糊数学理论动态优化加工工艺参数，以得到质量检测参数。
[0020] 根据如上所述的基于云平台的自动化设备的调试方法，其特征在于：所述的模糊数学理论动态方法为：当参数输入中某一个或一组值在特定范围内
波动而其他输入不变时，统计输出效果的变化趋势；以变化趋势为
基础，统计所有输入参数在特定范围内波动而其他输入不变时，输出效果的变化趋势；根据趋势图得到所有输入对输出影响的权重，进而当权重较低的参数确定时，根据预期效果反推出最优的高权重参数值，再用反推的参数值进行试验，对试验结果再次进行优化，再次反推出的高权重参数值即为优化的工艺参数。
[0021] 本发明的有益效果是：可通过APP程序对自动化设备进行远程线上和线下调试，不需要暂停工序，降低了设备使用和维护成本；借助自动化设备的双相机视觉系统，设备运行的安全性得到保障，加工质量可直接检测。移动终端可查看存储在子服务器或云端服务器中的工艺数据包和优化记录，使工艺有效传承；利用子服务器和云端服务器中的工艺数据包，可自动模糊优化工艺参数，形成以加工产品数据为输入、工艺参数为变量、加工合格品要求为输出的闭环工艺加工系统。当加工产品数据变化后，可直接计算出满足加工合格品要求的工艺参数。
附图说明
[0022] 图1为本发明的网络连接示意图。
[0023] 图2为本发明的云端服务器结构示意图。
[0024] 图3为本发明的小视场视觉系统检测焊点示意图。
[0025] 图4为焊接模糊数学的模型示意图。
具体实施方式
[0026] 名称解释或定义：自动化设备包括激光加工、点胶、
点焊等设备。
[0027] 设备使用者：为自动化设备日常使用的人员。
[0028] 子服务器：为自动化设备在网络中的作用和定义。
[0029] 移动终端包括手机、平板或其他可移动的智能终端设备。
[0030] 工艺数据包：自动化设备实现加工需要设置的参数和加工质量检测结果。
[0031] 以下结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
[0032] 本发明的基于云平台的自动化设备的调试方法，包括自动化设备、移动终端和由设备供应商统一提供的云端服务器。
[0033] 首先将云端服务器的存储区域分为公开数据区域和加密数据区域两部分，便于对加密数据区域进行多重保护，保障客户数据的安全性。再根据公司产品种类和型号分别将公开数据区域和加密数据区域分为多个数据区域，每一个数据块中再根据设备编号划分多个区域。如图2所示。
[0034] 当自动化设备的控制系统开启时，可选择脱机工作，或者与云端服务器连接。当与云端服务器连接初次连接时，自动化设备的控制系统将唯一的设备身份编号等信息发送到云端服务器，云端服务器为申请连接的设备分配独立的数据存储空间，数据存储空间由公开数据区域和加密数据区域组成，加密数据区域由设备使用者进行加密封锁，在未经允许的情况下，包括设备提供商在内的其他任何子服务器和终端都不得访问加密数据区域，直到自动化设备申请报废，加密数据区域自动清空后供其它设备使用。经自动化设备与云端服务器初次连接成功后，自动化设备再次连接时，云端服务器确认申请连接的设备信息后，自动将自动化设备与已分配云端服务器的数据存储区域关联。
[0035] 在本发明中，自动化设备作为子服务器，与云端服务器建立连接后，子服务器可根据设备使用者要求执行是否将工艺数据包自动上传至云端服务器，并选择上传至云端服务器的公开数据区域或加密数据区域。工艺数据包包括：加工时间和环境、位置参数、激光/胶量等参数、加工效果图像以及加工质量检测结果等。设备使用者可设置时间周期，将云端服务器中的数据定期自动清除，防止存储数据过量。设备使用者也可在单独的子服务器中连接多个自动化设备，实现内部设备的统一管理。
[0036] 自动化设备上设有双相机视觉系统，分别是用于精密定位和加工质量检测的小视场视觉系统和用于设备整体监控的大视场视觉系统。小视场视觉系统功能包括：加工前搜索加工点的位置，指导系统精密加工；加工后对加工质量进行检测，例如
激光焊接时焊点的烧伤、浮高、漏焊、虚焊等现象检测。作为加工数据的加工效果图像为小视场视觉系统所采集并剪切掉无用信息后剩下的图像，这样使图像占用空间尽可能小。大视场视觉系统功能包括：监控设备运行状态，远程调试或打样时实时观察并指导调试人员或操作人员的动作，并保障人员安全。例如在大视场视觉系统中设置外层安全区域和里层安全区域，设备生产时，如果操作人员的手伸入外层安全区域，则蜂鸣报警提示人员安全，如果手伸入里层安全区域，则直接停止设备加工，防止误伤。
[0037] 如图3所示，本发明的小视场视觉系统检测焊点的焊接质量包括多个环节。首先使用高压气体清理焊点，并将没有焊接牢固的导线吹偏。随后使用高角度环形光源照射焊点，并用小视场相机获取焊点图像。分析图像灰度值，如果灰度值小于设定阈值，说明焊点存在过热烧黑的现象，判定焊点烧伤；计算指定焊点区域的面积，如果面积大于最大阈值或者小于最小阈值，判定锡量过多或者过少，导致焊接不良；利用焊点区域中心和导线的线径方向，判断导线是否位于焊点的有效范围内。利用双侧低角度条形光源在与导线平行的方向分别照射焊点，焊点将在背光面形成阴影，将两次照射的图像叠加，计算阴影部分的面积，判定焊点是否有浮高等现象。如此即可完成焊接产品的质量检测，并按照设定将检测结果保存到指定存储位置。
[0038] 移动终端上安装有专用应用程序，简称APP程序。APP程序的功能模块包括：调试助手、在线观察员、故障诊断工具、数据分析工具、工艺成长记录等。各个功能模块相互独立，工作时需要申请各自的访问权限。具体方法是，在进入功能模块前需设置被申请连接的子服务器的物理地址和IP地址，申请连接后，APP程序根据物理地址和IP地址查找到想要连接的子服务器，并将移动终端的使用者信息发送到子服务器上。子服务器上正在运行的软件自动弹出对话框，显示申请连接的移动终端信息，并由操作者决定是否允许连接。当子服务器无法正常连接APP程序时，APP程序可通过在子服务器中预设的密码和子服务器的物理地址和IP地址直接访问云端服务器中对应的数据区域。
[0039] APP程序的调试助手可用于手机控制或辅助设备打样，根据调试的方式不同又可分为线上调试和线下调试。线上调试时，所有修改的参数立刻更新到加工系统，建议在设备并入生产线前使用；线下调试时，修改参数后可设定参数的接入点。线下调试的参数接入点可以是下次启动加工时、下次启动系统时。线下调试和线上调试使用同一操作环境，操作不同的参数。当接入点条件满足时，参数自动更新到加工系统，不需要中途停止流
水线生产，在设备并入生产线且生产线不可停止时使用。在异地调试时，可直接用手机操作设备进行打样或调试。
[0040] APP程序的在线观察员通过自动化设备上的双相机视觉系统远程观察设备的运行状态、工作参数、实时图像等信息。实时图像包括加工点实时图像和设备实时图像，即小视场视觉系统图像和大视场视觉系统图像。并可使用交流框与设备操作者进行语音和文字交流。实现远程观察，并指导打样或调试。
[0041] APP程序的故障诊断工具可检测设备的工作状态和故障信息，所有检测记录和故障信息均上传至云端服务器，移动终端可通过自动化设备查看云端服务器中的检测记录和故障信息，用于指导后期设备维修和维护工作。。设备运行出现故障时，若有移动终端已连接设备，则自动化设备自动将错误信息推送至所有已连接的移动终端，等待处理，否则，自动化设备保存错误信息，并在有移动终端连接到设备后，将所有未处理的错误推送至移动终端进行处理。
[0042] APP程序的工艺成长记录用于记录设备所有的加工数据和加工结果。以激光焊接设备为例，加工数据包括激光
电流、时间、
波形、加工坐标、使用环境等，结果包括烧伤、浮高、漏焊、虚焊等效果。加工结果主要使用小视场视觉系统进行检测得出，操作者也可自行添加结果参数和备注信息。使工艺记录和参数长期保存，延续使用。工艺成长记录模块可对加工结果进行分析，得出工艺关系和优化趋势等信息，给操作者参考并优化。工艺成长记录数据存储在子服务器和云端服务器上的加密数据区域，并由设备使用者进行加密封锁，在未经允许的情况下，包括设备提供商在内的其他任何移动终端都不得访问加密数据区域。通过工艺成长记录，移动终端和自动化设备使用者可在授权的情况下查看存储在云端服务器中所有历史加工数据，包括加工时间和环境、位置参数、激光参数、加工效果图像以及焊点检测结果等，以及良品、不良品统计等信息。也可浏览主服务器中所有设备的公开数据区域中的数据。
[0043] 本发明中，设备供应商持续向云端服务器中添加完善的工艺数据包。结合各子系统向云端服务器的公共数据区不断添加的工艺数据包，设备使用者可结合自加工的工艺数据包，利用模糊数学理论，对工艺参数进行持续优化。以激光焊接设为为例，优化过程分析如下。
[0044] 影响激光焊接效果的参数输入包括：环境
温度、环境湿度、激光功率、激光时间、功率时间分布、光斑位置(X、Y、Z)、钎料属性、焊盘长、焊盘宽等。焊接输出效果特征包括：残留、烧伤、拉力、剪切力等。其中，拉力、剪切力参数特性需由操作者单独进行破坏性实验后再输入到
数据库中。
[0045] 优化过程中需使用的平均值和方差公式，以及各自的接收条件公式如下。
[0046]
[0047]
[0048]
[0049]
[0050] 式中，X为均值，xn为
采样点，n为采样次数，σ为方差，XL1max和XL1min分别为均值的上限和下限，XL2max和XL2min分别为方差的上限和下限。
[0051] 所有模糊数学的模型如图4所示。如下:
[0052] 当设备工作在温度为25℃、
相对湿度为10％的环境下时，使用主要成分为锡
银铜、
粘度为130、颗粒度为40的锡膏，焊盘长1.2毫米、宽0.8毫米，激光功率时间分布为一段式(即在激光发射之间内，激光功率无变化)，光斑中心位于焊盘中心(即光斑位置的X轴和Y轴设为定值)，其他参数与焊接效果相互关联。
[0053] 优化的中心思想是：当参数输入中某一个或一组值在特定范围内波动而其他输入不变时，统计输出效果的变化趋势。以此为基础，统计所有输入参数在特定范围内波动而其他输入不变时，输出效果的变化趋势。根据趋势图得到所有输入对输出影响的权重，进而当权重较低的参数确定时，根据预期效果反推出最优的高权重参数值，再用反推的参数值进行试验，对试验结果再次进行优化，再次反推出的高权重参数值即为优化的工艺参数。这种优化方法需要大量的试验数据。利用小视场视觉系统检测单一试验的结果，并利用云端服务器对所有单一试验参数和结果进行统计分析，为工艺优化提高可靠支持。而且随着使用时间的增加，试验数据的统计结果越准确，工艺优化效果越理想。工艺优化过程可在自动或者人工干预的条件下实现。
