专利汇可以提供一种基于大数据的零件加工合格率检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 大数据 的零件加工合格率检测方法,所述检测方法包括如下步骤:所述合格率检测方法包括如下步骤:取样;输送;检测,对两组输送的产品进行逐个检测,并做好区分,将两组检测出的不合格产品做好标记,检测完成后的产品继续通过输送带传送至下一步工序处;分类;计算,对检测后的两组产品进行分别计算,算出不合格的产品数量与样品总量的比例,取两组数据的平均数,并做好记录;再加工;存放。该方法的有益效果是:本发明中的检测方法采用多组数据进行分析,以达到检测数据的准确性,并通过统计不合格产品的 缺陷 因素,方便通过计算的数据针对零件的加工做进一步优化,以尽可能的达到 工件 加工的准确度,提高零件加工的成品率。,下面是一种基于大数据的零件加工合格率检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:所述合格率检测方法包括如下步骤:
(1)取样,确定成品库中产品的总量,从成品库中随机选取一定数量的产品,作为一组,再从成品库中选取同等数量的产品分为另一组;
(2)输送,将其中一组选取的产品依次放置在输送带上,通过输送带传送至检测装置处,并对产品进行检测,再将另一组产品同样进行输送至检测装置处;
(3)检测,对两组输送的产品进行逐个检测,并做好区分,将两组检测出的不合格产品做好标记,检测完成后的产品继续通过输送带传送至下一步工序处;
(4)分类,样品检测后进行输送时,将做好标记的不合格产品取出进行收集,并将样品中合格产品通过输送带传送至下一工序;
(5)计算,对检测后的两组产品进行分别计算,算出不合格的产品数量与样品总量的比例,取两组数据的平均数,并做好记录;
(6)再加工,将取出的不合格产品进行返修,加工后的产品通过输送带传送至检测装置处,检测完成后将不合格产品取出,合格产品继续通过输送带传送至下一步工序处;
(7)存放,对样品中所有合格产品进行收集存放,将合格产品放入成品库,并做好标记以区分样品与成品库中产品。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:所述步骤(1)中采用随机取样法进行取样,取出的两组样品数量相等,并分别通过输送带进行传送。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:所述步骤(3)中不合格产品的缺陷进行分类,进行标记后暂时存放在一起。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:所述步骤(2)中零件依次通过输送带传送,每个零件之间的距离在50厘米至100厘米之间。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:所述步骤(2)中输送带两端分别缠绕在两个转轮表面,输送带顶部与检测装置固定连接,其中一个转轮与电机的输出端固定连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:所述步骤(4)中两组不合格产品分开收集,两组产品进行计数后,将不合格产品全部放置至传送带顶端。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:所述步骤(5)分两组计算,计算出两组样品的合格率,并统计出不合格产品中的各自缺陷的表现位置,如长、宽、高的缺陷和表面缺陷等,通过计算机进行处理,两组数据计算后保存至计算机上。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:所述步骤(6)中不合格产品输送至加工装置处,无法满足加工质量的做报废处理。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:所述步骤(6)中加工完成的合格产品继续放置在输送带上,并经检测后对合格产品与不合格产品进行区分。
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零件加工合格率检测方法,其特征在于:
所述步骤(7)合格产品集中存放,同时需要保证样品成品与成品库成品分开。
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