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一种基于互联网技术的在线金属检测系统

阅读：350发布：2021-06-11

专利汇可以提供一种基于互联网技术的在线金属检测系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于互联网技术的在线金属检测系统，涉及物联网技术领域。针对现有技术中人工检测金属物的缺陷而提出本方案，包括：部署在线下的在线识别端和智能终端，以及部署在线上的管理云端；所述的管理云端分别通过网络与所述的在线识别端和智能终端连接。当检测到金属时，启动Android系统网络摄像机进行缺陷外观或者是产品外观拍照，并将采集到的外观照片，通过网络，发送到云端进行后续管理操作。优点在于，不仅实现了对包含金属异物的产品的在线检测，而且对于检测出金属异物的产品，系统在进行实时报警的同时，能够通过摄像装置进行金属异物取样拍照，并将采集到的外观照片发送到云端进行后续管理操作，完全代替了人工检测。，下面是一种基于互联网技术的在线金属检测系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于互联网技术的在线金属检测系统，其特征在于，包括：
部署在线下的在线识别端和智能终端，以及部署在线上的管理云端；所述的管理云端分别通过网络与所述的在线识别端和智能终端连接；
所述的在线识别端设有电感传感器、MCU和摄像装置；所述的电感传感器用于向所述MCU发送生产线上产品的电磁感应信号；所述的MCU用于接收所述电磁感应信号并发送至管理云端，接收管理云端发送的控制信号，根据所述控制信号控制摄像装置进行生产线产品拍摄；所述的摄像装置用于将生产线上产品的视像信息通过MCU传输至管理云端；
所述管理云端通过自学习机制对产品的电磁感应信号和视像信息进行学习和类聚，并智能化的做出判断或报警；当需要报警时，向智能终端发出报警；
所述的智能终端通过网络与所述管理云端进行管理互动。
2.根据权利要求1所述基于互联网技术的在线金属检测系统，其特征在于，所述的MCU为ATMEGA128处理器，还外接有声光报警装置，在检测出金属时进行声光报警。
3.根据权利要求1所述基于互联网技术的在线金属检测系统，其特征在于，在线检测前先进行电磁感应信号的相位初始化操作：首先在没有产品的生产线上确定检测相位的中性点，得到初始相位；再根据对参杂金属的产品进行检测做出判断，对初始相位逐步进行修正，并判断修正是否有效，循环修正若干数次，得到相应的最佳检测相位。
4.根据权利要求3所述基于互联网技术的在线金属检测系统，其特征在于，所述管理云端的判断流程为：获取电磁感应信号的幅值和相位；通过自学习统噪声和产品效应，得到系统噪声长方形区域和产品长方形区域；采用二维区域判决法，对电磁感应信号进行判断是否有被检测物；只要电磁感应信号均处于系统噪声长方形区域和产品长方形区域内认为无金属，否则判决为有金属。

说明书全文

一种基于互联网技术的在线金属检测系统

技术领域

[0001] 本发明涉及物联网技术领域，具体涉及一种基于互联网技术的在线金属检测系统。

背景技术

[0002] 随着生活水平的提高，人们普遍提升了对于消费品质量安全的要求，各行业也会对品牌形象维护、智能化生产升级提出更高的要求。

[0003] 在生产行业里，为避免产品缺陷而导致对产品品牌的负面影响，普遍要求制造商在产品封装之前进行质量检测。在实际产品的流水线生产过程中，因为制造工艺复杂，产品需要在伺服系统控制下工作。对不同的材料，在不同的工艺步骤下依次完成不同的操作，因而不可避免的在工艺流程中留下铁屑、铜丝、甚至断针等金属残留物。这些缺陷对于用户来说是不可忍受的，必须通过相应的金属检测系统进行预警和剔除。

[0004] 但目前市场上的检测系统还是较为传统，一般只是在流水线工作过程中对有发现的问题产品进行实时报警同时，再通过其他的辅助机构进行后续剔除处理。但对一些具有连续特征的产品，例如无纺布等，产品不具有剔除性质，只能通过停机检查的形式进行人工干预处理，然后再进行后续的管理流程操作，这种工作模式对于追求质量和效率的厂商而言，具有很大的约束。

发明内容

[0005] 为了解决上述现有技术存在的问题，本发明目的在于提供一种基于互联网技术的在线金属检测系统，使得将原有的人工干预变为在线检测。

[0006] 本发明所述的一种基于互联网技术的在线金属检测系统，包括：部署在线下的在线识别端和智能终端，以及部署在线上的管理云端；所述的管理云端分别通过网络与所述的在线识别端和智能终端连接；

[0007] 所述的在线识别端设有电感传感器、MCU和摄像装置；所述的电感传感器用于向所述MCU发送生产线上产品的电磁感应信号；所述的MCU用于接收所述电磁感应信号并发送至管理云端，接收管理云端发送的控制信号，根据所述控制信号控制摄像装置进行生产线产品拍摄；所述的摄像装置用于将生产线上产品的视像信息通过MCU传输至管理云端；

[0008] 所述管理云端通过自学习机制对产品的电磁感应信号和视像信息进行学习和类聚，并智能化的做出判断或报警；当需要报警时，向智能终端发出报警；

[0009] 所述的智能终端通过网络与所述管理云端进行管理互动。

[0010] 所述的MCU为ATMEGA128处理器，还外接有声光报警装置，在检测出金属时进行声光报警。

[0011] 在线检测前先进行电磁感应信号的相位初始化操作：首先在没有产品的生产线上确定检测相位的中性点，得到初始相位；再根据对参杂金属的产品进行检测做出判断，对初始相位逐步进行修正，并判断修正是否有效，循环修正若干数次，得到相应的最佳检测相位。

[0012] 所述管理云端的判断流程为：获取电磁感应信号的幅值和相位；通过自学习统噪声和产品效应，得到系统噪声长方形区域和产品长方形区域；采用二维区域判决法，对电磁感应信号进行判断是否有被检测物；只要电磁感应信号均处于系统噪声长方形区域和产品长方形区域内认为无金属，否则判决为有金属。

[0013] 本发明所述的一种基于互联网技术的在线金属检测系统，其优点在于，不仅实现了对包含金属异物的产品的在线检测，而且对于检测出金属异物的产品，系统在进行实时报警的同时，能够通过摄像装置进行金属异物取样拍照，并将采集到的外观照片发送到云端进行后续管理操作，完全代替了人工检测。附图说明

[0014] 图1是本发明所述基于互联网技术的在线金属检测系统的结构示意图；

[0015] 图2是本发明所述在线识别端的结构示意图。

具体实施方式

[0016] 如图1、2所示，本发明所述的一种基于互联网技术的在线金属检测系统包括设置在生产车间内的在线识别端和配置在用户手上的智能终端。所述的智能终端可以包括但不限于智能手机、平板电脑等。还包括部署在线上管理云端，所述管理云端可以部署在阿里云上。

[0017] 所述的在线识别端设有电感传感器、MCU和摄像装置。所述的电感传感器和摄像装置分别和MCU电性连接。所述的摄像装置可以为Android系统网络摄像机。电感传感器，包括由两个0.01uF和500uH电感组成的三点式LC 振荡器，根据振荡器的组成原则及反馈网络，输出信号作为LM393比较器的反相输入信号，输出可以供数字电路处理的方波。MCU采用ATMEGA128处理器，实现传感器信号的处理，与管理云端数据互动进行金属判断。如果检测出金属，则产生报警脉冲信号，通过声光报警器进行报警。同时通过串口通知Android系统网络摄像机，进行拍照取样。

[0018] 在电子线路中,信号源通常是必不可少的部分,在通信系统中信号源常采用正弦波振荡器。所谓的振荡器是不需要外部输入激励信号、自身能将直流能量转换成交流能量的装置,所以又称之为自激振荡器。根据自激振荡器产生的交流信号波形可分为正弦波和非正弦波两大类,而在通信系统中所用的高频振荡器大多为LC正反馈正弦波振荡器。

[0019] 本发明所述系统电感传感器设计采用三点式LC振荡器产生正弦波形，由于MCU只能识别0和1，利用电压比较器将振荡波形转化成单片机能够识别的只有高低电平之分的整形波形，输出可以供数字电路处理的方波。

[0020] 假定上升沿触发输入捕捉事件，当一个输入捕捉事件发生时，即引脚ICP1上的逻辑电平由低变高时，T/C1的计数寄存器TCNTI的计数值将被定时计数器的硬件自动同步复制写人捕捉寄存器ICR1中，并置位输入捕获标志位ICF1，产生中断申请。即当每一次ICP1的输入信号由低变高时，TCNT1中的计数值都会再次同步复制到ICRI中。若将连续2次的ICR1数据记录下来，那么2次ICR1的差值乘以已知的计数器计数脉冲的周期，就是输入信号一个周期的时间，也就是可以得到方波的频率。

[0021] 本发明能够根据被测产品的具体情况自动设定检测参数并使得“产品效应”抑制最小、探测灵敏度达到最佳。基于检波算法检测精度与频率相关，而且仅仅利用了电磁感应信号的幅值信息。但是，改变频率来提高检测信号的幅值并不自动意味着保证探测能力的提高，因为某些产品本身在某些频率检测下也会产生较大的检测信号使得出现误检的可能，从而影响灵敏度的提高。相位信息可以弥补幅值信息的短板，不同特性的材质由于电效应和磁效应产生的电信号的分量比例不同，造成检测信号相位信息有很大的不同。因而，可以使用自学习机制来收集相位信息进而区分产品和金属。

[0022] 自学习机制逐渐改变相位找出对产品检测相位的不灵敏点，也就是中性点。对于中性点的确定先是不带任何产品时机器运行，通过对自身信号和噪声信号的对比和判断，大致确定自学习时的初始相位。再根据对参杂金属的产品进行检测做出判断，对相位逐步进行修正，并判断修正是否有效，依此循环数次，便可得到相应的最佳检测相位。

[0023] 在检波方案中，可以获取检测信号的幅值和相位，基于此可以采用二维的区域判决法，对信号进行判断是否有被检测物。通过自学习统噪声(包括传送带效应和设备震动等)和产品效应，得到系统噪声长方形区域和产品长方形区域，只要信号在区域内均认为无金属，否则判决为有金属。根据信号幅值提醒检测信号强度，侧面反映检测污染物的大小。

[0024] Android是目前最具可移植性的嵌入式操作系统,从接口到功能,都有层出不穷的变化。智能终端的设计与实现基于Android操作系统以及RTSP协议,使用Open CV对图像进行边缘检测和圆形检测的基本处理。

[0025] Android系统网络摄像机是接收MCU的串口指令，来启动拍摄的。所以，登录系统以后，需要配置串口波特率为38400，数据位为8位，无奇偶校验。配置完串口参数后，即可打开串口，系统便自动开始工作了，当有MCU指令时，就启动拍摄金属图片，并上传到云系统中。

[0026] 自学习机制就是要使计算机模拟人的学习行为,针对各类特征知识库自动进行分类,快速准确地帮助用户进行定位,降低故障诊断的专业性和难度。自学习机制中的学习环节从环境中获得有关信息,并依据这些信息和执行环节反馈回来的相关信息修改知识库,对数据信息进行分类并做出决策,进而提高系统的执行性能。

[0027] 现场金属的采样图片通过Android系统平台开发的摄像机处理实现。当检测到金属时，启动Android系统网络摄像机进行缺陷外观或者是产品外观拍照，并将采集到的外观照片，通过网络，发送到云端进行后续管理操作。用户可以通过智能终端登录管理云端进行各种数据分析和互动管理。

[0028] 对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

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