[发明专利]基于大数据的数控冲床模具的缺陷检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于大数据的数控冲床模具的缺陷检测方法，其特征在于，包括：

凭借事先存放的文档里的用来说明数控冲床的铝型材模具中缺口所在之处的位置与事先设定范围的采集模式采集目的范围的照片；

凭借事先存放的用来说明数控冲床的铝型材模具上缺口位置的位置数据在目的范围的照片内认定一监测范围；

依照事先设定的遍历模式在监测范围里对单位色块进行遍历，且依照事先设定的总计方式总计监测范围里照片的单位色块的RGB值是其对应映射的设定值的照片的单位色块个数来生成总计数；

具体为：把存放的目的范围的照片信息用单位色块为单位导出和生成同单位色块对应的位置值；

对导出的目的范围的照片的单位色块信息执行均值滤波处置，来得到相应的比特流信息；

确认比特流信息是不是同设定值一致，且在确认出比特流信息和设定值一样时记下其相应的位置，且对初始值为零的累加变量加一来生成累加值；

凭借记下的位置、生成的累加值和事先设定的总计方式生成总计数；

所述事先设定的总计方式，包括：总计监测范围里的照片的单位色块是设定值的个数，把总计出的个数用来充当范围大小值，与记下照片的单位色块是设定值时所相应的位置，且总计所述相应的位置内横向位置值的累计值和纵向位置值的累计值，凭借范围大小值和累计值导出中点位置值，还有凭借范围大小值、中点位置值和记下的所述相应的位置的位置值推导出缺口的横向跨度值和纵向跨度值；

把总计数和事先设定的标定值对比；

在对比出总计数和事先设定的标定值不一致时，认定同该目的范围的照片相应的数控冲床的铝型材模具缺口有缺陷，并导出警告消息。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的数控冲床模具的缺陷检测方法，其特征在于，所述比特流信息用来说明照片的单位色块的RGB值。

3.一种采用权利要求1所述的缺陷检测方法的基于大数据的数控冲床模具的缺陷检测装置，其特征在于，包括：

照片取得单元、执行单元和导出单元；

所述照片取得单元用来凭借事先存放的文档里的用来说明数控冲床的铝型材模具中缺口所在之处的位置与事先设定范围的采集模式采集目的范围的照片；

所述执行单元用来凭借凭借事先存放的用来说明数控冲床的铝型材模具上缺口位置的位置数据在目的范围的照片内认定一监测范围，且依照事先设定的遍历模式在监测范围里对单位色块进行遍历，且依照事先设定的总计方式总计监测范围里照片的单位色块的RGB值是其对应映射的设定值的照片的单位色块个数来生成总计数，把总计数和事先设定的标定值对比，在对比出总计数和事先设定的标定值不一致时，认定同该目的范围的照片相应的数控冲床的铝型材模具缺口有缺陷，还导出警告消息至导出单元。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的数控冲床模具的缺陷检测装置，其特征在于，所述导出单元用来展示导出的警告消息。

5.一种基于大数据的数控冲床模具的缺陷检测设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～2中任意一项所述基于大数据的数控冲床模具的缺陷检测方法。

6.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1～2中任意一项所述基于大数据的数控冲床模具的缺陷检测方法。