[发明专利]流水线的装配误差校正

说明书

所公开的技术的方面提供了一种计算模型，其利用机器学习来检测手动装配过程期间的误差并确定完成手动装配过程从而减轻检测到的误差的步骤序列。在一些实施方式中，所公开的技术在装配过程的步骤中评估目标对象，其中检测关于标称对象的误差以获得比较。基于该比较，获得完成目标对象的装配过程的步骤序列。根据此步骤序列进行调整用于创建目标对象的装配指令。

相关申请的交叉引用

本申请是2019年9月30日提交的题为“DYNAMIC TRAINING FOR ASSEMBLY LINES(流水线的动态训练)”的第16/587,366号美国专利申请的部分继续申请，该美国专利申请是于2019年2月28日提交的题为“DYNAMIC TRAINING FOR ASSEMBLY LINES(流水线的动态训练)”第16/289,422号美国专利申请的继续申请，现为第10,481,579号美国专利。此外，本申请要求于2019年4月19日提交的题为“A COMPUTATION MODEL FOR DECISION-MAKING ANDASSEMBLY OPTIMIZATION IN MANUFACTURING(制造中用于决策指定和装配优化的计算模型)”的第62/836,192号美国临时申请、于2019年11月6日提交的题为“ACOMPUTATION MODELFOR DECISION-MAKING AND ASSEMBLY OPTIMIZATION IN MANUFACTURING(制造中用于决策指定和装配优化的计算模型)”的第62/931,448号美国临时申请以及于2019年11月7日提交的题为“DEEP LEARNING QUALITY PREDICTOR FOR MANUAL ASSEMBLY VIDEO ANALYSIS”的第62/932,063号美国临时申请的权益。上述申请和专利的全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本主题技术为流水线工作流程提供改进，并且特别地，包括用于基于使用机器学习模型做出的反馈和前馈误差传播预测来自适应地更新流水线操作员指令的系统和方法。如下文进一步详细讨论的，该技术的一些方面包括基于对制造偏差或装配偏差做出的推断来自动调整在一个或更多个操作站处提供的指导视频的系统和方法。

背景技术

在传统的流水线工作流程中，检测制造误差并确定如何通过在下游流程中的修改来校正误差需要人工(操作员)监控和专业知识。注意，装配和制造以及流水线和生产线在本文中可互换使用。由于依赖人工装配误差检测，误差很可能被忽视(或未报告)，并随后在装配过程中向下游传播。此外，许多装配工人只接受过执行有限任务的训练，因此可能无法识别如何修改他们自己的工作流程以最好地纠正源自装配工作流程中上游的误差。

在传统的制造工作流程中，人工检查过程的一部分中人为误差的修复通常通过对该人工节点采取校正措施来处理。如果那个人继续存在问题，她通常会被另外的人取代，另外的人和我们所有人一样，容易受到许多相同的限制。多年日以继夜地重复一个动作而没有差错是很困难的，而且大多数装配工都没有采取校正措施的权利。即使给予了这些权利，权利也会是不一致的，并且仅根据人员在应用该单一流程节点时的经验来了解。此外，没有从任何误差中学习的机制，甚至没有任何积极的校正措施。

进一步地，流水线的电子监控是有限的，并且不包括为流水线中的下游步骤提供即时调整以补偿上游步骤中出现的误差的强大机制。此外，需要新机制来评估操作员动作的变化和/或装配模式的变化如何影响最终的制造产品，并提供校正措施以提高制造产品的性能和/或特性。

发明内容

在一些方面，所公开的技术涉及一种用于优化流水线中工作流程的方法，该方法包括以下步骤：在目标对象装配步骤中检测目标对象装配中的误差，在装配过程的步骤中评估目标对象和标称对象以获得比较，以及基于比较确定使目标对象和标称对象之间的偏差最小化所需的步骤序列。在一些方面中，该方法还可以包括用于基于步骤序列调整目标对象的装配指令的步骤。