[发明专利]一种基于机器视觉自学习的设备维修方法及装置

说明书

本说明书实施例提供了一种基于机器视觉自学习的设备维修方法及装置，其中，方法包括：S1.对所述设备的工作过程进行监控，通过图像采集模块采集生产设备特定部位的图像信息；S2.对采集的所述图像信息进行处理，判断是否存在异常情况，并将判断为异常的图像信息发送至终端进行保存并显示；S3.分析所述图像信息，确定异常产生原因，根据所述原因对异常进行精准维修；S4.对完成精准维修的异常部位进行监控，验证维修效果。能够多方位的对缺陷产生过程进行记录，并通过自学习找出设备异常情况，进行更精准的设备维修。

技术领域

本文件涉及设备检测和维护技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉自学习的设备维修方法及装置。

背景技术

目前处理在设备生产过程中出现质量缺陷时，维修人员首先凭经验根据缺陷特征进行相应部位调整或维修；若故障没有排除，则会根据设备装配图册根据结构原理进行深层次原因分析；当经验和结构原理分析均不能修复故障的情况下，则需要对生产过程进行蹲守观察寻找规律，进行试验性的维修。这种情况下对首次出现的缺陷或顽固性缺陷排除通常会耗费大量时间，造成大量产品浪费。因此，需要提供一种能够自动监测异常情况，对异常情况进行分析后进行维修，并能够对维修效果进行检验的方法及装置。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供了一种基于机器视觉自学习的设备维修方法，包括：

S1.对所述设备的工作过程进行监控，通过图像采集模块采集生产设备特定部位的图像信息；

S2.对采集的所述图像信息进行处理，判断是否存在异常情况，并将判断为异常的图像信息发送至终端进行保存并显示；

S3.分析所述图像信息，确定异常产生原因，根据所述原因对异常进行精准维修；

S4.对完成精准维修的异常部位进行监控，验证维修效果。

本说明书一个或多个实施例提供了一种基于机器视觉自学习的设备维修装置，包括：

图像采集单元，安装于待检测设备的特定部位，用于对所述设备的工作过程进行监控，采集所述设备特定部位的图像信息；

图像处理单元，用于对采集的所述图像信息进行处理，判断是否存在异常情况，并将判断结果及图像信息通过终端显示单元进行展示；

终端显示单元，用于对采集的所述图像信息及对应的判断结果进行保存并显示；

电源，用于对图像采集单元进行供电。

本发明有益效果如下：本发明中的设备维修装置安装灵活简单，能够根据生产设备的缺陷特征安装于设备的不同部位，多方位的对缺陷产生过程进行记录，并通过自学习找出设备异常情况，便于进行更精准的设备维修；能够进行自定义缺陷特征检验，对维修后的效果验证时，可现场定义缺陷特征进行检验。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于机器视觉自学习的设备维修方法的流程图；

图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于机器视觉自学习的设备维修方法的具体流程图；

图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于机器视觉自学习的设备维修装置的组成示意图；