CN119394767A 基于机器视觉的电动拉力设备运行监控系统及方法 （钜亚汽车零部件科技(太仓)有限公司）

司基于机器视觉的电动拉力设备运行监控系本发明公开了基于机器视觉的电动拉力设常分析结果和输出端异常分析结果进行运行过设备运行过程的运行数据和输出端连接数据对2步骤一、将待检测工件安装在电动拉力设备的工作步骤二、获取工作过程中的电动拉力设备数据导入拉力步骤三、获取得到的电动拉力设备输出端图像变化数据步骤四、通过得到的运行过程中的拉力设备异常分析获取工作过程中的电动拉力设备数据导入拉力设备异常分析模型中进行拉力设备异常分过程异常值计算公式中计算拉动过程异常值，其中，拉动过程异常值计算公式为：力设备的运行速度数据，vm为设定的标准拉动速度，ft为t时刻的拉力设备的运行拉力数获取得到的电动拉力设备输出端图像变化数据导入输出端变化异常分析模型中进行输出度拍摄的设备输出端的起始图像，Mi为第i个角度拍摄的电动拉力设备输出端的实时形变将获取得到的图像上的裂缝长度和最大宽度数据导入裂缝变化异常值计算公式中计算裂3获取得到的电动拉力设备输出端图像变化数据导入输出端变化异常分析模型中进行输出通过得到的运行过程中的拉力设备异常分析结果和输出端异常分析结果进行运行过程异获取计算得到的拉动过程异常值和计算得到的拉动输出端异常值代入运行过程异常值计算公式中计算运行过程异常值，其中，运行过程异常值计算公式为：根据得到的运行过程异常分析结果进行异常情况的分析和输出包括将计算得到的运行过程异常值与设定的运行过程异常阈值进行对7.基于机器视觉的电动拉力设备运行监控系统，其基于如权利要求1_6任一项的所述过程中的电动拉力设备运行数据和电动拉力设备输出端图所述拉力设备异常分析模块，用于获取工作过程中的电动拉力设备所述输出端异常分析模块，用于获取得到的电动拉力设备输出端图像所述运行过程异常分析模块，用于通过得到的运行过程中的拉力设备异所述异常情况输出模块，用于根据得到的运行过程异常分析结果进行行过程异常分析模块和异常情况输出模块的4其特征在于，所述处理器通过调用所述存储器中存储的计9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，储存时，使得计算机执行如权利要求1_6任一项所述的基于机器视觉的电动拉力设备运行监控56取电动拉力设备输出端的裂缝变化数据的具体步骤可以包过程中的电动拉力设备数据导入拉力设备异常分析模型中进行拉力设备异常分析包括以拉动过程异常值计算公式中计算拉动过程异常值，其中，拉动过程异常值计算公式为：力设备的运行速度数据，vm为设定的标准拉动速度，ft为t时刻的拉力设备的运行拉力数的电动拉力设备输出端图像变化数据导入输出端变化异常分析模型中进行输出端异常分7个角度拍摄的设备输出端的起始图像，mi为第i个角度拍摄的电动拉力设备输出端的实时的电动拉力设备输出端图像变化数据导入输出端变化异常分析模型中进行输出端异常分动过程中的拉力平均值，klm为裂缝变化异常安全值，klzm为标准拉力下的裂缝变化安全的运行过程中的拉力设备异常分析结果和输出端异常分析结果进行运行过程异常分析包获取计算得到的拉动过程异常值和计算得到的拉动输出端异常值代入运行过程异常值计算公式中计算运行过程异常值，其中，运行过程异常值计算公式为：8工作过程中的电动拉力设备运行数据和电动拉力设备输出端入输出端变化异常分析模型中进行输出端异9作过程中的电动拉力设备运行数据和电动拉力设备输出端图像变化数据如图4所示，通过图像采集终端采集获取电动拉力设备输出端的形变数据和图像拉动过程异常值计算公式中计算拉动过程异常值，其中，拉动过程异常值计算公式为：为t时刻的拉力设备的运行拉力数据与标准拉动拉力之间的偏差，进而对运行时间内的电个角度拍摄的设备输出端的起始图像，mi为第i个角度拍摄的电动拉力设备输出端的实时值，klzm为标准拉力下的裂缝变化安全值，为形变常变化速度和异常整体情况两个方面对拉动输出端异常进行获取计算得到的拉动过程异常值和计算得到的拉动输出端异常值代入运行过程异常值计算公式中计算运行过程异常值，其中，运行过程异常值计算公式为：Fd=yxd+(1-y)Tm，其中，为拉力过程异常占比系数；程异常占比系数和运行过程异常阈值的取值方式为：获取500组工作过程中的电动拉力设[0020]本实施例相对于现有技术的好处为：将待检测工件安装在电动拉力设备的工作取得到的电动拉力设备输出端图像变化数据导入输出端变化异常分析模型中进行输出端通过对拉力设备运行过程的运行数据和输出端连接数据对设备安全运行情况进行综合分拉力设备异常分析结果和输出端异常分析结果进行运行过程异常分析；异常情况输出模算机程序由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的基于机器视觉的电动拉力备还能够具有有线或无线网络接口以及输入输出接口等部件，以便进