一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法技术

本发明专利技术涉及回收刀具检测领域，公开了一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，包括磨损刀具的数据采集、确定磨损刀具的评判标准、磨损刀具所在的同类产线回溯、磨损刀具的寿命预测和磨损刀具所在的同类产线维护，其中，磨损刀具所在的同类产线维护：对磨损刀具进行产线回溯与寿命预测，判断产线是否处于异常生产，并及时对产线进行定期维护。通过总标准值和单一标准值分别与回溯阈值相比较，总标准值在回溯阈值范围之内，单一标准值不在回溯阈值范围之内，可视为刀具磨损异常，进而检查该产线是否运作正常，若稍有异常，提前对产线进行检修维护。检修维护。检修维护。

A tool life prediction and maintenance method based on big data

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法


[0001]本专利技术涉及回收刀具检测领域，具体为一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法。

技术介绍

[0002]随着经济的快速发展，人民生活水平的提高，制造业发挥着越来越重要的作用。在此阶段，许多制造企业已经通过一些数字化、信息化手段从节约成本、提高效率、保障质量等方面对生产过程进行优化，其中零配件的合理使用是其重要环节之一。
[0003]刀具作为机械加工过程最终的执行者，其状态直接影响加工的效率、成本、能耗以及工件的质量。因此需要对刀具的使用寿命进行评估，合理使用刀具，排除产线异常，从根本上保障生产效率和工件质量，并从一定程度上降低生产成本；当前，在对回收刀具的磨损程度进行判断的这一环节，还没有对应的数字化技术，主要由工作人员根据以往经验进行判断，由于不同工作人员的判断标准存在一定的差异，所以判断结果具有较大的不确定性，对产线异常的判断也存在一定的差异性。
[0004]对于使用后回收的刀具，由于都是有不同程度的磨损后从产线替换下来的，一般情况下工作人员不会仔细观察，除非磨损情况与平时有较大差异。而不同工作人员对刀具磨损情况的评判依据不尽相同，所以对异常情况的判断也有一定的差异性，无法准确预测产线是否异常。
[0005]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0006](一)解决的技术问题
[0007]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，对使用后回收的刀具磨损状态进行大数据分析，判断刀具的磨损程度是否正常，对磨损异常的刀具进行产线回溯，提前找出产线可能存在的问题，从而避免问题长期积累后导致产线瘫痪，实现产线异常部分的预测与定期维护等优点，解决了无法准确预测刀具寿命与产线异常，导致产线瘫痪造成的工件不合格而重新用料生产，降低生产效率的问题。
[0008](二)技术方案
[0009]为解决上述的技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，包括以下步骤：
[0010]S1：磨损刀具的数据采集：通过摄像，获取多组磨损刀具的立体外形，重建磨损刀具的三维模型，并与数据库进行对比；
[0011]S2：确定磨损刀具的评判标准：根据磨损刀具的六个面的图像数据，输出的磨损刀具的磨损位置、磨损程度分别与磨损刀具使用时长的标准值；
[0012]S3：磨损刀具所在的同类产线回溯：设定一个回溯阈值，将确定评判的标准值与回溯阈值做对比；
[0013]根据磨损刀具回收时登记的产线和位置信息，能够对该磨损刀具所在的产线进行回溯；
[0014]S4：磨损刀具的寿命预测：根据对回收磨损刀具的磨损情况判断是否正常，以及对产线的回溯，能够对其他相同产线相同位置的刀具进行寿命预测；
[0015]S5：磨损刀具所在的同类产线维护：通过对磨损刀具进行产线回溯与寿命预测，判断产线是否处于异常生产，并及时对产线进行定期维护。
[0016]优选地，所述三维重建设备对磨损刀具进行三维重建，形成真实刀具的三维表观模型，所述数据库存储有出厂标准模型三维数据。
[0017]优选地，所述使用时长为根据磨损刀具出库投入使用时间和使用后回收时间，计算出该磨损刀具的实际使用时间；所述磨损位置为磨损刀具的每个刀尖与中心位置的距离；所述磨损程度为磨损刀具的所有刀尖与中心位置距离的平均值。
[0018]优选地，所述评判标准包括总体标准值和单一标准值，所述总体标准值为磨损刀具所使用的时长与所述磨损程度的标准值；所述单一标准值为磨损刀具所使用的时长与所述磨损位置最小距离的标准值。
[0019]优选地，所述产线回溯通过所述总体标准值与所述回溯阈值对比，判断所述总体标准值是否在所述回溯阈值内，以及所述单一标准值与所述回溯阈值对比，判断所述单一标准值是否在所述回溯阈值内。
[0020]优选地，根据所述产线回溯对磨损刀具进行寿命预测：当所述总体标准值在所述回溯阈值内，同时所述单一标准值也所述回溯阈值内，进一步判断其他相同产线相同位置的刀具使用寿命。
[0021]优选地，根据所述产线回溯对产线进行检修维护：当所述总体标准值在所述回溯阈值内，同时所述单一标准值不在所述回溯阈值内，判断该刀具所在产线运作存在问题。
[0022]优选地，使用了一种三维重建设备，该三维重建设备用于获取磨损刀具三维图像并与数据库中存储的出厂标准模型进行三维数据对比；所述三维重建设备包括三维摄影机构、输送机构、成像机构以及数据分析机构；
[0023]在执行所述S1步骤时，磨损刀具通过所述输送机构向前输送，并输送至三维摄影机构中，获取多组磨损刀具三维图像；
[0024]在执行所述S2步骤时，通所述成像机构对获取的多组三维图像进行磨损刀具的三维重建，确定刀具的磨损位置和磨损程度；并配合所述数据分析机构对三维重建后的磨损刀具与所述数据库进行分析对比，形成磨损刀具的总体标准值和单一标准值。
[0025]优选地，所述三维摄影机构包括步进轨道、摄影机以及支撑架，所述步进轨道通过所述支撑架支撑，所述步进轨道外侧设置有步进驱动组件，所述步进驱动组件用于驱动所述步进轨道，所述摄影机分别安装在所述步进轨道周侧以及所述支撑架上下两侧；
[0026]所述输送机构包括输送板，所述输送板为硬质透明材质。
[0027]优选地，所述成像机构包括多光谱成像相机，所述多光谱成像相机；所述数据分析机构包括计算机，所述计算机将所述摄影机获取的多组三维图像进行组合；并分配给所述多光谱成像相机，进而完成磨损刀具的三维重建。
[0028](三)有益效果
[0029]与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，具
备以下有益效果：
[0030]1、该种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，通过三维重建设备对磨损刀具进行三维重建，并与数据库存储的出厂标准模型三维数据进行对比，确定刀具正常磨损的情况，预测刀具在正常情况下的使用寿命，并对磨损异常的刀具进行产线回溯，或刀具磨损异常，提前找出产线可能存在的问题，从而避免问题长期积累后导致产线瘫痪，实现产线异常部分的预测，与定期维护；预测刀具寿命与产线异常，避免由产线瘫痪造成的工件不合格而重新用料生产，降低生产效率。
[0031]2、该种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，通过总标准值和单一标准值分别与回溯阈值相比较，总标准值和单一标准值均在回溯阈值范围之内，可视为正常磨损，进而能够预测其他相同产线相同位置的刀具使用寿命，在其他相同产线的相同位置的刀具接近该磨损刀具所测出的使用寿命时，提前其他相同产线的相同位置的刀具磨损情况进行检测，或提前更换新的刀具。
[0032]3、该种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，通过总标准值和单一标准值分别与回溯阈值相比较，总标准值在回溯阈值范围之内，单一标准值不在回溯阈值范围之内，可视为刀具磨损异常，进而检查该产线是否运作正常，若稍有异常本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：磨损刀具的数据采集：通过摄像，获取多组磨损刀具的立体外形，重建磨损刀具的三维模型，并与数据库进行对比；S2：确定磨损刀具的评判标准：根据磨损刀具的六个面的图像数据，输出的磨损刀具的磨损位置、磨损程度分别与磨损刀具使用时长的标准值；S3：磨损刀具所在的同类产线回溯：设定一个回溯阈值，将确定评判的标准值与回溯阈值做对比；根据磨损刀具回收时登记的产线和位置信息，能够对该磨损刀具所在的产线进行回溯；S4：磨损刀具的寿命预测：根据对回收磨损刀具的磨损情况判断是否正常，以及对产线的回溯，能够对其他相同产线相同位置的刀具进行寿命预测；S5：磨损刀具所在的同类产线维护：通过对磨损刀具进行产线回溯与寿命预测，判断产线是否处于异常生产，并及时对产线进行定期维护。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，其特征在于：所述三维重建设备对磨损刀具进行三维重建，形成真实刀具的三维表观模型，所述数据库存储有出厂标准模型三维数据。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，其特征在于：所述使用时长为根据磨损刀具出库投入使用时间和使用后回收时间，计算出该磨损刀具的实际使用时间；所述磨损位置为磨损刀具的每个刀尖与中心位置的距离；所述磨损程度为磨损刀具的所有刀尖与中心位置距离的平均值。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，其特征在于：所述评判标准包括总体标准值和单一标准值，所述总体标准值为磨损刀具所使用的时长与所述磨损程度的标准值；所述单一标准值为磨损刀具所使用的时长与所述磨损位置最小距离的标准值。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，其特征在于，所述产线回溯通过所述总体标准值与所述回溯阈值对比，判断所述总体标准值是否在所述回溯阈值内，以及所述单一标准值与所述回溯阈值对比，判断所述单一标准值是否在所述回溯阈值内。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的刀具寿命预测与维护方法，其特征在于，根据所述产线回溯对磨损刀具进行寿命预测：当所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宝华，牛辉，邓磊，
申请(专利权)人：北京清瞳时代科技有限公司，
类型：发明
国别省市：