【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及石材加工，尤其涉及一种石材质量检测系统及方法。
技术介绍
1、石英石板材表面质量是石英石板材质量中最为重要的质量因素之一，对石英石板材生产企业来说，对板材表面气孔、色斑、色差、裂纹、粉团及杂质等缺陷进行在线检测，可以提高产品质量、降低废品率，提高企业经济效益。
2、现有的石英石质检流程工作流程如下：
3、①磨抛线加工好的石英石板材进入质检房，质检人员在石英石板材上用不同的颜色标定缺陷类型，并在纸张上记录；
4、②判断验收标准：根据企业制定的验收标准，判断样品是否合格。如果不合格，则需要进行后续处理；如修复、返工或报废等，重复步骤①；
5、③统计各个工单的质检问题，根据质检结果分析生产线存在的问题，计算生成良率等参数。
6、以上流程基本全部为人工处理，标记为人工贴纸通过颜色标记区分各类缺陷，历史记录也为笔纸记录报表汇总，在质检过程中容易丢失，出现错误，容错率低，后期做历史追溯也不方便，分析产线问题时不够精确，完全用图片拍照方法很多缺陷无法表达，通用性差。需要注意的是，由于石英石板材的特殊性质，人工质检过程需要非常严谨和细致，以确保产品的质量和市场竞争力。但是，人工质检存在效率低下、准确性不高等问题，需要通过引入数字化、智能化技术来提高质检效率和准确性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种石材质量检测系统及方法，不仅减少人工成本，而且能够提高质检效率和准确性。
2、为达此目的，本专利技术采
3、一种石材质量检测系统，包括多个客户端和单个服务器端；所述多个客户端和单个服务器端通过websocket进行通讯连接；
4、所述客户端包括：
5、采集单元，用于采集板材图像；
6、发送单元，用于将板材图像发送至服务端；
7、显示单元，用于显示标注图像；
8、所述服务端包括：
9、接收单元，用于接收板材图像；
10、录入表单，用于录入表单；
11、识别单元，用于对板材图像进行板材缺陷的识别与自动标注，得到识别图像；其中，识别图像上包括板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计，板材缺陷包括气孔、色斑、色差和裂纹；
12、标注单元，用于对识别图像进行板材缺陷的复核与手动标注，得到标注图像；其中，标注图像包括复核并修改后的板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计；
13、填写单元，用于对表单进行板材缺陷信息填写，得到表单信息；
14、绑定单元，用于将表单信息与板材图像进行绑定，生成质检表格；
15、数据单元，用于存储质检表格；
16、反馈单元，用于将标注图像反馈发送至客户端；
17、其中，所述识别单元包括：
18、数据收集子单元，用于收集大量的石英石图像，包括正常图像和带有各种缺陷的图像，并对带有各种缺陷的图像进行人工标注，获得人工标注图像，所述人工标注的类别为：气孔、色斑、色差和裂纹；
19、预处理子单元，用于对正常图像和人工标注图像进行预处理，获得预处理图像，包括尺寸调整、归一化、去噪和增强操作；
20、模型训练子单元，用于采用深度学习框架和卷积神经网络建立缺陷检测模型，并采用预处理图像进行训练，获得训练完成的缺陷检测模型；
21、缺陷检测子单元，用于采用训练完成的缺陷检测模型对石英石图像进行板材缺陷识别，获得初次识别图像；
22、后处理子单元，用于对初次识别图像进行后处理，获得识别图像，其中后处理包括板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计；
23、性能评估子单元，用于评估缺陷检测模型的评估指标是否达标，若达标则输出完成训练和测试的缺陷检测模型；若未达标则重复训练缺陷检测模型；其中评估指标包括准确率、召回率和f1分数。
24、优选的，所述客户端还包括：
25、配置单元，用于配置有ip地址。
26、优选的，所述标注单元包括：
27、再处理子单元，用于对识别图像进行预处理，获取再处理后的板材图像；其中所述再处理包括图片裁剪和图片尺寸调节；
28、标注工具子单元，用于在再处理后的板材图像上需要标注的地方进行板材缺陷标注，标注完得到标注图像。
29、优选的，所述填写单元包括：
30、第一生成子单元，用于识别表单信息上的板材信息，绑定工单编号，生成唯一标识；
31、第二生成子单元，用于判断标注图像上的板材缺陷标注是否落入预设的板材等级，生成第一判断结果；
32、第三生成子单元，用于通过预设的板材等级，选择相应的处理方式，生成第二判断结果；
33、第四生成子单元，用于根据唯一标识、第一判断结果和第二判断结果，得到表单信息。
34、一种石材质量检测方法，包括以下步骤：
35、s1、建立websocket通讯连接；
36、s2、接收客户端实时拍摄的板材图像；
37、s3、对板材图像进行板材缺陷的识别与自动标注，得到识别图像；其中，识别图像上包括板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计，板材缺陷包括气孔、色斑、色差和裂纹；
38、s4、先对板材图像进行板材缺陷的复核与手动标注，得到标注图像；其中，标注图像包括复核并修改后的板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计；
39、s5、再对表单进行板材缺陷信息填写，得到表单信息；
40、s6、将表单信息与板材图像进行绑定，生成质检表格，一同存储于数据单元中，并基于websocket连接将标注图像反馈发送至客户端；
41、在s3中，所述对板材图像进行板材缺陷识别，得到识别图像；具体包括：
42、s31、数据收集步骤：收集大量的石英石图像，包括正常图像和带有各种缺陷的图像，并对带有各种缺陷的图像进行人工标注，获得人工标注图像，所述人工标注的类别为：气孔、色斑、色差和裂纹；
43、s32、预处理步骤：对正常图像和人工标注图像进行预处理，获得预处理图像，包括尺寸调整、归一化、去噪和增强操作；
44、s33、模型训练步骤：采用深度学习框架和卷积神经网络建立缺陷检测模型，并采用预处理图像进行训练，获得训练完成的缺陷检测模型；
45、s34、缺陷检测步骤：采用训练完成的缺陷检测模型对石英石图像进行板材缺陷识别，获得初次识别图像；
46、s35、后处理步骤：对初次识别图像进行后处理，获得识别图像，其中后处理包括板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计；
47、s36、性能评估步骤：评估缺陷检测模型的评估指标是否达标，若达标则输出完成训练和测试的缺陷检测模型；若未达标则重复训练缺陷检测模型；其中评估指标包括准确率、召回率和f1分数。
48、优选的，所述客户端配置有ip地址。
49、优选的，在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种石材质量检测系统，其特征在于：包括多个客户端和单个服务器端；所述多个客户端和单个服务器端通过WebSocket进行通讯连接；
2.根据权利要求1所述的一种石材质量检测系统，其特征在于，所述客户端还包括：
3.根据权利要求1所述的一种石材质量检测系统，其特征在于，所述标注单元包括：
4.根据权利要求1所述的一种石材质量检测系统，其特征在于，所述填写单元包括：
5.一种石材质量检测方法，其特征在于，应用于如权利要求1-4任一项所述的一种石材质量检测系统，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种石材质量检测方法，其特征在于，所述客户端配置有IP地址。
7.根据权利要求5所述的一种石材质量检测方法，其特征在于，在S4中，所述对板材图像进行板材缺陷标注，得到标注图像，具体包括：
8.根据权利要求5所述的一种石材质量检测方法，其特征在于，在S5中，所述对表单进行板材缺陷信息填写，得到表单信息，具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种石材质量检测系统，其特征在于：包括多个客户端和单个服务器端；所述多个客户端和单个服务器端通过websocket进行通讯连接；
2.根据权利要求1所述的一种石材质量检测系统，其特征在于，所述客户端还包括：
3.根据权利要求1所述的一种石材质量检测系统，其特征在于，所述标注单元包括：
4.根据权利要求1所述的一种石材质量检测系统，其特征在于，所述填写单元包括：
5.一种石材质量检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱建平，李忠远，吴玄，张宇坤，林敏华，钱宇驰，伍家儿，
申请(专利权)人：佛山慧谷科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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