【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理技术，尤其涉及一种检测大数据处理方法及处理系统。
技术介绍
1、冰箱是保持恒定低温的一种制冷设备，也是一种使食物或其他物品保持恒定低温状态的民用产品。箱体内有压缩机、制冰机用以结冰的柜或箱，带有制冷装置的储藏箱。
2、专利技术人在研究中发现，冰箱往往是基于自动化生产线来进行大批量的自动化生产，而在完成冰箱的大批量生产后，需要检测人员针对每个冰箱的密封性以及制冷性进行对应检查，保证每个冰箱能够符合出厂标准；但现有的检测方式往往是基于线下进行的，并且在检测的过程中还可能需要对冰箱的相应配件进行拆除，从而导致检测效率较低且无法达到较好的检测效果。
技术实现思路
1、基于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种检测大数据处理方法及处理系统。
2、根据本专利技术的一个方面，提供一种检测大数据处理方法，包括以下步骤：
3、基于数字孪生数据建立与所述现实冰箱对应的虚拟冰箱；
4、获取所述虚拟冰箱中的虚拟箱体与虚拟柜门形成的闭合夹角，并基于所述闭合夹角与预设夹角的比较结果确定所述现实冰箱的闭合检测状态；
5、当所述现实冰箱的闭合检测状态为闭合异常状态时，基于所述虚拟冰箱获取位于虚拟箱体以及虚拟柜门之间的异常虚拟密封条，并确定所述异常虚拟密封条的异常规格；
6、获取所述虚拟冰箱中的各虚拟密闭空间的各温度检测值，并分别判断各温度检测值是否为异常数值，基于判断结果确定所
7、当所述现实冰箱的制冷检测状态为制冷异常状态时，将对应异常数值的虚拟密闭空间确定为异常虚拟密闭空间，并基于所述异常虚拟密封条的异常规格以及所述异常虚拟密闭空间的异常数值生成异常记录表，将所述异常记录表发送至管理端。
8、可选地，在根据本专利技术的方法中，获取所述虚拟冰箱中的虚拟箱体与虚拟柜门形成的闭合夹角，并基于所述闭合夹角与预设夹角的比较结果确定所述现实冰箱的闭合检测状态，包括：
9、确定位于所述虚拟箱体与所述虚拟柜门之间的旋转相交点，并在所述虚拟箱体与所述虚拟柜门相互进行闭合的情况下，获取所述虚拟冰箱的闭合俯视图；
10、基于所述闭合俯视图建立以所述旋转相交点为原点的冰箱坐标系，其中，所述虚拟箱体的第一箱体棱线与所述冰箱坐标系的横向坐标轴重合，所述虚拟箱体的与所述第一箱体棱线垂直的第二箱体棱线与所述冰箱坐标系的纵向坐标轴重合；
11、基于所述冰箱坐标系获取所述虚拟柜门的柜门棱线，并确定所述柜门棱线分别与所述横向坐标轴、纵向坐标轴之间的第一夹角、第二夹角；
12、将第一夹角、第二夹角中最小的一个确定为闭合夹角，并基于所述闭合夹角与预设夹角的比较结果，确定所述现实冰箱的闭合检测状态。
13、可选地，在根据本专利技术的方法中，确定所述异常虚拟密封条的异常规格，包括：
14、沿所述异常虚拟密封条的延伸方向确定位于所述异常虚拟密封条两侧的第一边缘线、第二边缘线以及位于所述第一边缘线与第二边缘线之间的填充空间，并提取至测试图层；
15、在所述测试图层中，基于所述第一边缘线与第二边缘线之间的位置关系分别进行平行测试以及厚度测试，确定所述异常虚拟密封条的异常规格。
16、可选地，在根据本专利技术的方法中，在所述测试图层中，基于所述第一边缘线与第二边缘线之间的位置关系进行平行测试，确定异常虚拟密封条的异常规格，包括：
17、在所述测试图层中，确定所述第一边缘线的第一端点以及第二边缘线的与所述第一端点位于同一侧的第二端点；
18、将所述第一边缘线朝向所述第二边缘线移动至所述第一端点与所述第二端点重合，并确定移动后的第一边缘线是否与所述第二边缘线重合；
19、当所述第一边缘线与所述第二边缘线不重合时，确定所述第一边缘线的第三端点以及第二边缘线的与所述第三端点位于同一侧的第四端点；
20、依次将第一端点与第二端点连接、将第三端点与第四端点连接，分别得到第一连接线以及第二连接线，并确定对应第一连接线的第一长度以及对应第二连接线的第二长度；
21、确定所述第一长度与所述第二长度之间的长度绝对差值，并将所述长度绝对差值确定为所述异常虚拟密封条的异常规格。
22、可选地，在根据本专利技术的方法中，在所述测试图层中，基于所述第一边缘线与第二边缘线之间的位置关系进行厚度测试，确定异常虚拟密封条的异常规格，包括：
23、在测试图层中，分别确定组成所述第一边缘线以及所述第二边缘线的各第一像素点以及各第二像素点；
24、确定各第一像素点与各第二像素点在所述第一边缘线的延伸方向或第二边缘线的延伸方向上的一一对应关系，并分别将具有对应关系的第一像素点与第二像素点进行组合，得到各像素组；
25、分别确定各像素组中的第一像素点与第二像素点之间的像素长度，并将各像素组中的像素长度最大的一个确定为边缘厚度；
26、确定所述边缘厚度与所述预设厚度之间的厚度绝对差值，并在所述厚度绝对差值大于厚度阈值时，将所述厚度绝对差值确定为所述异常虚拟密封条的异常规格。
27、可选地，在根据本专利技术的方法中，获取所述虚拟冰箱中的各虚拟密闭空间的各温度检测值，并分别判断各温度检测值是否为异常数值，包括：
28、确定所述虚拟冰箱包括的各虚拟密闭空间，并基于各虚拟密闭空间的规格属性将各虚拟密闭空间划分为独立虚拟空间以及非独立虚拟空间，其中，所述非独立虚拟空间包括各虚拟关联子空间；
29、对各独立虚拟空间以及各非独立虚拟空间的各虚拟关联子空间设置检测槽位，获取现实冰箱中的位于与独立虚拟空间对应的独立现实空间、位于与非独立虚拟空间对应的非独立现实空间中的各温度传感器分别对应的各传感二维码，并将各传感二维码分别填充至对应的各检测槽位；
30、响应于对各虚拟空间中的各检测槽位的选择，对各检测槽位内的各传感二维码进行扫描，获取分别对应的各温度检测值，并将各温度检测值与预设温度进行比较，判断各温度检测值是否为异常数值。
31、可选地，在根据本专利技术的方法中，所述方法还包括：
32、在各独立虚拟空间以及各非独立虚拟空间的各虚拟关联子空间中分别建立各温度展示图层；
33、调取颜色对比表以及密度对比表，其中，所述颜色对比表中包括不同数值区间以及与不同数值区间对应的预设颜色，所述密度对比表中包括不同数值区间以及与不同数值区间对应的预设密度；
34、遍历所述颜色对比表，分别确定包括各温度检测值的各数值区间，并得到对应各数值区间的各预设颜色；
35、遍历所述密度对比表，分别确定包括各温度检测值的各数值区间，并得到对应各数值区间的各预设密度；
36、在对应的温度展示图层中生成预设密度的散状点，并基于所述预设颜色对所述散状点进行颜色填充。
37、可选地，在根据本专利技术的方法中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种检测大数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
10.一种检测大数据处理系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种检测大数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的检测大数据处理方法，其特征在于，
【专利技术属性】
技术研发人员：杨建军，许晓晨，陈守宇，朱秋阁，张峰硕，
申请(专利权)人：徐州市检验检测中心，
类型：发明
国别省市：
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