用于钕铁硼生产线的自动检测系统及方法与流程

本申请涉及智能检测，且更为具体地，涉及一种用于钕铁硼生产线的自动检测系统及方法。

背景技术：

1、钕铁硼是一种重要的稀土永磁材料，在电子、能源、交通等多个领域有着广泛的应用。在钕铁硼的生产过程中，由于原材料的质量、生产工艺的波动以及设备性能等因素的影响，可能导致产品出现缺陷，如尺寸不合格、表面缺陷等。

2、传统的钕铁硼生产线检测主要依赖人工目检，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致漏检或误检。随着钕铁硼生产规模的扩大和品质要求的提高，传统的检测方法已经无法满足现代生产的需求。近年来，机器视觉技术的发展为钕铁硼生产线的自动化检测提供了新的解决方案。然而，基于机器视觉技术的检测方法需要对目标物体进行高清晰度的图像采集，而在钕铁硼生产线的运行过程中，高精度的图像采集和实时处理变得困难，导致难以实现钕铁硼的细微缺陷检测。因此，期待一种优化的用于钕铁硼生产线的自动检测系统及方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种用于钕铁硼生产线的自动检测系统及方法，其采用基于深度学习的人工智能技术对电涡流传感器采集的钕铁硼材料的电涡流信号进行分析，分别提取电涡流信号的高频成分特征和时域特征，并基于电涡流信号的高频成分特征和时域特征之间的交互融合特征来智能判断钕铁硼材料质量是否合格。这样，可以提升钕铁硼的检测效率和准确性，降低人工操作的难度和误差，提高生产效率和产品质量。

2、相应地，根据本申请的一个方面，提供了一种用于钕铁硼生产线的自动检测系统，其包括：

3、电涡流信号获取模块，用于获取由部署于钕铁硼生产线上的电涡流传感器采集待检测钕铁硼材料的电涡流信号；

4、时频特征提取模块，用于分别提取所述电涡流信号的频域特征和时域特征以得到电涡流信号频域特征图和电涡流信号时域特征图；

5、时频特征强化融合模块，用于对所述电涡流信号频域特征图和所述电涡流信号时域特征图进行特征强化融合以得到强化电涡流信号时频特征图；

6、检测结果生成模块，用于基于所述强化电涡流信号时频特征图，确定检测结果。

7、在上述用于钕铁硼生产线的自动检测系统中，所述时频特征提取模块，包括：电涡流信号频域特征提取单元，用于对所述电涡流信号进行高频成分特征分析以得到所述电涡流信号频域特征图；电涡流信号时域特征提取单元，用于将所述电涡流信号的时域波形图通过基于卷积神经网络模型的时域特征提取器以得到所述电涡流信号时域特征图。

8、在上述用于钕铁硼生产线的自动检测系统中，所述电涡流信号频域特征提取单元，包括：高频成分提取子单元，用于基于快速傅里叶变换提取所述电涡流信号中的高频成分以得到电涡流信号高频成分图像；高频成分特征编码子单元，用于将所述电涡流信号高频成分图像通过基于卷积神经网络模型的频域特征提取器以得到所述电涡流信号频域特征图。

9、在上述用于钕铁硼生产线的自动检测系统中，所述时频特征强化融合模块，用于：将所述电涡流信号频域特征图和所述电涡流信号时域特征图排列为多通道电涡流信号时频特征图后通过包含空间注意力层和通道注意力层的特征强化器以得到所述强化电涡流信号时频特征图。

10、在上述用于钕铁硼生产线的自动检测系统中，所述时频特征强化融合模块，包括：空间注意力单元，用于将所述多通道电涡流信号时频特征图通过所述特征强化器的空间注意力层以得到局部空间强化电涡流信号时频特征图；通道注意力单元，用于将所述多通道电涡流信号时频特征图通过所述特征强化器的通道注意力层以得到整体强化电涡流信号时频特征图；注意力融合单元，用于融合所述局部空间强化电涡流信号时频特征图和所述整体强化电涡流信号时频特征图以得到所述强化电涡流信号时频特征图。

11、在上述用于钕铁硼生产线的自动检测系统中，所述检测结果生成模块，用于：将所述强化电涡流信号时频特征图展开为强化电涡流信号时频特征向量后通过基于分类器的材料检测器以得到所述检测结果，所述检测结果用于表示钕铁硼材料质量是否合格。

12、在上述用于钕铁硼生产线的自动检测系统中，所述检测结果生成模块，包括：特征优化单元，用于对所述强化电涡流信号时频特征图进行基于类别融洽性匹配的自关联维度感知以得到优化强化电涡流信号时频特征向量；质量检测单元，用于将所述优化强化电涡流信号时频特征向量通过基于分类器的材料检测器以得到所述检测结果，所述检测结果用于表示钕铁硼材料质量是否合格。

13、在上述用于钕铁硼生产线的自动检测系统中，所述特征优化单元，包括：特征图展开子单元，用于将所述强化电涡流信号时频特征图进行特征图展开以得到强化电涡流信号时频特征向量；自相关计算子单元，用于计算所述强化电涡流信号时频特征向量与其转置向量之间的强化电涡流信号时频自相关关联矩阵；分类调制子单元，用于将所述分类器的权重参数矩阵与所述强化电涡流信号时频自相关关联矩阵进行矩阵相乘以得到权重参数调制分类自相关关联矩阵；相关性感知子单元，用于计算所述权重参数调制分类自相关关联矩阵中任意两个行向量之间的相关性感知因数以得到度量相关性感知矩阵；优化子单元，用于将所述度量相关性感知矩阵与所述强化电涡流信号时频特征向量进行相乘以得到所述优化强化电涡流信号时频特征向量。

14、根据本申请的另一个方面，提供了一种用于钕铁硼生产线的自动检测方法，其包括：

15、获取由部署于钕铁硼生产线上的电涡流传感器采集待检测钕铁硼材料的电涡流信号；

16、分别提取所述电涡流信号的频域特征和时域特征以得到电涡流信号频域特征图和电涡流信号时域特征图；

17、对所述电涡流信号频域特征图和所述电涡流信号时域特征图进行特征强化融合以得到强化电涡流信号时频特征图；

18、基于所述强化电涡流信号时频特征图，确定检测结果。

19、与现有技术相比，本申请提供的用于钕铁硼生产线的自动检测系统及方法，其采用基于深度学习的人工智能技术对电涡流传感器采集的钕铁硼材料的电涡流信号进行分析，分别提取电涡流信号的高频成分特征和时域特征，并基于电涡流信号的高频成分特征和时域特征之间的交互融合特征来智能判断钕铁硼材料质量是否合格。这样，可以提升钕铁硼的检测效率和准确性，降低人工操作的难度和误差，提高生产效率和产品质量。

技术特征：

1.一种用于钕铁硼生产线的自动检测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于钕铁硼生产线的自动检测系统，其特征在于，所述时频特征提取模块，包括：

3.根据权利要求2所述的用于钕铁硼生产线的自动检测系统，其特征在于，所述电涡流信号频域特征提取单元，包括：

4.根据权利要求3所述的用于钕铁硼生产线的自动检测系统，其特征在于，所述时频特征强化融合模块，用于：

5.根据权利要求4所述的用于钕铁硼生产线的自动检测系统，其特征在于，所述时频特征强化融合模块，包括：

6.根据权利要求5所述的用于钕铁硼生产线的自动检测系统，其特征在于，所述检测结果生成模块，用于：

7.根据权利要求5所述的用于钕铁硼生产线的自动检测系统，其特征在于，所述检测结果生成模块，包括：

8.根据权利要求7所述的用于钕铁硼生产线的自动检测系统，其特征在于，所述特征优化单元，包括：

9.一种用于钕铁硼生产线的自动检测方法，其特征在于，包括：

10.根据权利要求9所述的用于钕铁硼生产线的自动检测方法，其特征在于，分别提取所述电涡流信号的频域特征和时域特征以得到电涡流信号频域特征图和电涡流信号时域特征图，包括：

技术总结
本申请涉及智能检测技术领域，其具体地公开了一种用于钕铁硼生产线的自动检测系统及方法，其采用基于深度学习的人工智能技术对电涡流传感器采集的钕铁硼材料的电涡流信号进行分析，分别提取电涡流信号的高频成分特征和时域特征，并基于电涡流信号的高频成分特征和时域特征之间的交互融合特征来智能判断钕铁硼材料质量是否合格。这样，可以提升钕铁硼的检测效率和准确性，降低人工操作的难度和误差，提高生产效率和产品质量。

技术研发人员：陈庭曦,王硕,郭春荣,颜志毅
受保护的技术使用者：赣州华京稀土新材料有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5