工業互聯網的工業檢測方法及系統與流程
1.本技術涉及智慧工廠領域，尤其是涉及一種工業互聯網的工業檢測方法及系統。
背景技術：
2.隨著代加工行業的興起，越來越多的生產型企業選擇代加工工廠對自營的工業產品進行生產，以節約自身建廠資金和降低企業的生產風險。
3.現有的代加工工廠，在工作人員檢查出生產線上存在缺陷的產品后，會選擇加工生產線上預先設置的不可移動的機器人對生產線上存在缺陷的產品進行分揀。在機器人對缺陷產品進行分揀時，需工作人員控制機器人的機械手抓取時下落的方向，即人工進行缺陷產品的位置校準，進而對存在缺陷的產品進行分揀。
4.在上述現有技術中，申請人認為，在實施機械手抓取時，由人工控制機械手抓取時下落的方向，進而抓取缺陷產品的方式，主要取決于工作人員對機器人高超的控制經驗，若工作人員控制經驗不足，會造成控制機器人抓取缺陷產品的效率低下。
5.申請內容為了有效提高機器人抓取缺陷產品的效率，本技術提供一種工業互聯網的工業檢測方法及系統。
6.第一方面，本技術提供的工業互聯網的工業檢測方法采用如下的技術方案：一種工業互聯網的工業檢測方法，包括：基于加工廠的加工生產線構建所述加工廠的虛擬生產線；所述虛擬生產線與所述加工生產線進行實時數據傳輸，以實現所述虛擬生產線與所述加工生產線的動作同步及若干工序同步；通過所述加工生產線上的產品檢測設備獲取工業產品的產品檢測參數；所述工業產品在所述加工生產線上沿固定的移動路徑進行移動；所述移動路徑與所述加工生產線的邊緣平行；通過所述產品檢測參數判斷所述工業產品是否為缺陷產品；若為缺陷產品，確定所述缺陷產品所在的當前工序，生成分揀信息；判斷預設的分揀機器人是否接收到所述分揀信息；所述分揀機器人在與所述加工生產線平行的平行軌道內移動；所述分揀機器人從所述平行軌道移動至加工生產線的邊緣時僅以垂直于所述加工生產線的路徑移動；每個工序均設有一個所述分揀機器人；若所述分揀機器人接收到所述分揀信息，獲取所述分揀機器人預設的初始移動速度；獲取在所述當前工序中，所述加工生產線邊緣預設的第一拿取節點；每個工序均預設有第一拿取節點；所述分揀機器人的初始位置位于經過所述第一拿取節點的所述平行軌道的垂線上；獲取所述缺陷產品在被判定為缺陷產品時的初始定位；獲取所述加工生產線的運行速率；
基于所述初始定位和所述運行速率，判斷所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，能否抓取所述缺陷產品；若所述分揀機器人在到達所述第一拿取節點時，無法抓取所述缺陷產品，發出第一控制信息，通過第一控制信息控制下一工序的所述分揀機器人對所述缺陷產品進行分揀。
7.通過采用上述技術方案，基于加工廠的加工生產線構建加工廠的虛擬生產線，從而使企業無需在加工廠現場即可了解到加工廠的加工生產線情況，加工廠的生產線和虛擬生產線的實時數據傳輸，使加工廠生產線對企業全程透明化，有利于企業對產品質量進行把控；除此之外，缺陷產品通過產品檢測參數進行判斷，無需工作人員人工判斷，有效減輕人力。
8.在判定工業產品為缺陷產品后，首先判斷平行軌道內的分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能否抓取缺陷產品，進而判斷是否控制分揀機器人抓取缺陷產品，全程無需人為參與，即無需工作人員對機器人高超的控制經驗，有效提高了機器人抓取缺陷產品的效率。
9.可選的，所述基于所述初始定位和所述運行速率，判斷所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，能否抓取所述缺陷產品，包括：獲取所述分揀機器人的所述初始位置與所述缺陷產品的移動路徑的第一距離；獲取所述平行軌道與距離最近的所述加工生產線的邊緣的第二距離；基于所述第二距離和所述初始移動速度，計算所述分揀機器人到達所述第一拿取節點的第一移動時間；獲取所述分揀機器人的機械驅動時延；獲取所述第一拿取節點到所述缺陷產品的移動路徑的第一垂點；獲取所述第一垂點與所述初始定位的第三距離；基于所述第三距離和所述運行速率計算所述缺陷產品到達所述第一垂點的第二移動時間；判斷所述第二移動時間是否大于或等于所述機械驅動時延與所述第一移動時間的和；若所述第二移動時間大于或等于所述機械驅動時延與所述第一移動時間的和，判定所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，能抓取所述缺陷產品；若所述第二移動時間小于所述機械驅動時延與所述第一移動時間的和，判定所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，無法抓取所述缺陷產品。
10.通過采用上述技術方案，在加工生產線運行時，缺陷產品的位置實時變化，且分揀機器人在抓取缺陷產品時存在機械驅動時延，故判斷分揀機器人能否在到達第一拿取節點時能抓取缺陷產品，可通過第二移動時間、機械驅動時延和第一移動時間進行判斷。通過對分揀機器人在到達第一拿取節點時能否抓取到缺陷產品的判斷，有利于為后續分揀機器人對缺陷產品的抓取更準確，無需人工參與，進而有效提高了機器人抓取缺陷產品的效率。
11.可選的，在所述判定所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿
取節點時，無法抓取所述缺陷產品之后，還包括：若所述第二移動時間小于所述機械驅動時延與所述第一移動時間的和，獲取所述分揀機器人從所述初始位置到達預設的第二拿取節點的第一移動距離；每個工序均預設有第二拿取節點；基于所述分揀機器人預設的最大移動速度和所述第一移動距離，計算所述分揀機器人到達預設的第二拿取節點的第一時間；獲取所述第二拿取節點與所述缺陷產品的移動路徑的第二移動距離，并獲取所述第二拿取節點到所述缺陷產品的移動路徑的第二垂點；獲取所述缺陷產品的所述初始定位與所述第二垂點的第三移動距離；基于所述運行速率和所述第三移動距離，得到所述缺陷產品到達所述第二垂點的第二時間；判斷所述第二時間是否大于或等于所述第一時間與所述機械驅動時延的和；若所述第二時間大于或等于所述第一時間與所述機械驅動時延的和，判定所述分揀機器人以所述最大移動速度移動并到達所述第二拿取節點時，能抓取所述缺陷產品；若所述第二時間小于所述第一時間與所述機械驅動時延的和，判定所述分揀機器人到達所述第二拿取節點時，無法拿取所述缺陷產品。
12.通過采用上述技術方案，加工生產線除設置第一拿取節點外，還設置第二拿取節點，并判斷分揀機器人移動并到達第二拿取節點時能否抓取缺陷產品，進一步提高后續分揀機器人對缺陷產品的抓取的準確性。
13.可選的，所述方法還包括：若所述分揀機器人在到達所述第一拿取節點時，能抓取所述缺陷產品，判斷所述缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷或包裝缺陷；若所述缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷，生成拿取信息，并獲取當前生產工序，根據所述拿取信息控制所述當前生產工序的所述分揀機器人將所述缺陷產品放置到預設的第一放置區域；若所述缺陷產品的缺陷種類為包裝缺陷，生成重包裝信息，并獲取當前包裝工序，根據所述重包裝信息控制所述當前包裝工序的所述分揀機器人將所述缺陷產品放置到預設的第二放置區域；生成第二控制指令，根據所述第二控制指令控制預設的移動機器人沿預設的位移路徑將所述第二放置區域的所述缺陷產品放置于所述當前包裝工序的上一工序的加工生產線上。
14.通過采用上述技術方案，由于缺陷產品的缺陷種類可能不同，故首先對缺陷種類進行判斷，進而便于判斷缺陷產品是否可回收，若缺陷種類為包裝缺陷，則生成第二控制指令，并根據第二控制指令控制移動機器人將缺陷產品放置于上一工序的加工生產線上以實現缺陷產品回收，有效降低企業的產品成本。
15.可選的，所述產品檢測設備包括稱重設備，x光機和攝像頭；所述判斷所述缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷或包裝缺陷，包括：基于攝像頭，獲取工業產品的表面圖像；基于機器視覺檢測技術，對所述表面圖像進行表面缺陷檢測，得到檢測結果；所述
檢測結果包括缺陷結果和非缺陷結果；若所述檢測結果為缺陷結果，判定所述工業產品具有包裝缺陷；基于所述x光機，獲取所述工業產品的x光圖像；獲取所述x光圖像的若干目標灰度級，獲取預設的標準灰度級圖像的若干標準灰度級；所述目標灰度級與所述標準灰度級一一對應；判斷所述目標灰度級與對應的標準灰度級的差值是否超過預設的灰度閾值；若超過，判定所述工業產品具有生產缺陷；基于所述稱重設備，獲取所述工業產品的產品重量；判斷所述產品重量是否不等于預設的重量閾值；若大于，判定所述工業產品具有生產缺陷。
16.通過采用上述技術方案，對缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷或包裝缺陷的檢測，通過稱重設備、x光機和攝像頭進行檢測，稱重設備和x光機用于對缺陷種類是否為生產缺陷進行判斷，攝像頭用于對缺陷種類是否為包裝缺陷進行檢測，通過稱重設備、x光機和攝像頭對缺陷產品的缺陷種類的檢測，有利于提高對缺陷種類檢測的準確性。
17.可選的，所述包裝缺陷包括封裝缺陷和打標缺陷；所述根據所述第二控制指令控制預設的移動機器人沿預設的位移路徑將所述第二放置區域的所述缺陷產品放置于所述當前包裝工序的上一工序的加工生產線上，包括：若所述缺陷結果為封裝缺陷，根據所述第二控制指令控制所述移動機器人沿預設的第一位移路徑將所述第二放置區域的所述缺陷產品放置于封裝工序的上一工序的加工生產線上；若所述缺陷結果為打標缺陷，根據所述第二控制指令控制所述移動機器人沿預設的第二位移路徑將所述第二放置區域的所述缺陷產品放置于打標工序的上一工序的加工生產線上。
18.通過采用上述技術方案，封裝缺陷和打標缺陷均為可回收的缺陷種類，故若缺陷結果為封裝缺陷時，控制移動機器人將缺陷產品放置于封裝工序的上一工序的加工生產線上，以實現對缺陷產品的重新封裝；若缺陷結果為打標缺陷時，控制移動機器人將缺陷產品放置于打標工序的上一工序的加工生產線上，以實現對缺陷產品的重新打標。
19.可選的，所述基于加工廠的加工生產線構建所述加工廠的虛擬生產線，包括：基于bim構建所述加工生產線的虛擬場景；對所述加工生產線上預設的若干加工設備構建設備模型，并獲取每臺所述加工設備的plc數據；基于所述加工生產線，將若干所述設備模型導入所述虛擬場景；通過所述plc數據驅動所述虛擬場景中對應的設備模型，使所述設備模型實現與對應的加工設備的動作同步，得到虛擬生產線。
20.通過采用上述技術方案，虛擬生產線與加工生產線的實時數據傳輸通過加工設備的plc數據實現，進而在虛擬生產線中展示每臺加工設備的運行情況，使加工廠生產線對企業全程透明化，有利于企業對產品質量進行把控，進而便于使企業有效把控代加工工廠生產企業自營的工業產品的質量。
21.可選的，在所述通過所述加工生產線上的產品檢測設備獲取工業產品的產品檢測
參數之后，包括：實時獲取所述加工生產線上的工業產品的產品編碼；判斷所述工序流水線上的所述產品編碼是否連續；若不連續，獲取出現不連續的所述產品編碼的起始時間點；獲取在所述起始時間點之后的預設數量的檢測產品編碼；基于所述檢測產品編碼，判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷；若存在生產線缺陷，發出維修提示；若存在設備缺陷，發出設備調節指令，并根據所述設備調節指令調節打標設備。
22.通過采用上述技術方案，產品編碼為產品預設的編碼，若工序流水線上的產品編碼不連續，表明可能存在丟失產品或打標設備出錯的情況，此時可通過獲取在起始時間點后預設數量的檢測產品編碼，判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷，并基于生產線缺陷和設備缺陷執行對應的動作，便于企業對加工生產線出現的問題及時了解，進而便于使企業有效把控代加工工廠生產企業自營工業產品的質量。
23.可選的，所述基于所述檢測產品編碼，判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷，包括：若所述檢測產品編碼不連續，判斷所述不連續的產品編碼是否滿足預設的規律規則；若所述不連續的產品編碼不滿足所述規律規則，判定存在生產線缺陷；若所述不連續的產品編碼滿足所述規律規則，判定存在設備缺陷。
24.通過采用上述技術方案，當產品編碼不連續時，通過判斷不連續的產品編碼是否滿足預設的規律規則，進而判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷，以便于對加工生產線進行實時監測，有效降低由于加工生產線出現問題后造成工業產品出現問題的概率。
25.第二方面，本技術提供的一種工業互聯網的工業檢測系統采用如下的技術方案：一種工業互聯網的工業檢測系統，包括加工生產線，還包括中控主機，所述加工生產線上預設的產品檢測設備和分揀機器人，所述產品檢測設備與所述分揀機器人均與所述中控主機連接；所述中控主機用于基于加工廠的加工生產線構建所述加工廠的虛擬生產線；所述虛擬生產線與所述加工生產線進行實時數據傳輸，以實現所述虛擬生產線與所述加工生產線的動作同步及若干工序同步；所述中控主機用于通過所述加工生產線上的所述產品檢測設備獲取工業產品的產品檢測參數；并通過所述產品檢測參數判斷所述工業產品是否為缺陷產品；所述工業產品在所述加工生產線上沿固定的移動路徑進行移動；所述移動路徑與所述加工生產線的邊緣平行；若為缺陷產品，所述中控主機用于確定所述缺陷產品所在的當前工序，生成分揀信息，并判斷預設的分揀機器人是否接收到所述分揀信息；所述分揀機器人在與所述加工生產線平行的平行軌道內移動；所述分揀機器人從所述平行軌道移動至加工生產線的邊緣時僅以垂直于所述加工生產線的路徑移動；每個工序均設有一個所述分揀機器人；若所述分揀機器人接收到所述分揀信息，所述中控主機獲取所述分揀機器人預設的初始移動速度和獲取在所述當前工序中，所述加工生產線邊緣預設的第一拿取節點；每
個工序均預設有第一拿取節點；所述分揀機器人的初始位置位于經過所述第一拿取節點的所述平行軌道的垂線上；所述中控主機獲取所述缺陷產品在被判定為缺陷產品時的初始定位，和所述加工生產線的運行速率，并基于所述初始定位和所述運行速率，判斷所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，能否抓取所述缺陷產品；若所述分揀機器人在到達所述第一拿取節點時，無法抓取所述缺陷產品，所述中控主機發出第一控制信息，并通過第一控制信息控制下一工序的所述分揀機器人對所述缺陷產品進行分揀。
26.通過采用上述技術方案，中控主機基于加工廠的加工生產線構建加工廠的虛擬生產線，從而使企業無需在加工廠現場即可了解到加工廠的加工生產線情況，加工廠的生產線和虛擬生產線的實時數據傳輸，使加工廠生產線對企業全程透明化，有利于企業對產品質量進行把控；除此之外，缺陷產品通過產品檢測參數進行判斷，無需工作人員人工判斷，有效減輕人力。
27.在中控主機判定工業產品為缺陷產品后，首先判斷平行軌道內的分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能否抓取缺陷產品，進而判斷是否控制分揀機器人抓取缺陷產品，全程無需人為參與，即無需工作人員對機器人高超的控制經驗，有效提高了機器人抓取缺陷產品的效率。
28.綜上所述，本技術具有以下至少一種有益技術效果：1．在判定工業產品為缺陷產品后，首先判斷平行軌道內的分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能否抓取缺陷產品，進而判斷是否控制分揀機器人抓取缺陷產品，全程無需人為參與，即無需工作人員對機器人高超的控制經驗，有效提高了機器人抓取缺陷產品的效率。
29.2．首先對缺陷種類進行判斷，進而便于判斷缺陷產品是否可回收，若缺陷種類為包裝缺陷，則生成第二控制指令，并根據第二控制指令控制移動機器人將缺陷產品放置于上一工序的加工生產線上以實現缺陷產品回收，有效降低企業的產品成本。
30.3．通過對分揀機器人在到達第一拿取節點時能否抓取到缺陷產品的判斷，有利于為后續分揀機器人對缺陷產品的抓取更準確，無需人工參與，進而有效提高了機器人抓取缺陷產品的效率。
附圖說明
31.圖1是本技術實施例一種工業互聯網的工業檢測方法的其中一種實施方式的流程示意圖。
32.圖2是本技術實施例一種工業互聯網的工業檢測方法的其中一種實施方式的流程示意圖。
33.圖3是本技術實施例一種工業互聯網的工業檢測方法的其中一種實施方式的流程示意圖。
34.圖4是本技術實施例一種工業互聯網的工業檢測方法的其中一種實施方式的流程示意圖。
35.圖5是本技術實施例一種工業互聯網的工業檢測方法的其中一種實施方式的流程
示意圖。
36.圖6是本技術實施例一種工業互聯網的工業檢測方法的其中一種實施方式的流程示意圖。
37.圖7是本技術實施例一種工業互聯網的工業檢測方法的其中一種實施方式的流程示意圖。
38.圖8是本技術實施例一種工業互聯網的工業檢測方法的其中一種實施方式的流程示意圖。
具體實施方式
39.以下結合附圖1至8對本技術作進一步詳細說明。
40.本技術實施例公開一種工業互聯網的工業檢測方法。
41.參照圖1，一種工業互聯網的工業檢測方法包括如下步驟：s101、基于加工廠的加工生產線構建加工廠的虛擬生產線；虛擬生產線與加工生產線進行實時數據傳輸，以實現虛擬生產線與加工生產線的動作同步及若干工序同步。
42.構建加工廠的虛擬生產線，指將加工廠的加工生產線的各個設備虛擬集成于預設的場景內，實現虛擬生產線與加工生產線的實時數據傳輸，即虛擬生產線與加工生產線的動作同步即若干工序同步。在具體實施中，加工廠的加工生產線包括若干工序，每個工序所進行的動作均不同，例如第一工序用于包裝，第二工序用于組裝等。
43.將加工生產線構建虛擬生產線首先需建立虛擬場景，虛擬場景包括加工生產線的各個設備的三維模型，例如加工生產線的工作臺、加工設備、裝配設備、輸送設備、監控設備等，且虛擬場景的各個設備的擺放順序與加工生產線上的各個設備的擺放順序一致。
44.虛擬場景可基于預設的場景建設軟件進行建立。場景建設軟件用于構建三維場景模型。
45.其次需將加工生產線的各個設備與虛擬場景中對應的虛擬設備進行數據傳輸，在第一實施例中，通過加工生產線的各個設備的設備接口基于預設的數據傳輸協議，將設備數據傳輸至預設的數據監管平臺，再基于數據監管平臺獲取設備數據，并將設備數據對應于虛擬場景中對應的虛擬設備，即實現設備與虛擬場景中對應的虛擬設備的數據傳輸。設備數據用于體現設備的運行狀況。在第二實施例中，可通過預設于加工生產線上的設備的傳感器獲取設備數據，傳感器可為微傳感器，微傳感器可為電學微傳感器、光學微傳感器、機械微傳感器等，在基于傳感器得到設備數據后，即將設備數據與虛擬場景中對應的虛擬設備進行對應，使設備與虛擬場景中對應的虛擬設備進行數據傳輸。
46.s102、通過加工生產線上的產品檢測設備獲取工業產品的產品檢測參數；工業產品在加工生產線上沿固定的移動路徑進行移動；移動路徑與加工生產線的邊緣平行。
47.工業產品指工業企業進行工業生產活動的直接有效成果，包括加工食品、服裝、塑料制品、儀器儀表、加工設備等。
48.產品檢測設備指用于檢測產品缺陷的設備，產品檢測設備本實施例中包括攝像頭、稱重設備和x光機，除此之外，還可包括尺寸檢測設備、超聲波檢測設備等，在此不做限制。攝像頭用于檢測產品的表面缺陷，稱重設備用于檢測產品的重量是否達標，x光機用于檢測產品的內部缺陷。
49.產品檢測參數包括對產品進行檢測的參數，例如通過稱重設備，檢測到的產品檢測參數為產品的重量，同理，攝像頭拍攝的圖像即為產品檢測參數，x光機得到的x光圖像為產品檢測參數。
50.在具體實施中，加工生產線通過傳動帶的實時運行將工業產品運往各個工序。
51.s103、通過產品檢測參數判斷工業產品是否為缺陷產品。
52.缺陷產品指產品檢測參數不達標的產品，例如若通過稱重設備得到的產品重量低于預設的重量閾值，則表明產品為缺陷產品，若通過圖像識別算法對攝像頭拍攝的圖像進行識別，得到產品表面存在缺陷，則表明產品檢測參數不達標，為缺陷產品。
53.s104、若為缺陷產品，確定缺陷產品所在的當前工序，生成分揀信息。
54.若工業產品為缺陷產品，則確定缺陷產品所在的當前工序，即產品在被判定為缺陷產品時所在的工序為當前工序。分揀信息包括分揀指令和工業產品在被確定為缺陷產品時的定位與時間節點。分揀指令用于控制加工廠生產線上的分揀機器人進行分揀動作。
55.具體的，工業產品在被確定為缺陷產品時，可通過工業產品所在工序上預設的攝像頭和激光位移傳感器對缺陷產品進行定位，即在判定工業產品為缺陷產品后，即通過攝像頭對缺陷產品進行實時定位，激光位移傳感器用于獲取缺陷產品的位移。
56.s105、判斷預設的分揀機器人是否接收到分揀信息；分揀機器人在與加工生產線平行的平行軌道內移動；分揀機器人從平行軌道移動至加工生產線的邊緣時僅以垂直于加工生產線的路徑移動；每個工序均設有一個分揀機器人。
57.具體實施中，當前執行主體發送分揀信息時，會自動生成發送時間戳，在分揀機器人接收分揀信息時，亦會自動生成接收時間戳，故可通過接收時間戳判斷分揀機器人是否接收到分揀信息。在本實施例中，生成時間戳和接收時間戳的時間間隔忽略不計。
58.s106、若分揀機器人接收到分揀信息，獲取分揀機器人預設的初始移動速度。
59.分揀機器人的初始移動速度為預設，本實施例中，分揀機器人的移動均為勻速運動。分揀機器人為可移動機器人，包括用于抓取缺陷產品的機械臂，由于抓取功能的可移動機器人已被廣泛使用，故在此不再贅述。
60.s107、獲取在當前工序中，加工生產線邊緣預設的第一拿取節點；每個工序均預設有第一拿取節點；分揀機器人的初始位置位于經過第一拿取節點的平行軌道的垂線上。
61.第一拿取節點為預設，每個工序除第一個工序外，均包括上一工序和下一工序，每個工序之間通過加工設備進行分隔，第一拿取節點位于每一工序靠近上一工序的加工生產線的邊緣處。
62.s108、獲取缺陷產品在被判定為缺陷產品時的初始定位。
63.由步驟s104可知，在判定工業產品為缺陷產品后，即通過攝像頭對缺陷產品進行實時定位，激光位移傳感器用于獲取缺陷產品的位移。本實施例中，將缺陷產品在被判定為缺陷產品時的初始定位作為初始坐標（0，0）。
64.s109、獲取加工生產線的運行速率。
65.加工生產線的運行速率可為預設，即由人為上傳至當前執行主體，亦可通過加工生產線的傳送帶上預設的速度傳感器得到。
66.s110、基于初始定位和運行速率，判斷分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能否抓取缺陷產品。
67.已知缺陷產品的初始定位和加工生產線的運行速率，可計算缺陷產品在加工生產線上的移動時間，除此之外，已知分揀機器人從平行軌道移動至加工生產線的邊緣時僅以垂直于加工生產線的路徑移動，故可通過獲取分揀機器人與加工生產線邊緣的距離得到分揀機器人的移動時間，可通過分揀機器人的移動時間和缺陷產品在生產線上的移動時間判斷分揀機器人以初始移動速度并到達第一拿取節點時，能否抓取到缺陷產品。
68.s111、若分揀機器人在到達第一拿取節點時，無法抓取缺陷產品，發出第一控制信息，通過第一控制信息控制下一工序的分揀機器人對缺陷產品進行分揀。
69.若分揀機器人在到達第一拿取節點時，無法抓取缺陷產品，可通過下一工序的分揀機器人對缺陷產品進行抓取。第一控制信息包括第一控制指令和當前時間點，第一控制指令用于控制下一工序的分揀機器人抓取缺陷產品。
70.本實施例的實施原理為：基于加工廠的加工生產線構建加工廠的虛擬生產線，從而使企業無需在加工廠現場即可了解到加工廠的加工生產線情況，加工廠的生產線和虛擬生產線的實時數據傳輸，使加工廠生產線對企業全程透明化，有利于企業對產品質量進行把控；除此之外，缺陷產品通過產品檢測參數進行判斷，無需工作人員人工判斷，有效減輕人力。
71.在判定工業產品為缺陷產品后，首先判斷平行軌道內的分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能否抓取缺陷產品，進而判斷是否控制分揀機器人抓取缺陷產品，全程無需人為參與，即無需工作人員對機器人高超的控制經驗，有效提高了機器人抓取缺陷產品的效率。
72.在圖1所示實施例的步驟s110中，在已知缺陷產品的初始定位和加工生產線的運行速率后，可通過計算分揀機器人抓取缺陷產品的時間和通過運行速率和缺陷產品移動的距離計算缺陷產品移動的時間，判斷分揀機器人是否可抓取到缺陷產品。具體通過圖2所示實施方式進行詳細說明。
73.參照圖2，基于初始定位和運行速率，判斷分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能否抓取缺陷產品，包括如下步驟：s201、獲取分揀機器人的初始位置與缺陷產品的移動路徑的第一距離。
74.由于分揀機器人從平行軌道移動至加工生產線的邊緣時僅以垂直于加工生產線的路徑移動且分揀機器人的初始位置位于經過第一拿取節點的平行軌道的垂線上，故分揀機器人的初始位置距離加工生產線的距離為分揀機器人的初始位置與第一拿取節點的距離。第一距離為分揀機器人的初始位置與缺陷產品的移動路徑的距離，即為分揀機器人的初始位置與第一拿取節點的距離與第一拿取節點到移動路徑的距離的和。
75.s202、獲取平行軌道與距離最近的加工生產線的邊緣的第二距離。
76.由步驟s201可知，平行軌道與距離最近的加工生產線的邊緣的第二距離為分揀機器人的初始位置與第一拿取節點的距離。
77.s203、基于第二距離和初始移動速度，計算分揀機器人到達第一拿取節點的第一移動時間。
78.將第二距離作為l1，則分揀機器人以初始移動速度v1到達第一拿取節點的第一移動時間t1=l1/v1。
79.s204、獲取分揀機器人的機械驅動時延。
80.具體實施中，分揀機器人通過機電一體化系統中的執行裝置驅動。執行裝置指接收電信號的指令，并將來自電、液壓和氣壓等各種能源的能量轉換成旋轉運動、直線運動等方式的機械能的裝置。驅動裝置主要包括電動執行裝置、液壓執行裝置和氣動執行裝置。
81.在分揀機器人執行抓取動作的過程中，可能會經過旋轉和移動等驅動執行過程，在驅動執行過程中，存在機械驅動時延，即機械驅動時延為分揀機器人在開始進行動作的時刻到執行完畢動作的時刻之間的時間差值。
82.s205、獲取第一拿取節點到缺陷產品的移動路徑的第一垂點。
83.第一垂點指過第一拿取節點且垂直于加工生產線的垂線與移動路徑的交叉點。
84.s206、獲取第一垂點與初始定位的第三距離。
85.第三距離指缺陷產品從初始定位移動至第一垂點的距離。
86.s207、基于第三距離和運行速率計算缺陷產品到達第一垂點的第二移動時間。
87.將第三距離作為l2，則缺陷產品沿以速度v2勻速運動的加工生產線的第二移動時間t2=l2/v2。
88.將缺陷產品在被判定為缺陷產品時的初始定位作為初始坐標（0，0），即以初始定位為原點，以缺陷產品的移動路徑為x軸，建立平面直角坐標系。則第一垂點的坐標為（l2,0），第一拿取節點的坐標為（l2，l3），則第一垂點與第一拿取節點的距離l3，則分揀機器人初始位置的縱坐標為l=l1+l3，分揀機器人初始位置的坐標為（l2，l）。
89.s208、判斷第二移動時間是否大于或等于機械驅動時延與第一移動時間的和。
90.若考慮分揀機器人的機械驅動時延，將機械驅動時延作為t，則缺陷產品到達第一垂點的時間應為分揀機器人到達第一拿取節點的時間與機械驅動時延的和，即第二移動時間等于機械驅動時延與第一移動時間的和，t2=t+t1。
91.s209、若第二移動時間大于或等于機械驅動時延與第一移動時間的和，判定分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能抓取缺陷產品。
92.當t2>t+t1時，此時分揀機器人提前到達第一拿取節點，亦可抓取缺陷產品，但此時分揀機器人需等待t
2-t-t1的時間，即分揀機器人在到達第一拿取節點時，需進行等待，并在等待t
2-t-t1的時間后，啟動抓取指令，即可抓取缺陷產品。
93.s210、若第二移動時間小于機械驅動時延與第一移動時間的和，判定分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，無法抓取缺陷產品。
94.當t2<t+t1時，此時分揀機器人到達第一拿取節點時，已無法再抓取缺陷產品。
95.需要說明的是，步驟s201至步驟s210不考慮生成時間戳和接收時間戳的時間間隔。但具體實施中，當前執行主體發送指令并被分揀機器人接受的過程中，可能會存在較大的生成時間戳和接收時間戳的時間間隔，即產生傳輸時延。
96.若產生傳輸時延，不影響第一移動時間和機械驅動時延，僅影響第二移動時間，即缺陷產品到達第一垂點的時間，獲取到缺陷產品的初始定位后，計算第二移動時間的步驟如下：基于發送時間戳和接收時間戳，計算得到傳輸時延；基于傳輸時延，得到缺陷產品的第一定位（l，0）；基于第一定位得到第一定位與初始定位的第一相隔距離l；計算第一定位（l，0）與第一垂點（l2,0）的第二相隔距離l4；
基于運行速率v2，計算缺陷產品從第一定位到第一垂點的時間t3=l4/v2；判斷t3是否大于或等于機械驅動時延與第一移動時間的和即t+t1；若t3大于或等于機械驅動時延與第一移動時間的和，判定分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能抓取缺陷產品；若t3小于機械驅動時延與第一移動時間的和，判定分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，無法抓取缺陷產品。
97.以上步驟即為考慮到傳輸時延時，對分揀機械人能否抓取到缺陷產品的判斷步驟，即增加了第一定位，第一定位與初始定位的距離指在傳輸時延時，缺陷產品已經位移的距離。
98.本實施方式提供的工業互聯網的工業檢測方法，在加工生產線運行時，缺陷產品的位置實時變化，且分揀機器人在抓取缺陷產品時存在機械驅動時延，故判斷分揀機器人能否在到達第一拿取節點時能抓取缺陷產品，可通過第二移動時間、機械驅動時延和第一移動時間進行判斷。通過對分揀機器人在到達第一拿取節點時能否抓取到缺陷產品的判斷，有利于為后續分揀機器人對缺陷產品的抓取更準確，無需人工參與，進而有效提高了機器人抓取缺陷產品的效率。
99.在圖2所示實施方式的步驟s210后，當分揀機器人在第一拿取節點時無法抓取到缺陷產品后，可通過設置第二拿取節點使分揀機器人可抓取到缺陷產品。具體通過圖3所示實施方式進行詳細說明。
100.參照圖3，在判定分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，無法抓取缺陷產品之后，包括如下步驟：s301、若第二移動時間小于機械驅動時延與第一移動時間的和，獲取分揀機器人從初始位置到達預設的第二拿取節點的第一移動距離；每個工序均預設有第二拿取節點。
101.由步驟s107可知，每個工序除第一個工序外，均包括上一工序和下一工序，每個工序之間通過加工設備進行分隔，第一拿取節點位于每一工序靠近上一工序的加工生產線的邊緣處，本實施例中，第二拿取節點位于每一工序靠近下一工序的加工生產線的邊緣處。
102.分揀機器人從初始位置到達第二拿取節點時，需首先在平行軌道內移動至穿過第二拿取節點且與平行軌道垂直的交叉點處，再繼續從不交叉點處移動至第二拿取節點，本實施例中，將分揀機器人從平行軌道位移至第二拿取節點的轉彎處耗費的時間忽略不計，則第一移動距離為初始位置至交叉點的距離與交叉點與第二拿取節點的距離之和。
103.s302、基于分揀機器人預設的最大移動速度和第一移動距離，計算分揀機器人到達預設的第二拿取節點的第一時間。
104.第一時間t
11
=第一移動距離l
11
/最大移動速度v
11
。最大移動速度為預設，具體實施中，可在分揀機器人從初始位置到第一拿取節點的路徑和交叉點到第二拿取節點的路徑均安裝用于分揀機器人移動的軌道。
105.s303、獲取第二拿取節點與缺陷產品的移動路徑的第二移動距離，并獲取第二拿取節點到缺陷產品的移動路徑的第二垂點。
106.第二移動距離為點到線的距離，即第二拿取節點到缺陷產品移動路徑所在直線的距離。將第二移動距離作為l
12
。
107.s304、獲取缺陷產品的初始定位與第二垂點的第三移動距離。
108.基于步驟s201至步驟s211，設第二垂點為（0，l
13
），則第三移動距離為l
13
。
109.s305、基于運行速率和第三移動距離，得到缺陷產品到達第二垂點的第二時間。
110.第二時間t
12
=第三移動距離l
13
/運行速率v
2。
s306、判斷第二時間是否大于或等于第一時間與機械驅動時延的和。
111.缺陷產品到達第一垂點的時間應為分揀機器人到達第二拿取節點的時間與機械驅動時延的和，即第二時間等于機械驅動時延與第一時間的和，t
12
=t+t
11
。
112.s307、若第二時間大于或等于第一時間與機械驅動時延的和，判定分揀機器人以最大移動速度移動并到達第二拿取節點時，能抓取缺陷產品。
113.當t
12
>t+t
11
時，此時分揀機器人提前到達第二拿取節點，亦可抓取缺陷產品，但此時分揀機器人需等待t
12-t-t
11
的時間，即分揀機器人在到達第一拿取節點時，需進行等待，并在等待t
12-t-t
11
的時間后，啟動抓取指令，即可抓取缺陷產品。
114.s308、若第二時間小于第一時間與機械驅動時延的和，判定分揀機器人到達第二拿取節點時，無法拿取缺陷產品。
115.當t
12
<t+t
11
時，此時分揀機器人到達第二拿取節點時，已無法再抓取缺陷產品。
116.需要說明的是，步驟s301至步驟s307不考慮生成時間戳和接收時間戳的時間間隔。
117.需要說明的是，本實施例在分揀機器人移動至第二拿取節點后，在完成任務后，均會返回至初始位置。
118.本實施方式提供的工業互聯網的工業檢測方法，加工生產線除設置第一拿取節點外，還設置第二拿取節點，并判斷分揀機器人移動并到達第二拿取節點時能否抓取缺陷產品，進一步提高后續分揀機器人對缺陷產品的抓取的準確性。
119.在圖1所示實施例中，若分揀機器人在到達第一拿取節點時，能抓取缺陷產品，可對缺陷產品根據缺陷種類進行進一步劃分，以便于后續對缺陷產品的處理。具體通過圖4所示實施方式進行詳細說明。
120.參照圖4，方法還包括如下步驟：s401、若分揀機器人在到達第一拿取節點時，能抓取缺陷產品，判斷缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷或包裝缺陷。
121.本實施方式中，將缺陷產品的缺陷種類分為生產缺陷和包裝缺陷，生產缺陷指缺陷產品的重量不足或缺陷產品的內部存在氣泡、中空等缺陷等由于生產工藝造成的缺陷；包裝缺陷指缺陷產品的外在包裝存在缺陷。
122.s402、若缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷，生成拿取信息，并獲取當前生產工序，根據拿取信息控制當前生產工序的分揀機器人將缺陷產品放置到預設的第一放置區域。
123.第一放置區域用于放置無法再回收的工業產品的區域，若缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷，則生成拿取信息，拿取信息包括拿取指令和缺陷產品的初始定位，并根據拿取指令控制分揀機器人將缺陷產品放置于第一放置區域，以便于對無法回收的缺陷產品進行集中放置。
124.s403、若缺陷產品的缺陷種類為包裝缺陷，生成重包裝信息，并獲取當前包裝工序，根據重包裝信息控制當前包裝工序的分揀機器人將缺陷產品放置到預設的第二放置區
域。
125.若缺陷產品的缺陷種類為包裝缺陷，表明產品可進行返工處理，即生成重包裝信息，重包裝信息包括重包裝指令和缺陷產品的初始定位，并根據重包裝指令控制分揀機器人將缺陷產品放置到預設的第二放置區域。第二放置區域指放置可回收的工業產品的區域。
126.s404、生成第二控制指令，根據第二控制指令控制預設的移動機器人沿預設的位移路徑將第二放置區域的缺陷產品放置于當前包裝工序的上一工序的加工生產線上。
127.移動機器人在本實施例中，沿預設的位移路徑移動，位移路徑為人為事先錄入，在另一實施例中，可沿固定的軌道移動。第二控制指令用于控制移動機器人沿位移路徑并將第二放置區域的缺陷產品放置于上一工序的加工生產線上，以實現對存在包裝缺陷的工業產品的回收。其中每個工序中均設有第一放置區域和第二放置區域。
128.本實施方式提供的工業互聯網的工業檢測方法，由于缺陷產品的缺陷種類可能不同，故首先對缺陷種類進行判斷，進而便于判斷缺陷產品是否可回收，若缺陷種類為包裝缺陷，則生成第二控制指令，并根據第二控制指令控制移動機器人將缺陷產品放置于上一工序的加工生產線上以實現缺陷產品回收，有效降低企業的產品成本。
129.在圖4所示實施方式的步驟s401中，生產缺陷可通過稱重設備和x光機進行檢測，包裝缺陷可通過攝像頭進行檢測。具體通過圖5所示實施方式進行詳細說明。
130.參照圖5，產品檢測設備包括稱重設備，x光機和攝像頭；判斷缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷或包裝缺陷，包括如下步驟：s501、基于攝像頭，獲取工業產品的表面圖像。
131.攝像頭用于拍攝工業產品的表面圖像。
132.s502、基于機器視覺檢測技術，對表面圖像進行表面缺陷檢測，得到檢測結果；檢測結果包括缺陷結果和非缺陷結果。
133.機器視覺技術主要通過計算機模擬人的視覺功能，從圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。缺陷檢測指對物品表面缺陷進行檢測，表面缺陷包括工件表面的斑點、凹坑、劃痕、差、缺損等缺陷。由于基于機器視覺檢測技術對圖像進行缺陷檢測的技術已被廣泛應用，在此不再贅述。
134.s503、若檢測結果為缺陷結果，判定工業產品具有包裝缺陷。
135.s504、基于x光機，獲取工業產品的x光圖像。
136.x光機用于檢測工業產品的內部缺陷，本實施例中內部缺陷指工業產品內部中空。
137.s505、獲取x光圖像的若干目標灰度級，獲取預設的標準灰度級圖像的若干標準灰度級；目標灰度級與標準灰度級一一對應。
138.標準灰度級圖像為預設，指正常的工業產品的x光圖像。本實施例通過將x光圖像的若干目標灰度級與標準灰度級圖像的若干標準灰度級進行一一比較，判斷工業產品是否具有生產缺陷。
139.s506、判斷目標灰度級與對應的標準灰度級的差值是否超過預設的灰度閾值。
140.s507、若超過，判定工業產品具有生產缺陷。
141.若目標灰度級與對應的標準灰度級的差值超過預設的灰度閾值，表明x光圖像與正常工業產品的x光圖像相差較大，此時則判定工業產品具有生產缺陷。舉例說明，若灰度
閾值為60，目標灰度級為220，對應的標準灰度級為150，由于目標灰度級與對應的標準灰度級的差值為70，小于灰度閾值，此時判定工業產品具有生產缺陷。
142.若目標灰度級與對應的標準灰度級的差值不超過預設的灰度閾值，無動作。
143.s508、基于稱重設備，獲取工業產品的產品重量。
144.稱重設備本實施例為重力傳感器，設于工業產品的移動路徑上，用于檢測工業產品的產品重量。
145.s509、判斷產品重量是否不等于預設的重量閾值。
146.s510、若不等于，判定工業產品具有生產缺陷。
147.若產品重量大于重量閾值，表明工業產品重量較重，可能存在兩個工業產品黏合在一起的情況，此時判定工業產品具有生產缺陷。舉例說明，設重量閾值為200g，工業產品重量為412g，由于工業產品重量大于重量閾值，判定工業產品具有生產缺陷。若產品重量小于重量閾值，表明工業產品重量較輕，可能存在內部中空的情況，此時判定工業產品具有生產缺陷。
148.若產品重量等于重量閾值，無動作。
149.本實施方式提供的工業互聯網的工業檢測方法，對缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷或包裝缺陷的檢測，通過稱重設備、x光機和攝像頭進行檢測，稱重設備和x光機用于對缺陷種類是否為生產缺陷進行判斷，攝像頭用于對缺陷種類是否為包裝缺陷進行檢測，通過稱重設備、x光機和攝像頭對缺陷產品的缺陷種類的檢測，有利于提高對缺陷種類檢測的準確性。
150.在圖4所示實施方式的步驟s404中，可對包裝缺陷進行進一步劃分，即將包裝缺陷劃分為打標缺陷和封裝缺陷。具體通過圖6所示實施方式進行詳細說明。
151.參照圖6，包裝缺陷包括封裝缺陷和打標缺陷；根據第二控制指令控制預設的移動機器人沿預設的位移路徑將第二放置區域的缺陷產品放置于當前包裝工序的上一工序的加工生產線上，包括如下步驟：s601、若缺陷結果為封裝缺陷，根據第二控制指令控制移動機器人沿預設的第一位移路徑將第二放置區域的缺陷產品放置于封裝工序的上一工序的加工生產線上。
152.封裝缺陷指工業產品在封裝工序中出現問題，造成工業產品的包裝缺陷，若缺陷結果為封裝缺陷，則根據第二控制指令控制移動機器人沿預設的第一位移路徑將第二放置區域的缺陷產品放置于封裝工序的上一工序的加工生產線上。
153.s602、若缺陷結果為打標缺陷，根據第二控制指令控制移動機器人沿預設的第二位移路徑將第二放置區域的缺陷產品放置于打標工序的上一工序的加工生產線上。
154.打標缺陷指工業產品在打標工序中出現問題，即無產品編碼或同時有一個以上的產品編碼的情況，此時根據第二控制指令控制移動機器人沿預設的第一位移路徑將第二放置區域的缺陷產品放置于封裝工序的上一工序的加工生產線上。
155.本實施方式提供的工業互聯網的工業檢測方法，封裝缺陷和打標缺陷均為可回收的缺陷種類，故若缺陷結果為封裝缺陷時，控制移動機器人將缺陷產品放置于封裝工序的上一工序的加工生產線上，以實現對缺陷產品的重新封裝；若缺陷結果為打標缺陷時，控制移動機器人將缺陷產品放置于打標工序的上一工序的加工生產線上，以實現對缺陷產品的重新打標。
156.在圖1所示實施例的步驟s101中，構建加工廠的虛擬生產線可首先構建加工生產線的虛擬場景，并實時獲取加工設備的plc數據，實現虛擬生產線與加工生產線數據傳輸的同步。具體通過圖7所示實施方式進行詳細說明。
157.參照圖7，基于加工廠的加工生產線構建加工廠的虛擬生產線，包括如下步驟：s701、基于bim構建加工生產線的虛擬場景。
158.bim指建筑信息模型，以加工生產線的各項相關信息數據作為模型基礎，并對加工生產線進行建立，通過數字信息仿真模擬加工生產線具有的真實信息。通過bim構建后的加工生產線，即得到生產線的虛擬場景。
159.s702、對加工生產線上預設的若干加工設備構建設備模型，并獲取每臺加工設備的plc數據。
160.本實施例中，對若干加工設備構建設備模型亦通過bim進行構建，plc為可編程控制器，是以微處理器為核心，集微機技術，自動化技術，通信技術于一體的通用工業控制裝置，在本實施例中，plc指加工設備，plc數據用于對加工設備運動進行控制。
161.s703、基于加工生產線，將若干設備模型導入虛擬場景。
162.本實施例中采用預設的3d模型軟件即可實現將若干設備模型導入虛擬場景。具體的，設備模型在虛擬場景的位置需與設備在加工生產線的位置一致。
163.s704、通過plc數據驅動虛擬場景中對應的設備模型，使設備模型實現與對應的加工設備的動作同步，得到虛擬生產線。
164.由于plc數據用于控制設備運動，故在采集plc數據后，當前執行主體對設備的運動數據進行分析，并在虛擬場景中的設備模型中使設備模型執行相應的動作，即可實現設備模型與對應的加工設備的動作同步。
165.本實施方式提供的工業互聯網的工業檢測方法，虛擬生產線與加工生產線的實時數據傳輸通過加工設備的plc數據實現，進而在虛擬生產線中展示每臺加工設備的運行情況，使加工廠生產線對企業全程透明化，有利于企業對產品質量進行把控，進而便于使企業有效把控代加工工廠生產企業自營的工業產品的質量。
166.在圖1所示實施例的步驟s102后，工業產品可能出現產品編碼不連續的情況，此時可通過不連續的產品編碼，判斷為生產線缺陷或設備缺陷。具體通過圖8所示實施方式進行詳細說明。
167.參照圖8，在通過加工生產線上的產品檢測設備獲取工業產品的產品檢測參數之后，包括如下步驟：s801、實時獲取加工生產線上的工業產品的產品編碼。
168.具體實施中，工業產品的產品編碼為產品在打標工序預設的編碼，且產品編碼具有唯一性和連續性，產品編碼可為條形碼、二維碼等電子標簽。加工生產線上預設有編碼掃描設備，通過掃描設備對產品編碼進行掃描，即可得到加工生產線上的工業產品的產品編碼。
169.s802、判斷工序流水線上的產品編碼是否連續。
170.由于產品編碼具有連續性，故產品編碼在正常情況下是連續的編碼，即后一個的產品編碼的數字總比當前產品編碼的數字大1，例如a產品編碼為35，b產品編碼為36，c產品編碼為37，則a產品編碼、b產品編碼與c產品編碼為連續的產品編碼，若a產品編碼為35，b產
品編碼為36，c產品編碼為38，則a產品編碼、b產品編碼與c產品編碼為不連續的產品編碼。
171.s803、若不連續，獲取出現不連續的產品編碼的起始時間點。
172.若產品編碼不連續，表明存在異常情況，此時則獲取出現不連續的產品編碼的起始時間點，基于步驟s502進行舉例說明，若a產品編碼為35，b產品編碼為36，c產品編碼為38，則出現不連續的產品編碼的起始時間點為出現錯誤的c產品編碼開始的時間點。
173.s804、獲取在起始時間點之后的預設數量的檢測產品編碼。
174.預設數量由人為設置，在起始時間點后，獲取預設數量的產品編碼用于判斷是否為生產線缺陷或設備缺陷。
175.s805、基于檢測產品編碼，判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷。
176.基于步驟s503舉例說明，獲取預設時間點之后的20個產品編碼，若20個產品編碼均連續，則表明c產品編碼為偶然性事件，若20個產品編碼均不連續，則可能出現生產線缺陷或打標設備缺陷。
177.s806、若存在生產線缺陷，發出維修提示。
178.若存在生產線缺陷，則發出維修提示，用于提示加工廠及時對生產線進行維修。
179.s807、若存在設備缺陷，發出設備調節指令，并根據設備調節指令調節打標設備。
180.若存在打標設備缺陷，則發出設備調節指令，并根據設備調節指令調節打標設備，使打標設備正常工作。
181.本實施方式提供的工業互聯網的工業檢測方法，產品編碼為產品預設的編碼，若工序流水線上的產品編碼不連續，表明可能存在丟失產品或打標設備出錯的情況，此時可通過獲取在起始時間點后預設數量的檢測產品編碼，判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷，并基于生產線缺陷和設備缺陷執行對應的動作，便于企業對加工生產線出現的問題及時了解，進而便于使企業有效把控代加工工廠生產企業自營工業產品的質量。
182.在圖8所示實施方式的步驟s805中，可通過將不連續的產品編碼與預設的編碼的規律規則進行比較，并判斷為生產線缺陷或設備缺陷。具體通過以下實施方式進行詳細說明。
183.基于檢測產品編碼，判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷，包括如下步驟：s901、若檢測產品編碼不連續，判斷不連續的產品編碼是否滿足預設的規律規則。
184.本實施例中，預設的規律規則指產品編碼的不連續是否規律，例如若不連續的產品編碼為2，4，6，8，由于產品編碼雖然不連續，但下一個產品編碼均比上一個產品編碼大2，故此時產品編碼的不連續是規律的，即符合規律規則。若不連續的產品編碼為2，5，6，27，由于產品編碼不連續，且不連續的無規律，此時不連續的產品編碼不滿足預設的規律規則。需要說明的是，規律規則由人為制定，例如規律規則為若不連續的產品編碼的下一個產品編碼均比上一個產品編碼大3，則此時不連續的產品編碼2，4，6，8，則被判定為不滿足規律規則。
185.s902、若不連續的產品編碼不滿足規律規則，判定存在生產線缺陷。
186.若不連續的產品編碼不滿足規律規則，此時則存在生產線缺陷，即生產線可能速度不均勻導致的產品編碼不滿足規律規則。
187.s903、若不連續的產品編碼滿足規律規則，判定存在設備缺陷。
188.若不連續的產品編碼滿足規律規則，此時則存在設備缺陷，即打標設備可能頻率
過快，導致產品編碼不連續。
189.本實施方式提供的工業互聯網的工業檢測方法，當產品編碼不連續時，通過判斷不連續的產品編碼是否滿足預設的規律規則，進而判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷，以便于對加工生產線進行實時監測，有效降低由于加工生產線出現問題后造成工業產品出現問題的概率。
190.本技術實施例還公開一種工業互聯網的工業檢測系統。
191.一種工業互聯網的工業檢測系統，包括加工生產線，還包括中控主機，加工生產線上預設的產品檢測設備和分揀機器人，產品檢測設備與分揀機器人均與中控主機連接。具體的，產品檢測設備與中控主機可通過有線或無線的方式連接，分揀機器人與中控主機亦可通過有線或無線的方式連接。
192.中控主機用于基于加工廠的加工生產線構建加工廠的虛擬生產線；虛擬生產線與加工生產線進行實時數據傳輸，以實現虛擬生產線與加工生產線的動作同步及若干工序同步；中控主機用于通過加工生產線上的產品檢測設備獲取工業產品的產品檢測參數；并通過產品檢測參數判斷工業產品是否為缺陷產品；工業產品在加工生產線上沿固定的移動路徑進行移動；移動路徑與加工生產線的邊緣平行；若為缺陷產品，中控主機用于確定缺陷產品所在的當前工序，生成分揀信息，并判斷預設的分揀機器人是否接收到分揀信息；分揀機器人在與加工生產線平行的平行軌道內移動；分揀機器人從平行軌道移動至加工生產線的邊緣時僅以垂直于加工生產線的路徑移動；每個工序均設有一個分揀機器人；若分揀機器人接收到分揀信息，中控主機獲取分揀機器人預設的初始移動速度和獲取在當前工序中，加工生產線邊緣預設的第一拿取節點；每個工序均預設有第一拿取節點；分揀機器人的初始位置位于經過第一拿取節點的平行軌道的垂線上；中控主機獲取缺陷產品在被判定為缺陷產品時的初始定位，和加工生產線的運行速率，并基于初始定位和運行速率，判斷分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能否抓取缺陷產品；若分揀機器人在到達第一拿取節點時，無法抓取缺陷產品，中控主機發出第一控制信息，并通過第一控制信息控制下一工序的分揀機器人對缺陷產品進行分揀。
193.本技術實施例一種工業互聯網的工業檢測系統的實施原理為：中控主機基于加工廠的加工生產線構建加工廠的虛擬生產線，從而使企業無需在加工廠現場即可了解到加工廠的加工生產線情況，加工廠的生產線和虛擬生產線的實時數據傳輸，使加工廠生產線對企業全程透明化，有利于企業對產品質量進行把控；除此之外，缺陷產品通過產品檢測參數進行判斷，無需工作人員人工判斷，有效減輕人力。
194.在中控主機判定工業產品為缺陷產品后，首先判斷平行軌道內的分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能否抓取缺陷產品，進而判斷是否控制分揀機器人抓取缺陷產品，全程無需人為參與，即無需工作人員對機器人高超的控制經驗，有效提高了機器人抓取缺陷產品的效率。
195.以上均為本技術的較佳實施例，并非依此限制本技術的保護范圍，故：凡依本技術的結構、形狀、原理所做的等效變化，均應涵蓋于本技術的保護范圍之內。
技術特征：
1.一種工業互聯網的工業檢測方法，其特征在于，包括：基于加工廠的加工生產線構建所述加工廠的虛擬生產線；所述虛擬生產線與所述加工生產線進行實時數據傳輸，以實現所述虛擬生產線與所述加工生產線的動作同步及若干工序同步；通過所述加工生產線上的產品檢測設備獲取工業產品的產品檢測參數；所述工業產品在所述加工生產線上沿固定的移動路徑進行移動；所述移動路徑與所述加工生產線的邊緣平行；通過所述產品檢測參數判斷所述工業產品是否為缺陷產品；若為缺陷產品，確定所述缺陷產品所在的當前工序，生成分揀信息；判斷預設的分揀機器人是否接收到所述分揀信息；所述分揀機器人在與所述加工生產線平行的平行軌道內移動；所述分揀機器人從所述平行軌道移動至加工生產線的邊緣時僅以垂直于所述加工生產線的路徑移動；每個工序均設有一個所述分揀機器人；若所述分揀機器人接收到所述分揀信息，獲取所述分揀機器人預設的初始移動速度；獲取在所述當前工序中，所述加工生產線邊緣預設的第一拿取節點；每個工序均預設有第一拿取節點；所述分揀機器人的初始位置位于經過所述第一拿取節點的所述平行軌道的垂線上；獲取所述缺陷產品在被判定為缺陷產品時的初始定位；獲取所述加工生產線的運行速率；基于所述初始定位和所述運行速率，判斷所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，能否抓取所述缺陷產品；若所述分揀機器人在到達所述第一拿取節點時，無法抓取所述缺陷產品，發出第一控制信息，通過第一控制信息控制下一工序的所述分揀機器人對所述缺陷產品進行分揀。2.根據權利要求1所述的一種工業互聯網的工業檢測方法，其特征在于，所述基于所述初始定位和所述運行速率，判斷所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，能否抓取所述缺陷產品，包括：獲取所述分揀機器人的所述初始位置與所述缺陷產品的移動路徑的第一距離；獲取所述平行軌道與距離最近的所述加工生產線的邊緣的第二距離；基于所述第二距離和所述初始移動速度，計算所述分揀機器人到達所述第一拿取節點的第一移動時間；獲取所述分揀機器人的機械驅動時延；獲取所述第一拿取節點到所述缺陷產品的移動路徑的第一垂點；獲取所述第一垂點與所述初始定位的第三距離；基于所述第三距離和所述運行速率計算所述缺陷產品到達所述第一垂點的第二移動時間；判斷所述第二移動時間是否大于或等于所述機械驅動時延與所述第一移動時間的和；若所述第二移動時間大于或等于所述機械驅動時延與所述第一移動時間的和，判定所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，能抓取所述缺陷產品；若所述第二移動時間小于所述機械驅動時延與所述第一移動時間的和，判定所述分揀
機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，無法抓取所述缺陷產品。3.根據權利要求2所述的一種工業互聯網的工業檢測方法，其特征在于，在所述判定所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，無法抓取所述缺陷產品之后，還包括：若所述第二移動時間小于所述機械驅動時延與所述第一移動時間的和，獲取所述分揀機器人從所述初始位置到達預設的第二拿取節點的第一移動距離；每個工序均預設有第二拿取節點；基于所述分揀機器人預設的最大移動速度和所述第一移動距離，計算所述分揀機器人到達預設的第二拿取節點的第一時間；獲取所述第二拿取節點與所述缺陷產品的移動路徑的第二移動距離，并獲取所述第二拿取節點到所述缺陷產品的移動路徑的第二垂點；獲取所述缺陷產品的所述初始定位與所述第二垂點的第三移動距離；基于所述運行速率和所述第三移動距離，得到所述缺陷產品到達所述第二垂點的第二時間；判斷所述第二時間是否大于或等于所述第一時間與所述機械驅動時延的和；若所述第二時間大于或等于所述第一時間與所述機械驅動時延的和，判定所述分揀機器人以所述最大移動速度移動并到達所述第二拿取節點時，能抓取所述缺陷產品；若所述第二時間小于所述第一時間與所述機械驅動時延的和，判定所述分揀機器人到達所述第二拿取節點時，無法拿取所述缺陷產品。4.根據權利要求1所述的一種工業互聯網的工業檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：若所述分揀機器人在到達所述第一拿取節點時，能抓取所述缺陷產品，判斷所述缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷或包裝缺陷；若所述缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷，生成拿取信息，并獲取當前生產工序，根據所述拿取信息控制所述當前生產工序的所述分揀機器人將所述缺陷產品放置到預設的第一放置區域；若所述缺陷產品的缺陷種類為包裝缺陷，生成重包裝信息，并獲取當前包裝工序，根據所述重包裝信息控制所述當前包裝工序的所述分揀機器人將所述缺陷產品放置到預設的第二放置區域；生成第二控制指令，根據所述第二控制指令控制預設的移動機器人沿預設的位移路徑將所述第二放置區域的所述缺陷產品放置于所述當前包裝工序的上一工序的加工生產線上。5.根據權利要求4所述的一種工業互聯網的工業檢測方法，其特征在于，所述產品檢測設備包括稱重設備，x光機和攝像頭；所述判斷所述缺陷產品的缺陷種類為生產缺陷或包裝缺陷，包括：基于攝像頭，獲取工業產品的表面圖像；基于機器視覺檢測技術，對所述表面圖像進行表面缺陷檢測，得到檢測結果；所述檢測結果包括缺陷結果和非缺陷結果；若所述檢測結果為缺陷結果，判定所述工業產品具有包裝缺陷；
基于所述x光機，獲取所述工業產品的x光圖像；獲取所述x光圖像的若干目標灰度級，獲取預設的標準灰度級圖像的若干標準灰度級；所述目標灰度級與所述標準灰度級一一對應；判斷所述目標灰度級與對應的標準灰度級的差值是否超過預設的灰度閾值；若超過，判定所述工業產品具有生產缺陷；基于所述稱重設備，獲取所述工業產品的產品重量；判斷所述產品重量是否不等于預設的重量閾值；若大于，判定所述工業產品具有生產缺陷。6.根據權利要求5所述的一種工業互聯網的工業檢測方法，其特征在于，所述包裝缺陷包括封裝缺陷和打標缺陷；所述根據所述第二控制指令控制預設的移動機器人沿預設的位移路徑將所述第二放置區域的所述缺陷產品放置于所述當前包裝工序的上一工序的加工生產線上，包括：若所述缺陷結果為封裝缺陷，根據所述第二控制指令控制所述移動機器人沿預設的第一位移路徑將所述第二放置區域的所述缺陷產品放置于封裝工序的上一工序的加工生產線上；若所述缺陷結果為打標缺陷，根據所述第二控制指令控制所述移動機器人沿預設的第二位移路徑將所述第二放置區域的所述缺陷產品放置于打標工序的上一工序的加工生產線上。7.根據權利要求1所述的一種工業互聯網的工業檢測方法，其特征在于，所述基于加工廠的加工生產線構建所述加工廠的虛擬生產線，包括：基于bim構建所述加工生產線的虛擬場景；對所述加工生產線上預設的若干加工設備構建設備模型，并獲取每臺所述加工設備的plc數據；基于所述加工生產線，將若干所述設備模型導入所述虛擬場景；通過所述plc數據驅動所述虛擬場景中對應的設備模型，使所述設備模型實現與對應的加工設備的動作同步，得到虛擬生產線。8.根據權利要求1所述的一種工業互聯網的工業檢測方法，其特征在于，在所述通過所述加工生產線上的產品檢測設備獲取工業產品的產品檢測參數之后，包括：實時獲取所述加工生產線上的工業產品的產品編碼；判斷所述工序流水線上的所述產品編碼是否連續；若不連續，獲取出現不連續的所述產品編碼的起始時間點；獲取在所述起始時間點之后的預設數量的檢測產品編碼；基于所述檢測產品編碼，判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷；若存在生產線缺陷，發出維修提示；若存在設備缺陷，發出設備調節指令，并根據所述設備調節指令調節打標設備。9.根據權利要求8所述的一種工業互聯網的工業檢測方法，其特征在于，所述基于所述檢測產品編碼，判斷是否存在生產線缺陷或設備缺陷，包括：若所述檢測產品編碼不連續，判斷所述不連續的產品編碼是否滿足預設的規律規則；若所述不連續的產品編碼不滿足所述規律規則，判定存在生產線缺陷；
若所述不連續的產品編碼滿足所述規律規則，判定存在設備缺陷。10.一種工業互聯網的工業檢測系統，包括加工生產線，其特征在于：還包括中控主機，所述加工生產線上預設的產品檢測設備和分揀機器人，所述產品檢測設備與所述分揀機器人均與所述中控主機連接；所述中控主機用于基于加工廠的加工生產線構建所述加工廠的虛擬生產線；所述虛擬生產線與所述加工生產線進行實時數據傳輸，以實現所述虛擬生產線與所述加工生產線的動作同步及若干工序同步；所述中控主機用于通過所述加工生產線上的所述產品檢測設備獲取工業產品的產品檢測參數；并通過所述產品檢測參數判斷所述工業產品是否為缺陷產品；所述工業產品在所述加工生產線上沿固定的移動路徑進行移動；所述移動路徑與所述加工生產線的邊緣平行；若為缺陷產品，所述中控主機用于確定所述缺陷產品所在的當前工序，生成分揀信息，并判斷預設的分揀機器人是否接收到所述分揀信息；所述分揀機器人在與所述加工生產線平行的平行軌道內移動；所述分揀機器人從所述平行軌道移動至加工生產線的邊緣時僅以垂直于所述加工生產線的路徑移動；每個工序均設有一個所述分揀機器人；若所述分揀機器人接收到所述分揀信息，所述中控主機獲取所述分揀機器人預設的初始移動速度和獲取在所述當前工序中，所述加工生產線邊緣預設的第一拿取節點；每個工序均預設有第一拿取節點；所述分揀機器人的初始位置位于經過所述第一拿取節點的所述平行軌道的垂線上；所述中控主機獲取所述缺陷產品在被判定為缺陷產品時的初始定位，和所述加工生產線的運行速率，并基于所述初始定位和所述運行速率，判斷所述分揀機器人以所述初始移動速度移動并到達所述第一拿取節點時，能否抓取所述缺陷產品；若所述分揀機器人在到達所述第一拿取節點時，無法抓取所述缺陷產品，所述中控主機發出第一控制信息，并通過第一控制信息控制下一工序的所述分揀機器人對所述缺陷產品進行分揀。
技術總結
本申請涉及一種工業互聯網的工業檢測方法及系統，其方法包括：基于加工廠的加工生產線構建加工廠的虛擬生產線；獲取工業產品的產品檢測參數；通過產品檢測參數判斷工業產品是否為缺陷產品；若為缺陷產品，確定缺陷產品所在的當前工序，生成分揀信息；若分揀機器人接收到分揀信息，獲取分揀機器人預設的初始移動速度；獲取加工生產線邊緣預設的第一拿取節點；獲取缺陷產品在被判定為缺陷產品時的初始定位；獲取加工生產線的運行速率；基于初始定位和運行速率，判斷分揀機器人以初始移動速度移動并到達第一拿取節點時，能否抓取缺陷產品；若無法抓取缺陷產品，發出第一控制信息，通過第一控制信息控制下一工序的分揀機器人對缺陷產品進行分揀。缺陷產品進行分揀。缺陷產品進行分揀。
