卓偉偉 冶西原

摘要：針對(duì)現(xiàn)階段傳統(tǒng)測(cè)試臺(tái)無(wú)數(shù)字化接口問(wèn)題，提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃調(diào)性能試驗(yàn)臺(tái)在線測(cè)量改造方案研究辦法。該方法基于人工智能和傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)算法，通過(guò)字符識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)對(duì)試驗(yàn)過(guò)程數(shù)據(jù)的采集；自動(dòng)解析工作卡信息，完成試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化錄入，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)判別、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)分析等功能；實(shí)現(xiàn)無(wú)紙化操作，試驗(yàn)數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存可追溯；實(shí)現(xiàn)質(zhì)量數(shù)據(jù)可及時(shí)反饋，從而促進(jìn)工藝優(yōu)化與創(chuàng)新設(shè)計(jì)，最終完成檢測(cè)與質(zhì)量控制過(guò)程的科學(xué)系統(tǒng)性策劃。

關(guān)鍵詞：燃油調(diào)節(jié)器；性能測(cè)試臺(tái)；視覺(jué)識(shí)別；改造

Keywords：fuel regulator；performance test bench；visual identity；reconstruction

0 引言

航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油調(diào)節(jié)器（簡(jiǎn)稱燃調(diào)）是發(fā)動(dòng)機(jī)的重要部件之一，用于向發(fā)動(dòng)機(jī)主燃燒室和加力燃燒室供給燃油。一直以來(lái)，燃調(diào)維修過(guò)程中，其性能試驗(yàn)臺(tái)是修后驗(yàn)證的重要關(guān)口。當(dāng)前使用的燃調(diào)性能試驗(yàn)臺(tái)建設(shè)早，系統(tǒng)構(gòu)造復(fù)雜，應(yīng)用大量的管路和數(shù)顯、機(jī)械儀表，試驗(yàn)數(shù)據(jù)需通過(guò)操作人員實(shí)時(shí)手動(dòng)記錄、統(tǒng)計(jì)并提交，易出現(xiàn)人為差錯(cuò)。如果對(duì)其進(jìn)行整體數(shù)字化改造，存在周期不可控、成本費(fèi)用高、改造引發(fā)試驗(yàn)臺(tái)性能下降等風(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)工作數(shù)字化、智能化等特點(diǎn)，以提升產(chǎn)品質(zhì)量為核心，以信息技術(shù)、人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為基礎(chǔ)，在不改變?cè)囼?yàn)臺(tái)基本結(jié)構(gòu)的情況下，通過(guò)加裝的改造方式，提供一套基于人工智能和傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)算法的智能化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

1 概述

本方案通過(guò)加設(shè)網(wǎng)絡(luò)攝像頭獲取測(cè)試臺(tái)圖像信息，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸將圖像傳輸至圖形處理服務(wù)器進(jìn)行圖像識(shí)別。系統(tǒng)軟件通過(guò)文檔解析技術(shù)將工作卡結(jié)構(gòu)化，試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可自動(dòng)填入結(jié)構(gòu)化的電子工卡中。本系統(tǒng)可對(duì)試驗(yàn)結(jié)果自動(dòng)判別、統(tǒng)計(jì)，并按要求生成表單；試驗(yàn)過(guò)程數(shù)據(jù)可全程監(jiān)控，以規(guī)范操作者行為習(xí)慣；累積數(shù)據(jù)可通過(guò)大數(shù)據(jù)分析算法，分析和反饋質(zhì)量結(jié)果。

本系統(tǒng)通過(guò)加裝改造的方式實(shí)現(xiàn)，適用性強(qiáng)，可對(duì)維修現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)字儀器儀表、傳統(tǒng)指針式儀表以及HIMI屏幕儀器儀表通過(guò)圖像識(shí)別方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，識(shí)別準(zhǔn)確率高于人工識(shí)別結(jié)果，為進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率，可提供人工—機(jī)器識(shí)別防差錯(cuò)比對(duì)；支持多樣采集方式，包括自動(dòng)采集、選項(xiàng)選擇、手工填寫、語(yǔ)音輸入等方式；對(duì)各種各樣的工作卡模板皆可進(jìn)行自動(dòng)化解析；工步內(nèi)容可編輯，工步與工步之間還可以建立計(jì)算邏輯分組進(jìn)行試驗(yàn)，為維修單位大量老舊性能測(cè)試設(shè)備的數(shù)字化改造提供了新的更經(jīng)濟(jì)可靠的解決方案。

2 改造性能指標(biāo)

數(shù)顯式儀器儀表的識(shí)別為數(shù)字識(shí)別，要求識(shí)別準(zhǔn)確率在99.99%以上。傳統(tǒng)指針式儀器儀表識(shí)別，由于拍照角度和估讀會(huì)對(duì)其數(shù)值產(chǎn)生影響，數(shù)值本身也存在一定誤差。通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)，將傳統(tǒng)指針式儀器儀表的圖像采集入系統(tǒng)并進(jìn)行數(shù)值結(jié)果識(shí)別，在識(shí)別的數(shù)值誤差不超過(guò)指針式儀器儀表總量程1.5%的情況下判定為識(shí)別正確，要求識(shí)別準(zhǔn)確率在99.99%以上。在準(zhǔn)確識(shí)別的基礎(chǔ)上要求識(shí)別結(jié)果百分之百地錄入系統(tǒng)。

3 改造方案

3.1 軟件系統(tǒng)

軟件基本流程應(yīng)能夠滿足工卡導(dǎo)入、解析為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集結(jié)果錄入指定位置，將數(shù)據(jù)按原有格式導(dǎo)出。

軟件分為工藝管理、任務(wù)管理、量具管理、人員管理等4個(gè)模塊。

工藝管理模塊能夠上傳工卡，解析形成數(shù)據(jù)，與產(chǎn)品型（件）號(hào)關(guān)聯(lián)。

任務(wù)管理模塊包含創(chuàng)建任務(wù)、開始檢測(cè)、查看以及導(dǎo)出功能。其中，“創(chuàng)建任務(wù)”功能會(huì)根據(jù)上傳的工卡選擇待檢測(cè)項(xiàng)，按檢測(cè)順序或檢測(cè)模塊生成不同的任務(wù)，創(chuàng)建任務(wù)時(shí)，工作令號(hào)、附件號(hào)、工卡編號(hào)手動(dòng)輸入；“開始檢測(cè)”通過(guò)人工操作觸發(fā)，檢測(cè)數(shù)據(jù)分為兩類，一類為單次檢測(cè)，即觸發(fā)后檢測(cè)當(dāng)前數(shù)據(jù)，另一類為持續(xù)檢測(cè)，即觸發(fā)后每隔3s檢測(cè)一次當(dāng)前數(shù)據(jù)（可在工藝管理模塊中設(shè)置檢測(cè)總時(shí)間），當(dāng)檢測(cè)到超出范圍的數(shù)值時(shí)即終止當(dāng)前檢測(cè)，同時(shí)屏幕上可實(shí)時(shí)讀取數(shù)顯式儀器儀表及指針式儀器儀表顯示的讀數(shù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別保存并包含預(yù)覽功能；“查看”功能可查看本次檢測(cè)數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)，若檢測(cè)結(jié)果不在技術(shù)要求允許的范圍內(nèi)，將給出紅色提示，每次檢測(cè)結(jié)果都有相應(yīng)的照片作為留存的證據(jù)；“導(dǎo)出”功能可以在任務(wù)完成后導(dǎo)出檢測(cè)完成的電子版工卡。數(shù)據(jù)采集過(guò)程、數(shù)據(jù)采集結(jié)果、數(shù)據(jù)高亮容錯(cuò)處理示意圖如圖1、圖2、圖3所示。

量具管理模塊可為試驗(yàn)臺(tái)屏幕進(jìn)行基礎(chǔ)配置及管理。如設(shè)備ID與屏幕ID的配置、圖片位置坐標(biāo)與對(duì)應(yīng)工卡位置的配置等。

人員管理模塊可進(jìn)行人員管理，配置人員角色，設(shè)置權(quán)限。如配置工藝員、檢驗(yàn)員、驗(yàn)收員三種角色，每種角色的權(quán)限不同，對(duì)應(yīng)可操作功能也不同。

軟件應(yīng)實(shí)現(xiàn)以下功能：

1）實(shí)現(xiàn)相關(guān)工卡的自動(dòng)解析和上傳。

2）實(shí)現(xiàn)每條檢測(cè)規(guī)范的多功能采集，包括自動(dòng)采集、選項(xiàng)選擇、手工填寫、語(yǔ)音輸入等。

3）實(shí)現(xiàn)數(shù)字式儀器儀表和傳統(tǒng)指針式儀表的數(shù)據(jù)采集。

4）通過(guò)編輯公式，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果的自動(dòng)計(jì)算。

5）實(shí)現(xiàn)任務(wù)創(chuàng)建，根據(jù)檢測(cè)規(guī)范相關(guān)性定義檢測(cè)任務(wù)。

6）實(shí)現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果以及對(duì)應(yīng)結(jié)果圖片的保存、搜索。

7）實(shí)現(xiàn)不合格結(jié)果的高亮顯示。

8）實(shí)現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析。

9）具備排故檢功能：指定某個(gè)工卡抽取某些工步進(jìn)行檢測(cè)，導(dǎo)出新的word。

10）全數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，不區(qū)分工人及驗(yàn)收角色。

11）針對(duì)擺陣儀器進(jìn)行識(shí)別時(shí)，每一工步可單獨(dú)繪制波形圖。

12）防遮擋識(shí)別。

3.2 人工智能架構(gòu)

本方案將采用客戶端/服務(wù)器架構(gòu)，在原有系統(tǒng)中嵌入可觸發(fā)后臺(tái)程序，用于發(fā)送待識(shí)別的窗口信息。服務(wù)器接收窗口信息并通過(guò)人工智能算法計(jì)算得出所需的結(jié)構(gòu)化信息。服務(wù)器處理程序的基本架構(gòu)如圖4所示，大致分為三個(gè)模塊。數(shù)據(jù)庫(kù)模塊用于存儲(chǔ)定位時(shí)所需的必要信息；定位模塊將使用圖像配準(zhǔn)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)檢測(cè)出所需要的信息；識(shí)別模塊將定位模塊得到的結(jié)果作為輸入，經(jīng)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到數(shù)字結(jié)果，此數(shù)字結(jié)果將與數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息標(biāo)簽組合形成最后的輸出，并進(jìn)行之后的其他操作，從而實(shí)現(xiàn)從圖片中提取結(jié)構(gòu)化信息的目的。

3.3 硬件組網(wǎng)及現(xiàn)場(chǎng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)中PC端、服務(wù)器、語(yǔ)音采集設(shè)備、圖像采集設(shè)備、控制設(shè)備等各個(gè)硬件及軟件的通信需要通過(guò)組網(wǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

現(xiàn)場(chǎng)設(shè)計(jì)主要包含LED數(shù)顯式儀表臺(tái)識(shí)別采集改造、發(fā)動(dòng)機(jī)擺針測(cè)量表識(shí)別采集改造、單獨(dú)LED數(shù)顯儀表識(shí)別采集改造。

LED數(shù)顯式儀表臺(tái)如圖5所示，在墻面上打孔安裝網(wǎng)絡(luò)攝像頭，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)攝像頭拍攝LED數(shù)顯儀表臺(tái)（改造位置示意圖見(jiàn)圖6），對(duì)所拍照片采用人工智能識(shí)別各LED儀表示數(shù)并填入工卡對(duì)應(yīng)位置，完成數(shù)據(jù)的提取與自動(dòng)錄入過(guò)程。

發(fā)動(dòng)機(jī)擺針測(cè)量表在試驗(yàn)過(guò)程中會(huì)受振動(dòng)、油氣等環(huán)境因素影響，機(jī)器視覺(jué)識(shí)別率會(huì)有所下降。通過(guò)應(yīng)用數(shù)顯角度尺在發(fā)動(dòng)機(jī)擺針扇形圓心處加裝角度檢測(cè)裝置，將基座固定于擺針扇形圓心底部。隨動(dòng)擺件固定于擺針圓心，隨動(dòng)擺件質(zhì)量很輕，不會(huì)干擾到擺針的正常擺動(dòng)。發(fā)動(dòng)機(jī)擺針擺動(dòng)時(shí)，隨動(dòng)擺件的角度隨之變化，檢測(cè)模塊記錄角度信號(hào)，再經(jīng)過(guò)RS485轉(zhuǎn)USB串口接入電腦，即可在電腦端接收到發(fā)動(dòng)機(jī)擺針擺動(dòng)角度信息，通過(guò)加裝角度檢測(cè)裝置的方式，將發(fā)動(dòng)機(jī)擺針的擺動(dòng)角度檢測(cè)輸出并動(dòng)態(tài)記錄。

單獨(dú)LED數(shù)顯儀表識(shí)別采集改造原理與LED數(shù)顯儀表臺(tái)類同，考慮環(huán)境因素及避免操作過(guò)程存在干涉，設(shè)計(jì)示意圖如圖7所示。

4 結(jié)束語(yǔ)

現(xiàn)階段人工智能圖像識(shí)別算法、傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)算法、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析算法在工業(yè)維修現(xiàn)場(chǎng)的應(yīng)用已經(jīng)逐步趨于成熟，采用該類技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)老舊試驗(yàn)臺(tái)的數(shù)字化改造，相比完全換代數(shù)字化設(shè)備的改造方式成本低、周期可控，改造過(guò)程對(duì)生產(chǎn)任務(wù)影響較小。但識(shí)別采集精度是數(shù)字化改造的重要攻關(guān)課題，短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化采集，仍需結(jié)合人工采用防差錯(cuò)控制、數(shù)據(jù)對(duì)比等手段來(lái)確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率。隨著技術(shù)的逐步發(fā)展，將實(shí)現(xiàn)檢測(cè)完全過(guò)程數(shù)字化，減少人為因素，最終促進(jìn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的健康化管理、精準(zhǔn)化預(yù)測(cè)及智能化應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效的目標(biāo)。

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