摘 要 本文針對傳統(tǒng)端子產(chǎn)品質(zhì)量檢測方法過于落后，圍繞端子缺陷系統(tǒng)如何構(gòu)建和端子缺陷檢測算法進(jìn)行介紹。傳統(tǒng)端子缺陷檢測是人工檢測，容易受到外界因素影響，且檢測效率較為低下。本文研究并設(shè)計的檢測系統(tǒng)基于單片機(jī)系統(tǒng)，排除了外界的干擾，能夠采集端子產(chǎn)品生產(chǎn)過程中承受的壓力曲線，通過數(shù)據(jù)分析處理后判斷其是否存在缺陷。在此缺陷端子檢測系統(tǒng)中，缺陷端子識別準(zhǔn)確率很高，且系統(tǒng)的檢測效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)人工檢測。

關(guān)鍵詞 缺陷檢測;單片機(jī);機(jī)器學(xué)習(xí)

引言

接線端子現(xiàn)如今被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域，在傳遞電信號方面起到連接作用，一個合格的接線端子產(chǎn)品能給生產(chǎn)和使用帶來諸多便利，避免許多麻煩。端子產(chǎn)品缺陷檢測的目的就是檢測出帶有缺陷的接線端子，避免缺陷端子被應(yīng)用到生產(chǎn)和生活中。缺陷端子種類有很多，例如壓著端子變形、端子深壓、端子淺打、端子氧化等。不同種類的缺陷端子在被應(yīng)用后容易造成嚴(yán)重程度不同的惡劣后果。為杜絕缺陷端子流出，提升端子缺陷檢測的效率，本文設(shè)計了缺陷端子產(chǎn)品檢測系統(tǒng)，完成缺陷端子產(chǎn)品檢測方法的更新?lián)Q代。

1端子產(chǎn)品缺陷檢測系統(tǒng)介紹

端子產(chǎn)品缺陷檢測系統(tǒng)的控制核心是單片機(jī)，相當(dāng)于整個系統(tǒng)大腦，主要功能是控制壓力傳感器和光電開關(guān)進(jìn)行壓力數(shù)據(jù)的采集[1]，并與上位機(jī)進(jìn)行串口通信。壓力傳感器相當(dāng)于整個系統(tǒng)的感覺器官，負(fù)責(zé)采集端子產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中每時每刻的壓力數(shù)據(jù)，而后經(jīng)過AD轉(zhuǎn)換被單片機(jī)存儲在內(nèi)存中。光電開光和單片機(jī)相互配合，其采集端子機(jī)開始工作時的工作信號傳輸至單片機(jī)，而后單片機(jī)控制壓力傳感器進(jìn)行壓力數(shù)據(jù)的采集工作。在完成壓力數(shù)據(jù)的采集后，單片機(jī)通過串口與上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，并將壓力數(shù)據(jù)上傳至上位機(jī)。上位機(jī)則對壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析，在獲得此次壓力數(shù)據(jù)的特征值后通過機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型對其進(jìn)行判斷，獲得此次端子產(chǎn)品是否存在缺陷的結(jié)論。

整個端子缺陷檢測系統(tǒng)具有很高的實時性，在能夠保證缺陷端子產(chǎn)品檢測準(zhǔn)確率的情況下還能夠具有很高的檢測效率。系統(tǒng)的人機(jī)交互界面通過觸摸屏實現(xiàn)，且系統(tǒng)能夠存儲所有已經(jīng)完成采集的端子，并將其分類。在端子存在缺陷時，系統(tǒng)會發(fā)出警報提示用戶，并自動保存數(shù)據(jù)，開始準(zhǔn)備下一次的數(shù)據(jù)采集工作。壓力數(shù)據(jù)采集部分與上位機(jī)部分通過串口進(jìn)行連接，人機(jī)界面接收到的指令也通過串口由上位機(jī)傳給單片機(jī)，從而完成指令的控制。

2系統(tǒng)設(shè)計

端子產(chǎn)品缺陷檢測系統(tǒng)分為壓力數(shù)據(jù)采集部分和上位機(jī)數(shù)據(jù)處理部分。壓力數(shù)據(jù)采集部主要功能是采集壓力數(shù)據(jù)，并將其通過串口傳給上位機(jī)。上位機(jī)數(shù)據(jù)處理部分則是對接收到的壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型對其進(jìn)行判斷，給出是否存在缺陷的檢測結(jié)果。

2.1 壓力數(shù)據(jù)采集部分

壓力數(shù)據(jù)采集部分由單片機(jī)、壓力傳感器與廣電開關(guān)組成，完成壓力數(shù)據(jù)的采集與上傳工作。這就要求系統(tǒng)的單片機(jī)要具有很高的數(shù)據(jù)處理速度，同時也要有較大的內(nèi)存空間，綜合考慮以上問題和性價比等后選擇了STM32F407單片機(jī)。STM32F407ZGT6單片機(jī)的內(nèi)核是Cortex_M4，內(nèi)核最高主頻能達(dá)到168MHz，具備浮點運(yùn)算能力和增強(qiáng)的DSP處理指令，且具有高達(dá)1M字節(jié)的Flash內(nèi)存和196K字節(jié)的SRAM內(nèi)存，內(nèi)部集成了3個ADC，可以獨立使用，也可以兩個或三個同時使用，同時使用時可大幅度提高采樣頻率，最高可達(dá)到2.4Mhz。同樣STM32F407單片機(jī)也包含了串口通信模塊，能夠?qū)纹瑱C(jī)采集的電壓數(shù)據(jù)上傳至上位機(jī)PC。STM32F407單片機(jī)同時有很多種外部中斷方式，能夠被用來檢測光電開關(guān)的狀態(tài)，進(jìn)行壓力傳感器的數(shù)據(jù)采集。

傳感器是工業(yè)檢測中進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的重要部件，壓力傳感器可以將其受到的壓力信號按照一定的規(guī)律轉(zhuǎn)變成電信號輸出。壓力傳感器的品質(zhì)決定了所采集數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確、是否存在干擾噪聲等，并且與整個檢測平臺的運(yùn)行有著密切的聯(lián)系，考慮到本文需要解決的是端子機(jī)平臺測量壓力的問題，本文選擇了RHM240壓電應(yīng)變傳感器，該傳感器使用壓電效應(yīng)作為其工作原理，該傳感器能夠很好地測量動態(tài)的應(yīng)力，能夠檢測出傳感器所受到的極小的形變，并以電壓信號形式將其輸出，檢測精度極高，非常適合被用于測量接線端子生產(chǎn)過程所受到的壓力變化數(shù)據(jù)。

2.2 上位機(jī)數(shù)據(jù)處理部分

上位機(jī)在接收到壓力數(shù)據(jù)后，需要對壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。壓力傳感器采集的過程中可能不可避免地會受到外界環(huán)境的影響，因此所采集的壓力數(shù)據(jù)中也會出現(xiàn)一些噪聲數(shù)據(jù)，壓力數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的就是消除壓力數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，保留原始數(shù)據(jù)中的特征，本文選擇使用小波降噪方法對壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其處理過程為：首先需要將壓力數(shù)據(jù)信號用小波變化處理，通過將信號投影在頻帶上從而分離原始信號中不同頻率部分的信號，之后選擇合適的閾值對所有被分離后的信號進(jìn)行濾波，再將所有已經(jīng)濾波后的分離信號進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)完成后所獲得的信號即是已經(jīng)消除噪聲的壓力數(shù)據(jù)信號。

在壓力數(shù)據(jù)信號完成去噪處理后，所得的壓力數(shù)據(jù)中具備所有端子產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的特征信息，壓力數(shù)據(jù)曲線能夠很好地表現(xiàn)出其中的特征，故選用曲線擬合的方法對壓力數(shù)據(jù)曲線進(jìn)行擬合，使用曲線擬合完成后的參數(shù)作為特征。這種特征提取方法相比于使用壓力數(shù)據(jù)曲線中的集合特征有很多優(yōu)點，例如更加直觀、特征更精確和更穩(wěn)定。

在完成壓力數(shù)據(jù)特征提取之后，再通過機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型對特征值進(jìn)行分類，就能夠獲得本次端子產(chǎn)品是否存在缺陷的結(jié)論。但在使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型前，需要對機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，使機(jī)器學(xué)習(xí)能夠在有數(shù)據(jù)的前提下對其進(jìn)行分類[2]。即在本系統(tǒng)使用前需要使用已有的端子是否存在缺陷的特征數(shù)據(jù)集對機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，只有經(jīng)過學(xué)習(xí)的分類模型才具備將端子是否存在缺陷進(jìn)行分類的能力，經(jīng)過訓(xùn)練學(xué)習(xí)后的分類模型能夠準(zhǔn)確地辨別出本次端子是否存在缺陷，最終給出結(jié)論，將判定結(jié)果反饋至人機(jī)交互界面，并由其是否是缺陷端子判斷是否觸發(fā)警報，同時將本次的壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行編號保存。

3結(jié)束語

端子產(chǎn)品缺陷檢測系統(tǒng)能夠應(yīng)用到所有的端子機(jī)上，具有很強(qiáng)的實用性和適應(yīng)性，改變端子和連接線類型只需要重新學(xué)習(xí)，很快就能夠重新對端子產(chǎn)品進(jìn)行檢測。壓力傳感器具有便于安裝的特點，能夠方便的安裝在各種類型的端子機(jī)上，能有效滿足所有端子產(chǎn)品檢測的需要。

參考文獻(xiàn)

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[2] 崔春宇.基于隨機(jī)森林的LTE網(wǎng)絡(luò)覆蓋評估研究[J].通訊世界， 2020，27（4）：75-76.

作者簡介

陳晨（1996-），男，安徽六安人;畢業(yè)院校：安徽工業(yè)大學(xué)，專業(yè)：控制工程，學(xué)歷：碩士研究生，現(xiàn)就職單位：安徽工業(yè)大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)在端子產(chǎn)品分類方面。