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龙图腾网恭喜托付保(南京)电力技术有限公司申请的专利一种工业可编程控制器生产自动化检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119200575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411751746.6，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种工业可编程控制器生产自动化检测方法是由廖世克;周劲鹰;李慧;邢跃春;王建军设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业可编程控制器生产自动化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业可编程控制器生产自动化检测方法，涉及自动化检测技术领域。一种工业可编程控制器生产自动化检测方法，包括有：生产自动化灯光调整、生产自动化外观检测和生产自动化特征融合检测。本发明通过获取初始待测控制器的分块图像集，并利用光照分块布局模型进行分析优化，确保图像拍摄的质量和一致性；通过去除噪声和干扰，优化光照条件，提高了图像的清晰度和可用性；通过外观检测模型，利用CNN等技术对控制器的外观进行精确检测，确保其符合设计规范；结合性能测试数据集，通过性能检测模型进行分析，确保控制器的功能性和可靠性。

本发明授权一种工业可编程控制器生产自动化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种工业可编程控制器生产自动化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：生产自动化灯光调整；获取待测控制器的初始待测控制器分块图像集X，X＝{Xi|i＝1，2，…，I}，Xi表示初始待测控制器部件分块图像，I为待测控制器部件分块的总数量；将初始待测控制器分块图像集输入至质检图像光照分块布局分块模型中进行分析，得到待测控制器分块光照布局方案；基于待测控制器分块光照布局方案对待测控制器重新进行分块图像拍摄，得到待测控制器分块检测图像集；质检图像光照分块布局分块模型包括有图像预处理层、分块特征分析层、光照优化层和方案输出层：图像预处理层用于对初始待测控制器分块图像集X中的初始待测控制器部件分块图像Xi进行预处理，得到预处理初始待测控制器部件分块图像Xi’；分块特征分析层用于对预处理初始待测控制器部件分块图像Xi’进行多尺度特征提取，得到待测控制器部件特征区域特征Zi；光照优化层用于对待测控制器部件特征区域特征Zi利用反光抑制函数进行光照方案优化，得到待测控制器分块光照布局Fi；方案输出层用于循环遍历初始待测控制器分块图像集X中的初始待测控制器部件分块图像Xi，得到所有待测控制器分块光照布局Fi；将所有待测控制器分块光照布局Fi进行组合，得到待测控制器分块光照布局方案，并输出待测控制器分块光照布局方案；其中，构建光照优化层中反光抑制函数的具体步骤，包括：收集若干组控制器外观对照训练样本；每一组控制器外观对照训练样本中包含一组反光控制器分块图像和调整后控制器分块图像；将若干组控制器外观对照训练样本进行组合，得到控制器外观对照训练集；利用基础神经网络模型对控制器外观对照训练集进行函数拟合，得到初始反光抑制函数；基于初始反光抑制函数构建K个优化反光抑制函数个体Hk，k＝1，2，…，K；将K个优化反光抑制函数个体Hk组合，得到反光抑制函数迭代种群；设个体百分比为W；基于个体百分比将反光抑制函数迭代种群划分为Q个迭代群体Dq，q＝1，2，…，Q；Q＝K*W；将反光抑制函数迭代种群中的其余优化反光抑制函数个体Hk均匀分布在迭代群体Dq中，并在迭代群体Dq随机生成种群内最优个体；设优化反光抑制函数个体Hk的适应度为适应度Sk；设定最大迭代次数；计算适应度Sk的具体步骤，包括：利用优化反光抑制函数个体Hk对控制器外观对照训练样本中的反光控制器分块图像进行模拟调整，得到模拟调整分块图像；计算模拟调整分块图像和调整后控制器分块图像的相似度，得到模拟调整相似度；将所有控制器外观对照训练样本的模拟调整相似度均值作为适应度Sk；基于迭代群体Dq进行种群迭代，每一次种群迭代中，将迭代群体Dq内适应度最大的个体作为新的种群内最优个体；并引入个体随机波动因子U，U＝randLup-Ldown+Ldown，Lup表示种群迭代空间的上界，Ldown表示种群迭代空间的下界，rand表示随机函数；利用个体随机波动因子U对迭代群体Dq中的部分优化反光抑制函数个体进行个体变异操作，实现对迭代群体Dq的更新操作；当到达最大迭代次数时，输出适应度最大对应的优化反光抑制函数个体，即为最优优化反光抑制函数个体；将最优优化反光抑制函数个体中的反光抑制函数作为光照优化层中的反光抑制函数；基于改进后的图像处理方法进行构建，用于对初始待测控制器分块图像集X进行图像预处理，去除图像噪声和干扰；步骤S2：生产自动化外观检测；根据待测控制器分块检测图像集和控制器外观检测模型对待测控制器进行外观检测，得到待测控制器外观检测结果；控制器外观检测模型包括有模型配准层、图像融合层、外观检测层和外观检测结果输出层，基于CNN模型进行构建，用于利用点云配准模型进行外观检测；步骤S3：生产自动化特征融合检测；获取待测控制器的待测控制器性能测试数据集Y，Y＝{Yn|n＝1，2，…，N}；其中，N为待测控制器性能测试分项指标的总数量，Yn表示待测控制器性能分项指标；将待测控制器性能测试数据集Y输入至控制器性能检测模型中进行数据分析，得到待测控制器性能检测结果；若待测控制器外观检测结果和待测控制器性能检测结果均为通过，则待测控制器完成一次生产自动化检测；否则，重新对待测控制器进行调整。

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