一种多源特征驱动压铸成品质量分类方法及系统与流程

本发明属于压铸件质量检测，具体涉及一种多源特征驱动压铸成品质量分类方法及系统。

背景技术：

1、汽车铝合金压铸件通常具有薄壁、加强筋、安装孔、浇口、溢流槽、排气槽以及分型面边缘等复杂结构，其成品质量受压射速度、压射压力、压射行程、增压时间、模具温度、真空度、冷却状态、喷涂状态及熔体温度等多种生产因素共同影响。

2、现有压铸成品质量检测方案通常采集慢速压射速度、快速压射速度、增压建立时间、最大压力、最大速度等工艺参数，并通过分类模型对压铸件质量进行判断；部分方案还将压铸循环编号、模腔编号或成品标识与工艺参数绑定，以实现质量追溯。此外，也有方案利用表面图像、三维轮廓或探伤结果识别飞边、毛刺、裂纹、冷隔、气孔等缺陷。

3、然而，现有方案通常将整个压铸周期的过程数据直接提取为若干统计特征，或者对全过程曲线进行统一缩放，未按照慢压射、快速填充、建压增压、保压和冷却顶出等具有不同物理含义的阶段分别进行时间归一化。当不同压铸循环的阶段持续时间发生变化时，同一物理阶段的数据难以准确对应，容易影响质量分类的稳定性。

4、同时，现有方案通常将压铸过程参数、模具温度参数及成品检测特征作为普通特征向量进行拼接，未将压铸阶段异常与浇口、溢流、排气、冷却水道、模温采集位置、薄壁区及分型面边缘等产品或模具结构区域建立关联，因而难以反映工艺异常、模具状态与具体成品缺陷区域之间的关系。

5、此外，压铸生产线中的传感器数据、视觉图像和三维点云可能存在数据缺失、信号噪声、时间同步偏差、图像模糊、反光或点云不完整等情况。若对不同来源的数据进行等权融合，采集质量较低的数据可能对分类结果产生干扰。对于分类置信度不足的成品，现有方案也难以根据风险程度自动确定直接流转、去毛刺返修、复检或隔离等处置路径，存在风险成品被误放行的可能。

6、因此，需要提供一种多源特征驱动压铸成品质量分类方法及系统，对单件压铸成品关联的多源生产数据按照压铸物理阶段进行归一化处理，建立产品与模具结构区域之间的关联，并根据不同数据源的采集可信度进行融合，以提高压铸成品质量分类的稳定性和生产处置的可靠性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种多源特征驱动压铸成品质量分类方法及系统，用于解决现有技术中压铸过程数据对应不准确、多源特征关联不足及低质量数据易导致质量分类不稳定和风险成品误放行的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供一种多源特征驱动压铸成品质量分类方法，包括以下步骤：

3、生成与单件压铸成品对应的成品追溯标识，采集与所述成品追溯标识关联的多源生产数据，所述多源生产数据包括压射压力曲线、压射速度曲线、压射行程曲线、模具状态数据和成品检测数据并绑定至成品追溯标识；

4、根据所述压射压力曲线、压射速度曲线和压射行程曲线确定压铸周期的物理阶段，将上述各物理阶段内的过程曲线按本阶段起止时刻映射为阶段归一化曲线，并提取阶段化过程特征；

5、从所述成品检测数据中提取缺陷参数和气密性检测结果，得到检测特征；

6、建立产品与模具结构区域图，将阶段化过程特征以及由所述检测特征映射至对应节点，得到结构化多源质量特征；

7、将所述结构化多源质量特征划分为过程曲线模态、模具温度模态、视觉图像模态和三维点云模态，并根据多源生产数据的采集质量计算模态可信度，按模态可信度进行门控融合得到多源融合质量特征；

8、依据多源融合质量特征确定成品质量类别、分类置信度、异常压铸阶段和异常产品结构区域，当所述过程曲线模态、模具温度模态、视觉图像模态和三维点云模态中至少两个模态的模态可信度低于可信度阈值或分类置信度低于置信阈值时禁止生成直接流转指令；

9、根据成品质量类别生成处置控制指令并发送至生产线物理设备，使单件压铸成品进入对应处置路径，并接收处置反馈后绑定至成品追溯标识。

10、进一步地，所述成品追溯标识包括压铸机编号、模具编号、模腔编号、压铸循环号和取件时间戳；对于一模多腔产品，同一压铸循环下的不同模腔成品分别生成不同成品追溯标识，并按模腔编号和取件顺序绑定成品检测数据。

11、进一步地，所述物理阶段包括慢压射阶段、快速填充阶段、建压增压阶段、保压阶段和冷却顶出阶段；其中，慢压射阶段和快速填充阶段根据压射速度变化确定，建压增压阶段根据压射压力上升拐点确定，保压阶段根据压力稳定区间确定，冷却顶出阶段根据开模信号、顶出信号或机器人取件信号确定。

12、进一步地，所述阶段归一化曲线通过以下方式获得：以对应物理阶段的起止时刻建立归一化时间坐标，并对该物理阶段内的过程曲线进行插值采样，使不同压铸循环中同一物理阶段的曲线具有统一采样位置；所述阶段化过程特征包括阶段持续时间、压力峰值、速度波动、建压时间、保压稳定性、模温梯度或真空建立时间。

13、进一步地，所述产品与模具结构区域图包括产品结构区域节点和模具结构区域节点；所述产品结构区域节点包括浇口邻近区、溢流槽邻近区、薄壁区、安装孔区或分型面边缘区，所述模具结构区域节点包括内浇口区域、排气槽区域、冷却水道作用区域或模温传感器覆盖区域，节点之间的边表示金属流动路径、热耦合、几何邻接或传感器覆盖关系。

14、进一步地，将阶段化过程特征映射至对应结构区域节点，包括：将快速填充阶段的速度波动特征关联至浇口至远端薄壁区的流动路径相关节点，将建压增压阶段和保压阶段的压力特征关联至内浇口区域及其对应产品区域节点，将视觉检测或三维检测得到的缺陷特征映射至缺陷所在的产品结构区域节点。

15、进一步地，所述模态可信度根据数据缺失率、时间同步偏差、信号噪声、图像清晰度、反光程度、点云完整度或设备报警状态确定；当某一数据来源的模态可信度低于对应可信度阈值时，降低该数据来源在门控融合中的融合权重。

16、进一步地，当直接合格类别对应的类别概率为最大类别概率时，若视觉图像质量低于图像质量阈值、三维点云完整度低于点云质量阈值、建压增压阶段偏离良品阶段原型曲线超过偏离阈值或同模腔连续出现异常反馈，则抑制直接合格概率，并将成品质量类别确定为需复检或不合格隔离。

17、进一步地，所述处置控制指令包括成品追溯标识、质量类别、分类置信度、异常压铸阶段、异常产品结构区域和目标通道；所述处置反馈包括返修结果、复检结果、探伤结果或报废原因，并用于更新历史样本标签、良品阶段原型曲线或模腔风险状态。

18、本发明还提供一种多源特征驱动压铸成品质量分类系统，包括成品追溯与多源采集模块、阶段归一化特征提取模块、结构区域图建模与特征映射模块、模态可信度门控融合模块、质量分类与防误放行模块以及处置路径输出模块；

19、所述成品追溯与多源采集模块用于生成成品追溯标识并绑定多源生产数据；

20、所述阶段归一化特征提取模块用于确定物理阶段、生成阶段归一化曲线并提取阶段化过程特征；

21、所述结构区域图建模与特征映射模块用于建立产品与模具结构区域图；

22、所述模态可信度门控融合模块用于计算模态可信度并得到多源融合质量特征；

23、所述质量分类与防误放行模块用于输出成品质量类别、分类置信度、异常压铸阶段和异常产品结构区域，并在触发低可信或低置信条件时禁止输出直接流转指令；

24、所述处置路径输出模块用于向生产线物理设备发送处置控制指令并接收处置反馈。

25、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

26、1、本发明按照慢压射、快速填充、建压增压、保压以及冷却顶出等压铸物理阶段，对压力、速度、行程、模温及真空等过程数据分别进行归一化处理，能够减小不同压铸周期持续时间变化对特征对应关系的影响，提高质量分类的稳定性；

27、2、本发明根据压铸件产品结构、浇口、溢流、排气、冷却水道、模温采集位置及分型面等建立产品与模具结构区域图，并将过程异常和成品检测特征映射至对应结构区域，有利于反映压铸工艺异常、模具状态与成品缺陷区域之间的关联；

28、3、本发明根据数据缺失率、时间同步偏差、图像清晰度、点云完整度等采集状态计算各数据模态的可信度，并通过门控机制调节各模态的融合贡献，从而降低低质量数据对分类结果的干扰，提高多源数据融合的可靠性；

29、4、本发明通过质量分类模型输出直接合格、需去毛刺或返修、需复检以及不合格隔离等质量类别，并在多个关键模态可信度较低或分类置信度不足时限制成品直接放行，同时控制分拣机构、返修工位、复检工位或隔离区执行相应操作，从而降低不合格压铸成品误放行的风险。