一种模具磨损预警方法、装置、设备及介质与流程

本申请涉及模具健康状态监测，具体涉及一种模具磨损预警方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、在金属冲压生产过程中，模具是决定产品质量、生产效率和成本的核心工艺装备。冲压模具在长期、高频次的服役过程中，凸模与凹模刃口因承受周期性的冲击、剪切和摩擦，必然会发生磨损。随着冲压次数的增加，凸模和凹模的刃口会逐渐钝化，导致冲裁断面质量下降，其中最显著的特征之一是毛刺高度逐渐增大。过大的毛刺不仅影响产品尺寸精度和外观质量，还可能造成后续装配困难、刮伤人员等问题，严重时甚至会因毛刺脱落导致设备卡死或电气短路，存在安全和质量隐患。为了解决模具磨损状态监测的问题，相关技术通常采用定期停机人工检查、基于冲压力/声音/振动等间接物理量测量、机器视觉产品表面检测等方法进行监测。但这些传统的方法精度低、时效性差。

技术实现思路

1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种模具磨损预警方法、装置、设备及介质，以解决上述至少一个缺陷。

2、第一方面，本申请提供的一种模具磨损预警方法，包括：

3、获取由同一模具在每一生产周期中产出的产品的图像，并对图像进行边缘检测，得到产品的实际轮廓线；

4、基于产品的理论轮廓线与所述产品的实际轮廓线之间的差异，获得第一毛刺高度值；

5、对毛刺高度时间序列的局部变化率进行实时监控，以识别磨损状态转变的磨损加速拐点，并基于所述磨损加速拐点确定模具的加速磨损阶段；其中，所述毛刺高度时间序列包括按时间顺序存储的第一毛刺高度值；

6、采用非线性拟合模型对所述加速磨损阶段的第二毛刺高度值进行趋势分析，得到趋势分析结果；

7、基于所述趋势分析结果生成磨损预警提示。。

8、本申请通过构建毛刺高度时间序列，并利用拐点监测与阶段划分将磨损过程划分为初始磨损阶段和加速磨损阶段，针对加速磨损阶段采用非线性模型进行拟合，从而能够在模具发生严重磨损前，提前捕捉到磨损状态的微观恶化趋势，基本避免了突发性质量事故和模具损坏，使预警期显著提前。

9、在一实施例中，磨损加速拐点的确定方法包括：

10、计算毛刺高度时间序列中初始时间段对应的第一毛刺高度值的二阶差分；当连续多个第一毛刺高度值的二阶差分大于第一预设阈值，则将连续多个第一毛刺高度值中的其中一个作为磨损加速拐点。

11、本申请利用二阶差分对磨损加速度的敏感性，能够快速响应磨损速率的突变，实现对磨损加速拐点的实时、可靠检测。

12、于本申请一实施例中，所述磨损加速拐点的确定方法包括：

13、对毛刺高度时间序列中初始时间段对应的第一毛刺高度值进行线性回归拟合，以建立初始线性模型；

14、基于所述初始线性模型，计算连续多个第一毛刺高度值的拟合残差，从而形成拟合残差序列；

15、当所述拟合残差序列单调递增，且连续多个第一毛刺高度值的拟合残差大于第二预设阈值，则将连续多个第一毛刺高度值中的其中一个作为磨损加速拐点。

16、本申请在初始线性模型的基础上，基于拟合残差序列的单调性与阈值联合判据，实现了对磨损加速拐点的实时、鲁棒检测。

17、于本申请一实施例中，采用非线性拟合模型对所述加速磨损阶段的第二毛刺高度值进行趋势分析，包括：

18、将所述加速磨损阶段的第二毛刺高度值同时输入预设的指数增长模型和幂函数模型进行并行拟合；

19、分别计算所述指数增长模型的第一拟合优度和幂函数模型的第二拟合优度；

20、基于所述第一拟合优度与所述第二拟合优度的大小，确定目标非线性拟合模型；

21、基于所述目标非线性拟合模型对所述毛刺高度时间序列进行趋势分析。

22、本申请通过双模型并行拟合与动态优选机制，能够自适应地契合不同工况下的非线性退化规律，提高了模具磨损预警的精确性。

23、于本申请一实施例中，基于所述趋势分析结果生成磨损预警提示，包括：

24、根据所述目标非线性拟合模型的趋势特征参数与毛刺高度阈值，对模具剩余寿命进行预测，得到模具剩余寿命预测值；

25、基于所述模具剩余寿命预测值、所述趋势特征参数、所述磨损加速拐点、第二毛刺高度值生成磨损预警提示。

26、本申请通过提取非线性模型的趋势特征参数，结合预设阈值反推剩余寿命，并生成多维度的预警提示，实现了模具磨损状态的量化评估与可视化管理。该方法避免了人工经验判断的主观性，为生产线提供了科学的模具更换依据，有效降低了因模具突发失效导致的停机风险。

27、于本申请一实施例中，基于所述模具剩余寿命预测值、所述趋势特征参数、所述磨损加速拐点、第二毛刺高度值生成磨损预警提示，包括：

28、若检测到所述磨损加速拐点，则生成一级注意预警提示；

29、若所述趋势特征参数大于第三预设阈值，或所述模具剩余寿命预测值低于第四预设阈值，则生成二级行动预警提示；

30、若所述第二毛刺高度值超过质量阈值，或模具剩余寿命预测值达到第五预设阈值，则生成三级紧急预警提示。

31、第二方面，本申请提供的一种模具磨损预警装置，包括：

32、检测模块，用于获取由同一模具在每一生产周期中产出的产品的图像，并对图像进行边缘检测，得到产品的实际轮廓线；

33、提取模块，用于基于产品的理论轮廓线与所述实际轮廓线，获得第一毛刺高度值；

34、磨损阶段确定模块，用于对毛刺高度时间序列的局部变化率进行实时监控，以识别磨损状态转变的磨损加速拐点，并基于所述磨损加速拐点确定模具的加速磨损阶段；其中，所述毛刺高度时间序列包括按时间顺序存储的第一毛刺高度值；

35、趋势分析模块，用于采用非线性拟合模型对所述加速磨损阶段的第二毛刺高度值进行趋势分析，得到趋势分析结果；

36、预警提示生成模块，用于基于所述趋势分析结果生成磨损预警提示。

37、第三方面，本申请提供一种加工设备，布置有所述的模具磨损预警装置。

38、第四方面，本申请提供一种电子设备，包括：

39、一个或多个处理器；和

40、存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述处理器实现所述的方法。

41、第五方面，本申请提供一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得处理器执行所述的方法。

42、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

1.一种模具磨损预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的模具磨损预警方法，其特征在于，磨损加速拐点的确定方法包括：

3.根据权利要求1所述的模具磨损预警方法，其特征在于，磨损加速拐点的确定方法包括：

4.根据权利要求1所述的模具磨损预警方法，其特征在于，采用非线性拟合模型对所述加速磨损阶段的第二毛刺高度值进行趋势分析，包括：

5.根据权利要求4所述的模具磨损预警方法，其特征在于，基于所述趋势分析结果生成磨损预警提示，包括：

6.根据权利要求5所述的模具磨损预警方法，其特征在于，基于所述模具剩余寿命预测值、所述趋势特征参数、所述磨损加速拐点、第二毛刺高度值生成磨损预警提示，包括：

7.一种模具磨损预警装置，其特征在于，包括：

8.一种加工设备，其特征在于，布置有如权利要求7所述的模具磨损预警装置。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种机器可读介质，其特征在于，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1至6任意一项所述的方法。