电力物资智能柔性检测系统研究应用

本文通过对电力物资抽检业务现状进行梳理分析，在物资抽检业务需求的基础上，应用物联网技术以及柔性测试技术，设计电力物资智能柔性检测系统框架，建立物资柔性检测的策略模型，以及综合数据处理平台，完善物资抽检的全面智能物联的质量管控体系，进一步实现物资管理的高效和安全。

随着物联网、大数据等信息技术在工业领域的不断深化应用，以及现代化企业中对于质量管控的精准度要求和智能化标准不断提高，为满足产品检测的高效性、复杂性、可靠性，以组合测量技术和智能传感器为核心的柔性检测系统应运而生，以模块化、智能化的检测系统实现对不同的检测对象的连续性自主检测以及检测结果的自动生成，进一步实现企业的全面高效的质量管理。

在电力物资抽检业务中，由于电力设备的种类繁多，而且针对不同供应商的不同工艺流程有着不同的检测标准，产品抽检需要大量人手，且没有形成量化检测指标体系，物资抽检的效率与可靠性存在很大问题，应用柔性检测技术对电力物资检测指标进行模块化拆解，应用组合测试测量系统进行检测数据整合，根据不同电力物资、不同供应商、不同工艺流程等相应的维度建立柔性检测策略模型，同时建立检测数据处理平台，实现各模块的数据互联以及物资检测报告的智能生成。

2. 文献综述 为解决物资检测中的诸多不便与痛点， 于浩和杜福洲在《基于组合测量的大尺度产品柔性检测技术》中针对大型复杂产品检测具有的多尺度特征并存、多源测量数据融合特点，提出一种基于组合测量的大尺度产品柔性检测技术，构建具备广域移动、局域精准执行和末端高精度检测特性的柔性测量单元，以实现柔性化和自动化在线检测[1]。

胡诗尧、周华民、郭飞、刘家欢在《基于迁移学习的塑件外观缺陷柔性检测方法》提出了共享模型中低维特征参数的柔性外观缺陷检测方法，该方法首先通过卷积神经网络提取外观缺陷的抽象特征，训练一个目标检测模型, 在需要检测类似缺陷时，将该模型最后一层重新初始化后作为预训练模型，获得识别该缺陷特征的经验知识，最后通过少量样本对重新初始化后的模型进行微调，快速训练得到一个新的检测模型[2]。

张翔、陆永华、李阳在《基于PLC 的柔性检测线传输与监控系统设计》设计了一套基于PLC 控制的检测线传输平台与监控系统，并且通过对检测线循环回路的不同设计及论证，确定了整个系统的输送结构与控制策略，整个系统能够稳定运行并拥有良好的人机交互功能[3]。