该数据库主要是围绕双头背靠背视觉螺丝机系统开发的一套综合数据集合，涵盖了系统运行过程中产生的各类关键数据。数据库记录了每颗螺钉的锁附过程数据，包括扭力值、圈数、锁附时间、浮高检测数据等，这些数据对于产品质量追溯和工艺改进具有重要意义。通过应用该数据库能够实时采集和记录设备运行过程中的各项数据。工作人员可通过详细的锁附记录和报警日志，实现产品质量的全程追溯。

1、原始数据说明：数据为螺丝生产全流程记录，包含15列，具体分别是序号、日期、时间、安全高度、X取距离、X锁距离、吸取时间、提升速度、锁附速度、锁附时间、螺钉规格、扭力、圈数、浮高、产品良率。 2、数据加工说明：采用code_interpreter工具结合pandas库进行结构化数据处理，通过Python脚本实现全流程自动化。 3、核心算法说明：数据清洗：缺失值/重复值检测（已确认无缺失/重复）、类型转换（如序号列保留字符串格式，日期+时间合并为datetime类型）。异常值检测：基于统计描述，采用Z-score法识别离群值。标准化处理：对连续数值列进行Min-Max归一化；对产品良率转换为百分比。 4、适用标准：数据遵循GB/T 28828-2012《信息技术 数据质量评价指标》要求，确保数据完整性、一致性、准确性。参考《机械制造工艺数据采集规范》对关键参数（扭力、圈数、浮高）进行标准化处理。通过描述性统计验证数据分布合理性。 5、创新性数据：新增“锁附效率”，位于数据文件第16列。通过算法计算锁附时间与吸取时间的比值，反映设备运行效率。

通过数据库中的实时数据，生产管理人员可以随时掌握设备的运行状态和生产进度，及时发现并解决潜在问题。根据锁附过程数据和视觉处理结果，分析生产过程中的瓶颈和问题点，优化工艺参数和操作流程，提高生产效率和产品质量。利用数据库中的锁附记录和报警日志，可以对每一颗螺钉的锁附过程进行全程追溯，快速定位质量问题产生的原因和环节。根据设备运行日志和报警记录，可提前发现设备的潜在故障和磨损情况，安排预防性维护计划，减少设备停机时间。

1、名称：序号、日期、时间、安全高度、X取距离、X锁距离、吸取时间、提升速度、锁附速度、锁附时间、螺钉规格、扭力、圈数、浮高、产品良率、锁付效率。 2、数据1：S012、2024年4月9日、8:02:36、2、88、69、1.7、309、300、2.0、M3、0.8、10、0.2、99.8、1.17。 3、数据2：S026、2024年8月23日、14:46:58、5、96、66、2.0、399、250、2.0、M4、1.3、9、0.2、98.1、1.02。 4、数据3：S050、2025年3月19日、15:07:10、2、93、87、2.3、355、200、2.4、M5、1.9、10、0.5、99.1、1.03。 附件下载

1、表名：双头背靠背视觉螺丝机系统数据库。 2、字段名称：序号、日期、时间、安全高度、X取距离、X锁距离、吸取时间、提升速度、锁附速度、锁附时间、螺钉规格、扭力、圈数、浮高、产品良率、锁付效率。 3、字段类型：object、datetime、object、int、int、int、float、int、int、float、object、float、int、float、float、float。 4、字段属性：非空。 5、字段说明：唯一标识符、记录操作发生的精确日期、记录操作发生的精确时间、刀具运行不损伤工件的基准高度、螺丝机X轴取料位移距离、螺丝机X轴锁付位移距离、螺丝被真空吸嘴捕获的持续时间、螺丝在Z轴方向的上升速度、电批旋转的角速度、完成单颗螺丝锁付的周期时间、采用GB/T标准编码、锁付扭矩值、锁付过程中的旋转圈数、螺丝头部与工件表面的垂直间隙、合格品占比、单位时间锁付螺丝数量。 6、示例值：S050、2025年3月19日、15:07:10、2、93、87、2.3、355、200、2.4、M5、1.9、10、0.5、99.1、1.03。