CN112947264A - 点胶机控制方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种点胶机控制方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作。通过执行本技术方案，可以达到通过控制数据预测模型控制点胶机执行点胶操作，降低生产成本，提高生产效率的技术效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种点胶机控制方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
点胶涂覆是对流体进行控制，并将流体点滴、涂覆与产品表面或内部，在汽车、3C、建筑、食品、包装等行业应用非常广泛。点胶涂覆工艺参数决定了涂覆的质量，而调试工艺参数需要经验丰富的工艺工程师人为主导，且费时费力。而目前的点胶涂覆工艺参数调试模型能做到胶阀出胶，但准确度不高，无法控制点胶机做到准确的胶宽或胶厚(胶高)数据，适用性不好，因此，需要一种基于人工智能的自适应点胶机控制方法。
发明内容
本发明实施例中提供了一种点胶机控制方法、装置、电子设备及介质，可以达到通过控制数据预测模型控制点胶机执行点胶操作，降低生产成本，提高生产效率的技术效果。
第一方面，本发明实施例中提供了一种点胶机控制方法，包括：
确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；
将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；
依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作
第二方面，本发明实施例中还提供了一种点胶机控制装置，包括：
信息确定模块，用于确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；
数据确定模块，用于将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；
点胶执行模块，用于依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作。
第三方面，本发明实施例中还提供了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例中提供的点胶机控制方法。
第四方面，本发明实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例中提供的点胶机控制方法。
本发明实施例中提供了一种点胶机控制方法，确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作。
采用本申请技术方案，首先通过确定胶线特征需求数据和点胶机的参数信息，再将胶线特征需求数据和点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型中，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的，最后依据点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作，完成自动点胶，能够达到通过控制数据预测模型控制点胶机执行点胶操作，降低生产成本，提高生产效率的技术效果。
上述发明内容仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是本申请实施例一提供的一种点胶机控制方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的一种控制数据预测模型输入输出示意图；
图3是本申请实施例二提供的点胶机控制装置的结构示意图；
图4是本申请实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
图1是本发明实施例一中提供的一种点胶机控制方法的流程图，该方法可适用于通过模型控制点胶机进行点胶操作的情况，该方法可由点胶机控制装置来执行，该装置可由软件和/或硬件实现，并可集成于电子设备中。如图1所示，本实施例中的点胶机控制方法，包括以下步骤：
S110、确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息。
其中，胶线特征需求数据可以是点胶控制***想要达到的点胶效果的胶线形态数据，点胶机参数信息可以是点胶机的各项物理、化学参数，可以通过点胶机本身进行调整。
在本实施例的一种可选方案中，可以与本实施例中的一个或者多个可选方案结合。胶线特征需求数据包括：胶宽、胶高和尺寸公差；其中，所述胶宽用于表征点胶宽度；所述胶高用于表征点胶厚度；所述尺寸公差，用于表征点胶宽度和点胶厚度偏差的最大值。
其中，胶宽和胶高指的就是胶线的宽度和厚度，尺寸公差指的是点胶控制***允许的胶宽和胶高的最大误差。
在本实施例的一种可选方案中，可以与本实施例中的一个或者多个可选方案结合。所述点胶机参数信息包括：机器参数和环境参数，其中，机器参数包括点胶高度、点胶速度和胶阀喷嘴直径，环境参数包括环境温度和环境湿度。
其中，机器参数指的是点胶机可调节的参数，点胶高度是点胶机的胶头离待点胶的位置的距离，点胶速度指的是出胶口运动的速度，胶阀喷嘴的直径是可以调节的。环境参数指的是当前点胶机运行环境的温度和湿度。这些参数都是影响点胶机出胶效果的因素，因此需要参考设置环境参数来进一步训练模型。
S120、将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的。
其中，预设数量的点胶机训练样本数据可以是在较长一段时间内由点胶工艺工人师傅操作点胶机完成的质量良好的点胶结果数据和点胶机参数数据。如图2所示，控制模型的输入可包括胶水参数、机器参数、环境参数、产品信息和胶阀参数，控制模型的输出可包括点胶机的机器控制数据，出胶的胶阀控制数据，依据胶桶温度等的环境调整数据。
采用上述技术方案，通过构建点胶机控制数据预测模型，，实现了工艺工程师的思维过程和智能行为，完成了点胶涂覆自动控制。
在本实施例的一种可选方案中，可以与本实施例中的一个或者多个可选方案结合。所述点胶机控制数据用于控制点胶机通过点胶操作得到想要的胶线特征，包括机器控制数据、胶阀控制数据和环境数据。
其中，机器控制数据可以是点胶机出胶口的运行速度，供胶气压等，环境数据可以是当前胶水的胶桶加热温度，胶头加热温度等。
在本实施例的一种可选方案中，可以与本实施例中的一个或者多个可选方案结合。所述胶阀控制数据用于控制胶水的注入操作，包括打开时间、关闭时间、撞针行程和延时时间。
在本实施例的一种可选方案中，可以与本实施例中的一个或者多个可选方案结合。所述控制数据预测模型的训练过程，可包括步骤A1-A3：
步骤A1、获取点胶机训练样本数据，所述点胶机训练样本数据包括人工胶线形态特征信息样本，所述人工胶线形态特征信息样本标注有点胶机控制数据。
步骤A2、依据标注有点胶机控制数据的所述人工胶线形态特征信息样本，对初始模型进行参数训练，得到训练结果。
步骤A3、若所述训练结果经过点胶机测试样本数据的测试，则确定通过强化学习训练得到控制数据预测模型。
其中，人工胶线形态特征信息样本指的是点胶工艺师傅人工控制点胶机完成的胶线信息，在人工胶线形态特征信息样本上标注了控制点胶机执行点胶的控制参数数据。训练结果经过点胶机测试样本数据的测试可以指的是通过输入样本形态特征信息，测试模型输出的控制数据是否与测试样本数据中的控制数据一致或接近。
控制数据预测模型是可扩展模型，适用于各种点胶涂覆控制，支持多种胶阀，例如压电阀、螺杆阀等，还支持多种类型的胶水，如热熔胶、UV胶等。
S130、依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作。
在本实施例的一种可选方案中，可以与本实施例中的一个或者多个可选方案结合。在依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作之后，可包括步骤B1-B3：
步骤B1、检测胶线形态特征信息。
步骤B2、若所述胶线形态特征信息与所述胶线特征需求数据的偏差大于预设偏差范围，则将当前所述控制数据预测模型的输入和输出数据反馈到所述控制数据预测模型中。
步骤B3、迭代更新所述控制数据预测模型，并重新确定点胶机控制数据执行点胶操作。
其中，胶线形态特征信息可以指的是实际经过控制点胶机完成点胶操作之后的胶线的形态特征数据。胶线形态特征信息还包括胶线质量信息，可包括是否发生断胶、缺胶和波浪胶线等结果。预设的偏差范围可以是±0.2mm。在胶线形态特征信息与胶线特征需求数据的偏差大于预设偏差范围时，对控制数据预测模型进行迭代处理，更新控制数据预测模型，依据更新后的控制数据预测模型重新确定点胶机控制数据来执行点胶操作。
本实施例的技术方案，通过确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；将胶线特征需求数据和点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；依据点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作，达到了通过控制数据预测模型控制点胶机执行点胶操作，降低生产成本，提高生产效率的技术效果。
实施例二
图3是本发明实施例二中提供的一种点胶机控制装置的结构示意图。该装置可适用于通过模型控制点胶机进行点胶操作的情况，该装置可由软件和/或硬件实现，并集成在电子设备中。该装置用于实现上述实施例提供的点胶机控制方法。如图3所示，本实施例中提供的点胶机控制装置，包括：
信息确定模块310，用于确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；
数据确定模块320，用于将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；
在上述实施例的基础上，可选的，数据确定模块320，用于：
所述控制数据预测模型的训练过程，包括：
获取点胶机训练样本数据，所述点胶机训练样本数据包括人工胶线形态特征信息样本，所述人工胶线形态特征信息样本标注有点胶机控制数据；
依据标注有点胶机控制数据的所述人工胶线形态特征信息样本，对初始模型进行参数训练，得到训练结果；
若所述训练结果经过点胶机测试样本数据的测试，则确定通过强化学习训练得到控制数据预测模型。
点胶执行模块330，用于依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作。
在上述实施例的基础上，可选的，点胶执行模块330，用于：
检测胶线形态特征信息；
若所述胶线形态特征信息与所述胶线特征需求数据的偏差大于预设偏差范围，则将当前所述控制数据预测模型的输入和输出数据反馈到所述控制数据预测模型中；
迭代更新所述控制数据预测模型，并重新确定点胶机控制数据执行点胶操作。
在上述实施例的基础上，可选的，信息确定模块310用于：
所述胶线特征需求数据包括：胶宽、胶高和尺寸公差；
其中，所述胶宽用于表征点胶宽度；
所述胶高用于表征点胶厚度；
所述尺寸公差，用于表征点胶宽度和点胶厚度偏差的最大值。
在上述实施例的基础上，可选的，信息确定模块310还用于：
所述点胶机参数信息包括：机器参数和环境参数，其中，机器参数包括点胶高度、点胶速度和胶阀喷嘴直径，环境参数包括环境温度和环境湿度。
在上述实施例的基础上，可选的，数据确定模块320，还用于：
所述点胶机控制数据用于控制点胶机通过点胶操作得到想要的胶线特征，包括机器控制数据、胶阀控制数据和环境数据。
在上述实施例的基础上，可选的，数据确定模块320，还用于：
所述胶阀控制数据用于控制胶水的注入操作，包括打开时间、关闭时间、撞针行程和延时时间。
本发明实施例中所提供的点胶机控制装置可执行上述本发明任意实施例中所提供的点胶机控制方法，具备执行该点胶机控制方法相应的功能和有益效果，详细过程参见前述实施例中点胶机控制方法的相关操作。
实施例三
图4是本申请实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备中可集成本申请实施例提供的点胶机控制装置。如图4所示，本实施例提供了一种电子设备400，其包括：一个或多个处理器420；存储装置410，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420执行，使得所述一个或多个处理器420实现本申请实施例所提供的点胶机控制方法，该方法包括：
确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；
将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；
依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作。
当然，本领域技术人员可以理解，处理器420还实现本申请任意实施例所提供的点胶机控制方法的技术方案。
图4显示的电子设备400仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，该电子设备400包括处理器420、存储装置410、输入装置430和输出装置440；电子设备中处理器420的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器420为例；电子设备中的处理器420、存储装置410、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线450连接为例。
存储装置410作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块单元，如本申请实施例中的点胶机控制方法对应的程序指令。
存储装置410可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储装置410可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置410可进一步包括相对于处理器420远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置430可用于接收输入的数字、字符信息或语音信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏、扬声器等电子设备。
本申请实施例提供的电子设备，可以达到通过控制数据预测模型控制点胶机执行点胶操作，降低生产成本，提高生产效率的技术效果。
实施例四
本发明实施例四中提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时用于执行点胶机控制方法，该方法包括：
确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；
将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；
依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作。
可选的，该程序被处理器执行时还可以用于执行本发明任意实施例中所提供的点胶机控制方法。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于：电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、无线电频率(RadioFrequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种点胶机控制方法，其特征在于，包括：
确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；
将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；
依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制数据预测模型的训练过程，包括：
获取点胶机训练样本数据，所述点胶机训练样本数据包括人工胶线形态特征信息样本，所述人工胶线形态特征信息样本标注有点胶机控制数据；
依据标注有点胶机控制数据的所述人工胶线形态特征信息样本，对初始模型进行参数训练，得到训练结果；
若所述训练结果经过点胶机测试样本数据的测试，则确定通过强化学习训练得到控制数据预测模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作之后，包括：
检测胶线形态特征信息；
若所述胶线形态特征信息与所述胶线特征需求数据的偏差大于预设偏差范围，则将当前所述控制数据预测模型的输入和输出数据反馈到所述控制数据预测模型中；
迭代更新所述控制数据预测模型，并重新确定点胶机控制数据执行点胶操作。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述胶线特征需求数据包括：胶宽、胶高和尺寸公差；
其中，所述胶宽用于表征点胶宽度；
所述胶高用于表征点胶厚度；
所述尺寸公差，用于表征点胶宽度和点胶厚度偏差的最大值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点胶机参数信息包括：机器参数和环境参数，其中，机器参数包括点胶高度、点胶速度和胶阀喷嘴直径，环境参数包括环境温度和环境湿度。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点胶机控制数据用于控制点胶机通过点胶操作得到想要的胶线特征，包括机器控制数据、胶阀控制数据和环境数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述胶阀控制数据用于控制胶水的注入操作，包括打开时间、关闭时间、撞针行程和延时时间。
8.一种点胶机控制装置，其特征在于，所述装置包括：
信息确定模块，用于确定胶线特征需求数据和点胶机参数信息；
数据确定模块，用于将所述胶线特征需求数据和所述点胶机参数信息输入至预先训练得到的控制数据预测模型，确定点胶机控制数据；其中，所述控制数据预测模型是基于预设数量的点胶机训练样本数据进行训练得到的；
点胶执行模块，用于依据所述点胶机控制数据控制点胶机执行点胶操作。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，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，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1-7中任一所述的点胶机控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一所述的点胶机控制方法。
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