陳猛1，董岱2，逄鵬博3，梁健民1，胡穎瑜1，李松晶4，*
(1.震德塑料機(jī)械有限公司，廣東佛山528300;2.南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)機(jī)械工程學(xué)院，江蘇南京210023;3.震雄機(jī)械(深圳)有限公司，廣東深圳518122;4.哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，黑龍江哈爾濱150006)
摘要:在全面推進(jìn)制造業(yè)信息化和智能化的背景下，針對注塑產(chǎn)業(yè)離散制造現(xiàn)狀，開展注塑離散制造過程的自主感知與控制關(guān)鍵技術(shù)研究。本文對注塑裝備各功能模塊的工藝結(jié)構(gòu)進(jìn)行升級改造，研究大數(shù)據(jù)運行過程關(guān)鍵數(shù)據(jù)的自主感知、缺陷在線采集和智能識別、生產(chǎn)任務(wù)自組織調(diào)度、裝備智能控制策略自適應(yīng)調(diào)整和裝備上云智能化管理平臺，實現(xiàn)生產(chǎn)過程智能化監(jiān)控、管理、服務(wù)和維護(hù)的注塑全新工藝，助力大型企業(yè)注塑車間無人化作業(yè)實現(xiàn)，提高下游產(chǎn)業(yè)注塑產(chǎn)品質(zhì)量，實現(xiàn)塑機(jī)裝備產(chǎn)品的智能化提升。
關(guān)鍵詞:注塑產(chǎn)業(yè);離散制造;智能感知;數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化;智能控制
制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的物質(zhì)基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)主體，是衡量國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要標(biāo)志。注塑制造業(yè)作為現(xiàn)代社會中工業(yè)發(fā)展不可或缺的部分，注塑工業(yè)的發(fā)展水平在一定程度上也代表了一個國家的工業(yè)發(fā)展水平。注塑行業(yè)作為離散型制造的典型代表，其產(chǎn)品在計算機(jī)、家電、通信電子、醫(yī)療和汽車等領(lǐng)域的應(yīng)用范圍巨大。隨著《中國制造2025》的頒布，我國開始全面推進(jìn)制造業(yè)和信息技術(shù)的高度融合，以使企業(yè)制造過程更加信息化和智能化［1-3］。
隨著技術(shù)的發(fā)展，以高精度化、全自動化、網(wǎng)絡(luò)化、一體化與復(fù)合化為特征的注塑機(jī)智能化發(fā)展要求日趨緊迫，國內(nèi)外注塑機(jī)系統(tǒng)在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云制造發(fā)展背景下，紛紛加速智能化進(jìn)程。目前國內(nèi)注塑機(jī)大部分控制系統(tǒng)實時性差、速度慢、控制精度不高、開發(fā)周期長、保養(yǎng)維護(hù)升級困難。國內(nèi)注塑機(jī)品牌型號眾多，生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)難以采集、信息斷層，設(shè)備利用效率難以有效提高［4-5］。生產(chǎn)過程監(jiān)控困難，仍通過傳統(tǒng)注塑加工和控制工藝改造實現(xiàn)節(jié)能降耗，注塑機(jī)離散制造過程的智能控制和管理方面的研究還較少。
因此，本文提出對注塑離散制造過程的自主感知與控制關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，將離散制造人工智能系統(tǒng)引入注塑行業(yè)，對注塑裝備各功能模塊的工藝結(jié)構(gòu)進(jìn)行升級改造，研究大數(shù)據(jù)運行過程關(guān)鍵數(shù)據(jù)的自主感知、缺陷在線采集和智能識別、生產(chǎn)任務(wù)自組織調(diào)度、裝備智能控制策略自適應(yīng)調(diào)整和裝備上云智能化管理平臺，實現(xiàn)生產(chǎn)過程智能化監(jiān)控、管理、服務(wù)和維護(hù)的注塑全新工藝，助力大型企業(yè)注塑車間實現(xiàn)無人化作業(yè)，提高下游產(chǎn)業(yè)注塑產(chǎn)品質(zhì)量，實現(xiàn)塑機(jī)裝備產(chǎn)品的智能化提升。
1 注塑機(jī)離散制造智能感知及控制系統(tǒng)構(gòu)建
傳統(tǒng)注塑制造是典型的離散制造系統(tǒng)，為實現(xiàn)注塑制造過程的智能感知和控制，需對其進(jìn)行改造升級。本文根據(jù)注塑行業(yè)智能化發(fā)展要求，提出的注塑離散制造過程智能感知與控制系統(tǒng)總體方案如圖1所示。首先，該系統(tǒng)提升了注塑裝備的自動化智能化性能。其次，為實現(xiàn)該系統(tǒng)功能，搭建了統(tǒng)一信息化平臺，實現(xiàn)運行過程關(guān)鍵數(shù)據(jù)的自主感知、缺陷在線采集、精準(zhǔn)定位和智能識別。另外將CPS系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成分析建模，研究成型工藝與參數(shù)自適應(yīng)方法。進(jìn)而搭建注塑產(chǎn)業(yè)多類型生產(chǎn)任務(wù)自組織調(diào)度、裝備智能控制策略自適應(yīng)調(diào)整和裝備上云智能化管理平臺。最后，建成了生產(chǎn)過程任務(wù)組織調(diào)度及參數(shù)優(yōu)化配置決策等功能的注塑行業(yè)人工智能工業(yè)服務(wù)系統(tǒng)。
圖1注塑機(jī)離散制造智能感知及控制系統(tǒng)
本文注塑機(jī)系統(tǒng)的智能化感知及控制系統(tǒng)構(gòu)建重點研究以下幾個部分:注塑機(jī)本體、鎖模機(jī)構(gòu)、射膠機(jī)構(gòu)、動力系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、塑化系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)。鎖模機(jī)構(gòu)是注塑離散制造裝備系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，采用有限元應(yīng)力分析設(shè)計優(yōu)化高剛性鎖模部分，設(shè)計可調(diào)試滑板承托移動模板，鍍硬鉻高拉力鋼連接柱，實現(xiàn)自動模厚及鎖模力調(diào)整。射膠機(jī)構(gòu)利用高精度傳 感器、溫控算法和高扭矩液壓馬達(dá)，從而達(dá)到減少漏料、提高精度，縮短熔膠時間的目的。動力系統(tǒng)通過優(yōu)化液壓動力裝置和伺服驅(qū)動系統(tǒng)，實現(xiàn)精確的壓力和流量控制，提高注塑機(jī)的工作性能和制件的精度?？刂葡到y(tǒng)采用Ai-12高級智能計算機(jī)控制器，能提供分段開模、閉模和多段熔膠設(shè)置，幫助用戶達(dá)到最佳熔膠效果。塑化系統(tǒng)零件采用進(jìn)口材料SDK61，保證其強(qiáng)度和耐磨性。多種螺桿塑化參數(shù)供選擇，針對不同塑料獲得更好的塑化效率和塑化效果。網(wǎng)絡(luò)通信 系統(tǒng)采用EthercAT技術(shù)，支持IPV4、IPV6等技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，可采集并上傳設(shè)備狀態(tài)、作業(yè)操作、環(huán)境情況等數(shù)據(jù)，并根據(jù)遠(yuǎn)程指令靈活調(diào)整設(shè)備運行參數(shù)。可讓廠家通過聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)遠(yuǎn)程在線監(jiān)控，并向客戶提供運行維護(hù)解決方案。
綜合以上研究成果及技術(shù)集成創(chuàng)新，推出注塑機(jī)MK6e系列產(chǎn)品及MK6.6升級版產(chǎn)品，并以MK6.6升級版注塑機(jī)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，搭建了離散類產(chǎn)品硬件測試實驗平臺進(jìn)行研究。
2 基于視覺檢測技術(shù)注塑件瑕疵實時檢測
本文注塑制造過程運行數(shù)據(jù)的自主感知系統(tǒng)，包含智能化控制系統(tǒng)，可與開發(fā)的一站式網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、MES系統(tǒng)實現(xiàn)遠(yuǎn)程連接，實現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)。建立了高效、安全的智能服務(wù)系統(tǒng)，提供的服務(wù)能夠與產(chǎn)品形成實時、有效互動，大幅度提升嵌入式系統(tǒng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、智能決策支持系統(tǒng)的集成應(yīng)用水平。主要包括數(shù)據(jù)采集模塊、網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、模型構(gòu)建模塊和數(shù)據(jù)顯示模塊。
采用視覺檢測技術(shù)的注塑件瑕疵實時檢測系統(tǒng)是注塑制造過程自主感知系統(tǒng)的典型代表。該系統(tǒng)以注 塑生產(chǎn)的零件為對象，對注塑離散制造過程中的產(chǎn)品數(shù)據(jù)高精度瑕疵樣本分析，采用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，對生產(chǎn)中產(chǎn)品的瑕疵進(jìn)行準(zhǔn)確定位與瑕疵識別。該技 術(shù)原理框圖如圖2所示。
YOLO全稱youonlyLookonce，是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)YOLO是由JosephRedmon繼FasterR-CNN之后提出的，創(chuàng)造性地將候選區(qū)和目標(biāo)檢測這兩個階段合二為一，實現(xiàn)了保持高精度的前提下對整張圖片和視頻的實時檢測［6-7］。但是標(biāo)準(zhǔn)YOLOV5n算法無法有效提取困難樣例缺角和缺料的情況［8-10］，提出改進(jìn)型YOLOV5n的注塑件瑕疵檢測算法，分別對其下采樣結(jié)構(gòu)、特征提取模塊和檢測頭進(jìn)行改進(jìn)。首先利用最大池化層能凸顯紋理特征和平均池化層保留上下文關(guān)系、減少無用信息的原理提出了新的下采樣結(jié)構(gòu) Respool和InceptionAB。然后，利用高效長距離網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的堆疊模式，結(jié)合DenseNet的連接方式把shuffle模塊連接在一起，形成了高效長距離shuffle特征提取模塊ELSBELSB將淺層特征復(fù)用，有效提取瑕疵的邊緣特征，并減少參數(shù)量和計算量。最后提出了結(jié)合SE注意力機(jī)制的解耦檢測頭DCH-SE，有效地提升了回歸器和分類器的檢測能力，平衡了召回率和準(zhǔn)確率算法流程如圖3所示當(dāng)實時關(guān)鍵幀提取算法檢測到注塑件中心點坐標(biāo)接近整個圖像的中心時，則判斷當(dāng)前幀為關(guān)鍵幀，然后將關(guān)鍵幀輸入到注塑件瑕疵檢測算法中。實際檢測效果如圖4所示，分別采用YOLOV5n基準(zhǔn)算法、Respool+ELSB+DCH-SE和InceptionAB+ELSB+DCH-SE算法對開關(guān)面板的縮水、缺角和臟點缺陷進(jìn)行檢測，改進(jìn)后算法的檢測效果遠(yuǎn)好于基準(zhǔn)算法。通過以上改進(jìn)，提升了8.9%的mAP值，使算法兼具計算效率和檢測精度。
圖2注塑產(chǎn)品質(zhì)量的機(jī)器視覺感知技術(shù)
圖3算法流程圖
圖4瑕疵檢測算法效果圖
3 注塑機(jī)離散制造過程數(shù)據(jù)分析
通過對注塑離散生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)特點分析，提出的數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化過程主要包括裝備管理、狀態(tài)檢 測、故障診斷、狀態(tài)預(yù)測、健康評估、保障決策等過程。在注塑離散制造過程中，注塑過程中產(chǎn)生的重要數(shù)據(jù)包括物料進(jìn)出量、物料進(jìn)出速率、射膠速率、物料溫度、注塑成型狀態(tài)參數(shù)、實時工藝參數(shù)、模具參數(shù)等。獲取到原始數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)自診斷過程分別利用了數(shù)值分析方法(包括拉依達(dá)準(zhǔn)則和格拉布斯準(zhǔn)則)和人工智能方法(深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行分析，處理結(jié)果通過數(shù)據(jù)匹配過程進(jìn)行進(jìn)一步篩選，目的是排除異常數(shù)據(jù)。最后將診斷數(shù)據(jù)傳送至下一環(huán)節(jié)(成型工藝參數(shù)自適應(yīng)分析)，如圖5所示。
圖5數(shù)據(jù)自診斷過程示意圖
注塑離散生產(chǎn)過程中，異常數(shù)據(jù)將對系統(tǒng)監(jiān)測和進(jìn)程造成極大干擾，甚至出現(xiàn)事故。離散分布的工業(yè)大數(shù)據(jù)也將造成控制層主控單元的巨大計算負(fù)荷。數(shù)據(jù)自診斷過程能夠有效提出測量環(huán)節(jié)中因為傳感器誤差而產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)，從源頭上避免事故。所提出的注塑成型工藝參數(shù)自適應(yīng)分析過程如圖6所示。
圖6成型工藝參數(shù)自適應(yīng)分析過程示意圖
自適應(yīng)調(diào)整后的參數(shù)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理，形成運動控制指令，其生成過程如圖7所示。其中，注塑機(jī)運動學(xué)模型和動力學(xué)模型是根據(jù)注塑機(jī)機(jī)身物理參數(shù)進(jìn)行建模和設(shè)定的，具有不變性。物料狀態(tài)、注塑狀態(tài)、取件狀態(tài)數(shù)據(jù)反饋的是當(dāng)前生產(chǎn)線上的實時狀態(tài)，其主要作用是與自適應(yīng)參數(shù)進(jìn)行匹配，形成偏差信號。偏差信號在運動控制過程中作為輸 入，轉(zhuǎn)化為注塑機(jī)能夠識別和執(zhí)行的運動指令，從而精確地執(zhí)行上料、注塑、取件等指令。
圖7運動指令生成環(huán)節(jié)示意圖
4 注塑離散制造過程智能控制
根據(jù)系統(tǒng)要求提出的注塑生產(chǎn)線智能控制系統(tǒng)模型主要由鎖模機(jī)構(gòu)、射膠機(jī)構(gòu)、動力系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、塑化系統(tǒng)等組成。本文注塑機(jī)智能控制系統(tǒng)包括注塑產(chǎn)業(yè)多類型生產(chǎn)任務(wù)自組織調(diào)度、復(fù)雜工藝參數(shù)自優(yōu)化配置、裝備控制策略自適應(yīng)調(diào)整等。為了實現(xiàn)注塑產(chǎn)業(yè)離散制造智能感知與控制關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用，初步搭建統(tǒng)一信息化平臺，如圖8所示。
圖8智能控制系統(tǒng)統(tǒng)一信息化平臺
智能控制系統(tǒng)的智能化實時診斷與決策過程如圖9所示(圖示為某一指標(biāo))，該模塊包含多項主要參數(shù)的顯示，包括設(shè)定的參考曲線，以及實時數(shù)據(jù)走勢曲線。模塊內(nèi)包含統(tǒng)計性分析與曲線擬合算法，能夠精確地反映實時數(shù)據(jù)。根據(jù)統(tǒng)計性分析(如正態(tài)分析，參數(shù)檢驗)，可計算并顯示實時數(shù)據(jù)與參考曲線的誤差，以及系統(tǒng)建議的修正值。
圖9智能化實時診斷與決策過程示意圖
5 結(jié)論
本文對注塑離散制造過程的自主感知與控制關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，對注塑裝備各功能模塊的工藝結(jié)構(gòu)進(jìn)行了升級改造，搭建了硬件測試平臺。以開關(guān)面板的缺陷瑕疵為主要在線采集檢測對象，建立視覺檢測系統(tǒng)，改進(jìn)和優(yōu)化注塑件缺陷檢測的深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)缺陷在線采集、精準(zhǔn)定位和智能識別等功能。通過上位機(jī)接收視覺檢測缺陷信息，結(jié)合注塑經(jīng)驗參數(shù)，完成智能調(diào)參工藝，實現(xiàn)保壓切換位置、保壓時間、當(dāng)前模數(shù)等注塑參數(shù)自主感知與注塑工藝參數(shù)自 適應(yīng)修正。對注塑離散生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和 優(yōu)化，研究了數(shù)據(jù)自診斷，工藝參數(shù)自適應(yīng)分析和運動控制指令生成過程。建立了注塑生產(chǎn)線智能控制系統(tǒng)模型，搭建CPS系統(tǒng)及云平臺，初步將智能感知調(diào)節(jié)程序融入注塑生產(chǎn)。
參考文獻(xiàn)
［1］葛妍嬌·基于智能感知網(wǎng)的離散制造車間物料配送關(guān)鍵技術(shù)研究［D］.南京:南京航空航天大學(xué)，2023.
［2］曹銀平·大數(shù)據(jù)平臺注塑裝備行業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵［J］.自動化博覽，2017，34(2):58-60.
［3］吳偉·信息時代下注塑產(chǎn)業(yè)的改革與發(fā)展［J］.石化技術(shù)，2018，25(8):205.
［4］陶永亮，姚科·注塑過程控制技術(shù)和智能化發(fā)展趨勢［J］.工業(yè)控制計算機(jī)，2019，32(4):17-20.
［5］何和智，高琦，張濤·國內(nèi)外大型注塑機(jī)技術(shù)發(fā)展動態(tài)綜述［J］.中國塑料，2022，36(11):140-149.
［6］曾凱，李響，賈建梅，等·基于YOL.ov3-spp的缺陷檢測優(yōu)化模型［J］.計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2022，31(2):213219.
［7］劉志文·基于機(jī)器視覺的注塑制品缺陷檢測研究［D］.北京:北京化工大學(xué)，2022.
［8］文生平，洪華鋒，舒凱翔·精密注塑手機(jī)外殼表面缺陷視覺檢測系統(tǒng)設(shè)計［J］.塑料工業(yè)，2017，45(9):53-56.
［9］向玉開，雷林建，張悅·基于計算機(jī)視覺的注塑零件表面缺陷在線檢測研究［J］.塑料工業(yè)，2019，47(sl):87-90，97.
［10］陳儒俠，任德均，嚴(yán)扎杰，等·基于機(jī)器視覺的注塑空瓶缺陷檢測系統(tǒng)［J］.科技與創(chuàng)新，2018，6(19):13-15.
玻纖含量對長玻纖...
鈣鈦礦薄膜的均勻...
用于光伏板靜電除...
聚砜醫(yī)療干粉吸入...
