一种点胶针头寿命预测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种点胶针头寿命预测方法，涉及物料加工技术领域，包括：获取历史物料的胶路数据与对应点胶针头的加工工况数据；基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络进行模型训练，得到寿命预测模型；实时采集胶路数据与实时的加工工况数据，并将采集的实时胶路数据与实时加工工况数据输入所述寿命预测模型，预测得到所述点胶针头的剩余寿命。该方法能够提升产线效能以及节省人力与成本。本申请还公开了一种点胶针头寿命预测装置，同样具有上述技术效果。同样具有上述技术效果。同样具有上述技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种点胶针头寿命预测方法及装置


[0001]本申请涉及物料加工
，特别涉及一种点胶针头寿命预测方法；还涉及一种点胶针头寿命预测装置。

技术介绍

[0002]点胶是物料加工过程中的一个重要流程。点胶流程使用的点胶针头直接关乎加工质量。目前，针头点胶针头更换，一种方式是定期更换点胶针头，一种方式是当加工过程中出现压力值超标，引发机台报警后，人工诊断点胶针头是否堵塞，并在点胶针头堵塞时更换针头。
[0003]然而，在加工出不良产品引发机台报警后才诊断点胶针头堵塞，会造成物料的浪费，同时堵塞的点胶针头加工物料得到不良产品的过程会影响整体产线的生产效率，造成生产时间的浪费。另外，人工诊断点胶针头是否堵塞会造成部分人力损耗在点胶针头检测流程中。
[0004]因此，如何解决上述技术缺陷已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供一种点胶针头寿命预测方法，能够提升产线效能以及节省人力与成本。本申请的另一个目的是提供一种点胶针头寿命预测装置同样具有上述技术效果。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供了一种点胶针头寿命预测方法，包括：
[0007]获取历史物料的胶路数据与对应点胶针头的加工工况数据；
[0008]基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络进行模型训练，得到寿命预测模型；
[0009]实时采集胶路数据与实时的加工工况数据，并将采集的实时胶路数据与实时加工工况数据输入所述寿命预测模型，预测得到所述点胶针头的剩余寿命。
[0010]可选的，基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络进行模型训练，得到所述寿命预测模型包括：
[0011]基于所述胶路数据、所述加工工况数据与所述长短期记忆网络，采取注意力机制进行模型训练，得到所述寿命预测模型。
[0012]可选的，根据所述权重得到所述寿命预测模型的步骤还包括：
[0013]根据所述权重，利用softmax函数对所述权重进行归一化，转换为注意力权重；
[0014]根据所述注意力权重得到所述寿命预测模型。
[0015]可选的，采取注意力机制进行模型训练，得到所述寿命预测模型包括：
[0016]采用注意力机制，将所述胶路数据、所述加工工况数据应用于所述长短期记忆网络，获取所述胶路数据、所述加工工况数据中至少一部分特征数据的权重，并将所述点胶针头上一次点胶的所述胶路数据、所述加工工况数据应用于下一次点胶的所述胶路数据、所
述加工工况数据中，以进行所述模型训练并根据所述权重得到所述寿命预测模型。
[0017]可选的，所述基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络进行模型训练，得到寿命预测模型包括：
[0018]以所述胶路数据与所述加工工况数据作为样本数据，并随机将所述样本数据分为若干份，利用所述样本数据进行多次模型训练，得到所述寿命预测模型；其中，每次随机以若干份的所述样本数据中的第一数量的所述样本数据作为训练集进行模型训练，以第二数量的所述样本数据作为测试集进行模型测试。
[0019]可选的，所述基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络进行模型训练，得到寿命预测模型包括：
[0020]基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络，采用随机梯度下降算法寻找最优参数，并基于最优参数得到所述寿命预测模型。
[0021]可选的，其中所述注意力权重α＝softmax(W
T
M)，其中W表示输入特征数据的编码，M表示长短期记忆网络的隐藏状态的映射矩阵；
[0022]所述寿命预测模型的预测值s＝hα
T
数据其中，h表示长短期记忆网络的隐藏状态的输出，T表示矩阵转置。
[0023]可选的，所述加工工况数据包括所述点胶针头的待料时间与所述点胶针头的初始安装时间。
[0024]可选的，还包括：
[0025]根据所述点胶针头的剩余寿命，推荐所述点胶针头的更换时间。
[0026]可选的，还包括：
[0027]对获取的不同来源的所述胶路数据与所述加工工况数据进行数据汇整与数据清洗。
[0028]为解决上述技术问题，本申请还提供了一种点胶针头寿命预测装置，包括：
[0029]存储器，用于存储计算机程序；
[0030]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上任一项所述的点胶针头寿命预测方法的步骤。
[0031]本申请所提供的点胶针头寿命预测方法，包括：获取历史物料的胶路数据与对应点胶针头的加工工况数据；基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络进行模型训练，得到寿命预测模型；实时采集胶路数据与实时的加工工况数据，并将采集的实时胶路数据与实时加工工况数据输入所述寿命预测模型，预测得到所述点胶针头的剩余寿命。
[0032]可见，本申请所提供的点胶针头寿命预测方法，基于物料的胶路数据与点胶针头的加工工况数据以及长短期记忆网络训练得到寿命预测模型，利用此寿命预测模型能够根据本次物料加工后产生的胶路数据与点胶针头的加工工况数据，在下一次物料加工前，预测出点胶针头的剩余寿命，即预测出点胶针头还需多久会堵塞，进而便于根据预测出的点胶针头的剩余寿命进行点胶针头更换，这样不仅可以避免点胶针头堵塞仍加工物料导致的成本与时间浪费，提升产线效能，而且不再需要人工检测点胶针头堵塞与否，能够节省人力配给。
[0033]本申请所提供的点胶针头寿命预测装置同样具有上述技术效果。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1为本申请实施例所提供的一种点胶针头寿命预测方法的流程示意图；
[0036]图2为本申请实施例所提供的一种LSTM网络架构的示意图；
[0037]图3为本申请实施例所提供的一种Attention
‑
LSTM网络的示意图；
[0038]图4为本申请实施例所提供的一种点胶针头寿命预测装置的示意图。
具体实施方式
[0039]本申请的核心是提供一种点胶针头寿命预测方法，能够提升产线效能以及节省人力与成本。本申请的另一个核心是提供一种点胶针头寿命预测装置，同样具有上述技术效果。
[0040]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0041]请参考图1，图1为本申请实施例所提供的一种点胶针本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点胶针头寿命预测方法，其特征在于，包括：获取历史物料的胶路数据与对应点胶针头的加工工况数据；基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络进行模型训练，得到寿命预测模型；实时采集胶路数据与实时的加工工况数据，并将采集的实时胶路数据与实时加工工况数据输入所述寿命预测模型，预测得到所述点胶针头的剩余寿命。2.根据权利要求1所述的点胶针头寿命预测方法，其特征在于，基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络进行模型训练，得到所述寿命预测模型包括：基于所述胶路数据、所述加工工况数据与所述长短期记忆网络，采取注意力机制进行模型训练，得到所述寿命预测模型。3.根据权利要求2所述的点胶针头寿命预测方法，其特征在于，采取注意力机制进行模型训练，得到所述寿命预测模型的步骤包括：采用注意力机制，将所述胶路数据、所述加工工况数据应用于所述长短期记忆网络，获取所述胶路数据、所述加工工况数据中至少一部分特征数据的权重；将所述点胶针头上一次点胶的所述胶路数据、所述加工工况数据应用于下一次点胶的所述胶路数据、所述加工工况数据中，以进行所述模型训练并根据所述权重得到所述寿命预测模型。4.根据权利要求3所述的点胶针头寿命预测方法，其特征在于，根据所述权重得到所述寿命预测模型的步骤还包括：根据所述权重，利用softmax函数对所述权重进行归一化，转换为注意力权重；根据所述注意力权重得到所述寿命预测模型。5.根据权利要求1所述的点胶针头寿命预测方法，其特征在于，所述基于所述胶路数据、所述加工工况数据与长短期记忆网络进行模型训练，得到寿命预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕亦书，田欣，吕佳霓，薛博仁，吴振廷，黄烨皓，董炼，
申请(专利权)人：富联裕展科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：