双向拉伸薄膜厚度在线修复装置制造方法及图纸

公开了一种双向拉伸薄膜厚度在线修复装置，其获取预定时间段的薄膜双向拉伸监控视频；然后，采用基于机器视觉的人工智能技术，挖掘所述薄膜的双向拉伸状态的整体关联特征在时序上的动态隐含特征分布信息，以对于薄膜的双向拉伸状态进行准确地动态语义理解，并基于此进行薄膜的拉伸状态检测，进而控制产生拉伸预警提示信号。这样，可以准确地对于薄膜双向拉伸状态进行实时监控，以此来避免薄膜的破损，保证薄膜的拉伸效果和质量。保证薄膜的拉伸效果和质量。保证薄膜的拉伸效果和质量。

【技术实现步骤摘要】
双向拉伸薄膜厚度在线修复装置


[0001]本申请涉及智能化修复
，且更为具体地，涉及一种双向拉伸薄膜厚度在线修复装置。

技术介绍

[0002]塑料薄膜经过双向拉伸后，拉伸强度和弹性模量均有显著的增加，机械强度明显提高。另外，耐热、耐寒、透明度、光泽度、气密性、防潮等性能也得到改善，用途广泛。可用于双向拉伸薄膜生产的高分子材料有：聚丙烯，聚酯，聚苯乙烯，聚酰胺，聚乙烯醇，EVOH，聚偏二氯乙烯，聚乙烯等等。
[0003]现有的薄膜双向拉伸通过薄膜拉伸夹实现，具体地，通过多组不同的薄膜拉伸夹使得移动的薄膜在拉伸夹的作用下实现拉伸，但是，因拉伸夹在拉伸过程中不易控制，易造成薄膜的破损。
[0004]因此，期待一种双向拉伸薄膜厚度在线修复装置，其能够在拉伸过程中进行薄膜破损预警并及时停止以起到“预防性修复”的技术目标。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种双向拉伸薄膜厚度在线修复装置，其获取预定时间段的薄膜双向拉伸监控视频；然后，采用基于机器视觉的人工智能技术，挖掘本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种双向拉伸薄膜厚度在线修复装置，其特征在于，包括：摄像模块，用于获取预定时间段的薄膜双向拉伸监控视频；采样模块，用于从所述薄膜双向拉伸监控视频提取多个薄膜双向拉伸监控关键帧；拉伸特征提取模块，用于将所述多个薄膜双向拉伸监控关键帧分别通过使用空间注意力的第一卷积神经网络模型以得到多个薄膜双向拉伸状态特征矩阵；矩阵展开模块，用于将所述多个薄膜双向拉伸状态特征矩阵进行特征矩阵展开以得到多个薄膜双向拉伸状态特征向量；拉伸动态语义理解模块，用于将所述多个薄膜双向拉伸状态特征向量通过基于转换器的上下文编码器以得到拉伸语义理解特征向量；以及预修复模块，用于将所述拉伸语义理解特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否产生停止拉伸预警提示。2.根据权利要求1所述的双向拉伸薄膜厚度在线修复装置，其特征在于，所述采样模块，用于以预定采样频率对所述薄膜双向拉伸监控视频进行关键帧采样，以从所述薄膜双向拉伸监控视频提取多个薄膜双向拉伸监控关键帧。3.根据权利要求2所述的双向拉伸薄膜厚度在线修复装置，其特征在于，所述拉伸特征提取模块，进一步用于：所述使用空间注意力的第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递过程中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以生成卷积特征图；对所述卷积特征图进行池化处理以生成池化特征图；对所述池化特征图进行非线性激活以生成激活特征图；计算所述激活特征图的各个位置沿通道维度的均值以生成空间特征矩阵；计算所述空间特征矩阵中各个位置的类Softmax函数值以获得空间得分矩阵；以及计算所述空间特征矩阵和所述空间得分矩阵的按位置点乘以获得特征矩阵；其中，所述使用空间注意力的第一卷积神经网络模型的最后一层输出的所述特征矩阵为所述多个薄膜双向拉伸状态特征矩阵。4.根据权利要求3所述的双向拉伸薄膜厚度在线修复装置，其特征在于，所述矩阵展开模块，用于将所述多个薄膜双向拉伸状态特征矩阵沿着行向量进行特征矩阵展开以得到所述多个薄膜双向拉伸状态特征向量。5.根据权利要求4所述的双向拉伸薄膜厚度在线修复装置，其特征在于，所述拉伸动态语义理解模块，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨俊辉，祁少利，丁征宇，
申请(专利权)人：江西冠德新材科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：