基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法技术

公开了一种基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法。其首先获取预定时间段内多个预定时间点的型腔入口处的压力值，以及，所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值，接着，对所述多个预定时间点的型腔入口处的压力值和所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值进行联合分析以得到融合型腔入口

【技术实现步骤摘要】
基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法


[0001]本公开涉及注塑成型领域，且更为具体地，涉及一种基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法。

技术介绍

[0002]注塑成型又称注射模塑成型，是指在一定温度下，将完全熔融的塑料材料，用高压射入模腔，经冷却固化后，得到成型品的方法。在注塑产品时，经常出现气痕和气泡缺陷，气痕和气泡的产生一般是由于注射速度过快，塑胶流不能迫使模腔内的空气全部从排气槽排出，空气混入塑料内形成气泡。现有技术解决气痕和气泡缺陷的方法是降低射胶速度和增加排气。但是，降低射胶速度会造成产品缺料；增加排气会使先进入型腔的熔体成型，与后进入型腔的熔体成型后形成分层，影响产品质量。
[0003]对此，专利CN215703613U提供了一种PVC配件注塑成型模具，其在注塑过程中通过控制压力（具体地，通过控制进气装置的进气速度与排气装置的排气速度）来避免配件表面产生气泡。但是在实际运用过程中，控制进气装置与排气装置是由人工进行，这会存在控制效果不一致、出现误判等问题。
[0004]因此，期待一种优化的方案。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本公开提出了一种基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法，其可以监测模具的型腔的入口与出口处的压力变化，利用基于深度学习的人工智能技术来控制此时的压力值。
[0006]根据本公开的一方面，提供了一种基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法，其包括：获取预定时间段内多个预定时间点的型腔入口处的压力值，以及，所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值；对所述多个预定时间点的型腔入口处的压力值和所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值进行联合分析以得到融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵；以及基于所述融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵，确定与模具的所述型腔连通的进气装置的进气速度应增大还是应减小，且与所述模具的所述型腔连通的排气装置的排气速度应增大还是应减小。
[0007]根据本公开的实施例，其首先获取预定时间段内多个预定时间点的型腔入口处的压力值，以及，所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值，接着，对所述多个预定时间点的型腔入口处的压力值和所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值进行联合分析以得到融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵，然后，基于所述融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵，确定与模具的所述型腔连通的进气装置的进气速度应增大还是应减小，且与所述模具的所述型腔连通的排气装置的排气速度应增大还是应减小。这样，可以监测
模具的型腔的入口与出口处的压力变化，利用基于深度学习的人工智能技术来控制此时的压力值。
[0008]根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
[0009]包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
[0010]图1示出根据本公开的实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法的流程图。
[0011]图2示出根据本公开的实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法的架构示意图。
[0012]图3示出根据本公开的实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法的子步骤S120的流程图。
[0013]图4示出根据本公开的实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法的子步骤S122的流程图。
[0014]图5示出根据本公开的实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法的子步骤S130的流程图。
[0015]图6示出根据本公开的实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正系统的框图。
[0016]图7示出根据本公开的实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法的应用场景图。
具体实施方式
[0017]下面将结合附图对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显而易见地，所描述的实施例仅仅是本公开的部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开实施例，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，也属于本公开保护的范围。
[0018]如本公开和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
[0019]以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0020]另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
[0021]针对上述技术问题，本公开的技术构思是监测模具的型腔的入口与出口处的压力
变化，利用基于深度学习的人工智能技术来推断此时的压力值应如何控制，即该如何控制进气装置与排气装置的进气速度与排气速度。
[0022]基于此，图1示出根据本公开的实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法的流程图。图2示出根据本公开的实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法的架构示意图。如图1和图2所示，根据本公开实施例的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法，包括步骤：S110，获取预定时间段内多个预定时间点的型腔入口处的压力值，以及，所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值；S120，对所述多个预定时间点的型腔入口处的压力值和所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值进行联合分析以得到融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵；以及，S130，基于所述融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵，确定与模具的所述型腔连通的进气装置的进气速度应增大还是应减小，且与所述模具的所述型腔连通的排气装置的排气速度应增大还是应减小。
[0023]相应地，在本公开的技术方案中，首先获取预定时间段内多个预定时间点的型腔入口处的压力值，以及，所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值；并将所述多个预定时间点的型腔入口处的压力值和所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值按照时间维度排列为型腔入口压力时序输入向量和型腔出口压力时序输入向量。也就是，将型腔入口处的压力值和型腔出口处的压力值的时序离散分布转化为结构化的向量表示。
[0024]然后，对所述型腔入口压力时序输入向量和所述型腔出口压力时序输入向量进行特征提取与特征融合以得到所述融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵。也就是，分别提取所述型腔入本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法，其特征在于，包括：获取预定时间段内多个预定时间点的型腔入口处的压力值，以及，所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值；对所述多个预定时间点的型腔入口处的压力值和所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值进行联合分析以得到融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵；以及基于所述融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵，确定与模具的所述型腔连通的进气装置的进气速度应增大还是应减小，且与所述模具的所述型腔连通的排气装置的排气速度应增大还是应减小。2.根据权利要求1所述的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的型腔入口处的压力值和所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值进行联合分析以得到融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵，包括：将所述多个预定时间点的型腔入口处的压力值和所述多个预定时间点的型腔出口处的压力值按照时间维度排列为型腔入口压力时序输入向量和型腔出口压力时序输入向量；以及对所述型腔入口压力时序输入向量和所述型腔出口压力时序输入向量进行特征提取与特征融合以得到所述融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵。3.根据权利要求2所述的基于注塑成型的PVC配件缺陷智能修正方法，其特征在于，对所述型腔入口压力时序输入向量和所述型腔出口压力时序输入向量进行特征提取与特征融合以得到所述融合型腔入口
‑
出口压力变化关联特征矩阵，包括：将所述型腔入口压力时序输入向量和所述型腔出口压力时序输入向量通过具有多尺度一维卷积结构的压力时序变化特征提取器以得到型腔入口压力变化时序特征向量和型腔出口压力变化时序特征向量；以及利用高斯混合模块来对所述型腔入口压力变化时序特征向量和所述型腔出口压力变化时序特征向量进行融合以得到所述融合型腔入口
‑
出...

【专利技术属性】
技术研发人员：李锦松，宁峰，于蒙，黄泳，周华，代营伟，阳东臣，
申请(专利权)人：河南联塑实业有限公司，
类型：发明
国别省市：