基于物联网的刺绣产品生产控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于物联网的刺绣产品生产控制方法及系统，属于喷墨印刷控制技术领域，本发明专利技术通过根据相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息获取异常状态的喷墨印刷设备，并获取异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息，最后通过对异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息进行评价，获取评价信息，并根据评价信息生成相关的控制信息。通过本发明专利技术能够对异常的喷墨印刷设备进行快速的定位，从而能够快速地对喷墨印刷设备中加工的刺绣产品进行评价，从而根据评价信息来确定是否进行报废，能够快速地对印刷异常的刺绣产品及时的调控，能够有效的减少次品率的同时，能够对报废的产品及时报废，减少需要报废的产品后续工序的加工成本。的加工成本。的加工成本。

【技术实现步骤摘要】
基于物联网的刺绣产品生产控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及喷墨印刷控制
，尤其涉及一种基于物联网的刺绣产品生产控制方法及系统。

技术介绍

[0002]通过3D打印技术来对刺绣产品生产的过程中，喷墨印刷设备的实时状态信息往往会影响刺绣产品在生产过程中的生产质量，现有技术中不能够快速地定位到异常的喷墨印刷设备，从而导致刺绣产品的次品居高不下，最终生产成本较高。

技术实现思路

[0003]本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种基于物联网的刺绣产品生产控制方法及系统。
[0004]为达上述目的，本专利技术采用的技术方案为：本专利技术第一方面提供了一种基于物联网的刺绣产品生产控制方法，包括以下步骤：获取当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息，并根据当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息获取印刷影响因子数据信息；获取印刷影响因子数据信息对应喷墨印刷机的实时参数数据信息，并基于印刷影响因子数据信息的实时参数数据信息获取相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息；根据相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息获取异常状态的喷墨印刷设备，并获取异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息；通过对异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息进行评价，获取评价信息，并根据评价信息生成相关的控制信息。
[0005]进一步地，在本方法中，获取当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息，并根据当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息获取印刷影响因子数据信息，具体包括：获取当前刺绣产品的加工订单信息，并通过对当前刺绣产品的加工订单信息进行特征提取，获取当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息；根据当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息构建检索标签，并基于检索标签通过大数据检索，获取一个或者多个候选样本数据信息，并引入多头注意力机制；通过多头注意力机制对候选样本数据信息进行识别，并获取印刷影响因子的文本数据，计算印刷影响因子的文本数据与当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息之间是否存在相关性；当印刷影响因子的文本数据与当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息之间存在相关性时，根据印刷影响因子的文本数据生成印刷影响因子数据信息。
[0006]进一步地，在本方法中，获取印刷影响因子数据信息对应喷墨印刷机的实时参数数据信息，并基于印刷影响因子数据信息的实时参数数据信息获取相关印刷子设备的印刷
状态隶属度信息，具体包括：获取印刷影响因子数据信息对应喷墨印刷机的实时参数数据信息，并引入模糊聚类算法，初始化聚类中心的个数，根据喷墨印刷机的实时参数数据信息构建样本数据集；预设平均欧式距离阈值，计算样本数据集中每个样本数据到聚类中心的欧式距离，统计每个样本数据到聚类中心的最小欧式距离的总和值，同时根据总和值计算出平均欧式距离值；基于遗传算法设置遗传代数，当平均欧式距离值小于平均欧式距离阈值，根据遗传代数对聚类中心的个数进行迭代，直至平均欧式距离值不小于平均欧式距离阈值；当平均欧式距离值不小于平均欧式距离阈值时，根据聚类中心对每个样本数据进行分类，生成每个样本数据的状态隶属度信息，并将样本数据的状态隶属度信息作为相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息进行输出。
[0007]进一步地，在本方法中，根据相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息获取异常状态的喷墨印刷设备，具体包括：构建时间戳，并获取相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息对应的印刷加工数据信息，结合时间戳以及相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息对应的印刷加工数据信生成基于时间序列的印刷加工数据信息；根据基于时间序列的印刷加工数据信息构建印刷加工特征矩阵，并引入奇异值分解算法，通过奇异值分解算法对印刷加工特征矩阵进行矩阵重建，生成协方差矩阵，基于卷积神经网络构建喷墨印刷设备的异常状态预测模型；通过对协方差矩阵中的样本数据进行初始化排序，以获取初始化节点顺序，同时引入粒子群算法，将初始化节点顺序作为粒子群算法的输入顺序通过粒子群算法进行初始化节点顺序进行优化；通过优化后的初始化节点顺序对喷墨印刷设备的异常状态预测模型进行模型训练，以获取训练完成的喷墨印刷设备的异常状态预测模型，根据训练完成的喷墨印刷设备的异常状态预测模型对当前印刷设备的印刷状态进行识别，以获取异常状态的喷墨印刷设备。
[0008]进一步地，在本方法中，通过对异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息进行评价，获取评价信息，具体包括：通过对异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息进行滤波以及去噪处理，以获取预处理后的图像信息，并通过canny算法对刺绣产品的加工图像信息进行边缘轮廓提取，获取刺绣产品实时加工轮廓特征；根据刺绣产品实时加工轮廓特征构建实时加工三维模型图，同时获取刺绣产品的理想加工轮廓信息，并根据刺绣产品的理想加工轮廓信息构建刺绣产品的理想加工三维模型图，构建虚拟场景信息，并将实时加工三维模型图以及刺绣产品的理想加工三维模型图输入到虚拟场景信息中；将实时加工三维模型图以及刺绣产品的理想加工三维模型图进行重合比较，获取偏差信息，根据偏差信息生成评价信息，并将评价信息输出。
[0009]进一步地，在本方法中，根据评价信息生成相关的控制信息，具体包括：
获取当前生产车间内各喷墨印刷设备的印刷精度信息，并将评价信息与当前生产车间内各喷墨印刷设备的印刷精度信息进行对比，得到偏差率；判断偏差率是否大于预设偏差率阈值，若偏差率大于预设偏差率阈值，则将评价信息对应喷墨印刷设备实时加工的刺绣产品报废，同时生成相关的控制信息；若偏差率不大于预设偏差率阈值，则获取当前刺绣产品所对应的喷墨印刷设备的印刷精度信息，当当前刺绣产品所对应的喷墨印刷设备的印刷精度信息大于评价信息时，根据评价信息对当前刺绣产品进行修复，同时生成相关的控制信息；当当前刺绣产品所对应的喷墨印刷设备的印刷精度信息不大于评价信息时，对当前刺绣产品所对应的喷墨印刷设备发出停止加工的控制信息，并推荐出当前刺绣产品所对应的喷墨印刷设备的印刷精度信息大于评价信息的修复设备。
[0010]本专利技术第二方面提供了一种基于物联网的刺绣产品生产控制系统，控制系统包括存储器以及处理器，存储器中包括基于物联网的刺绣产品生产控制程序，基于物联网的刺绣产品生产控制程序被处理器执行时，实现如下步骤：获取当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息，并根据当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息获取印刷影响因子数据信息；获取印刷影响因子数据信息对应喷墨印刷机的实时参数数据信息，并基于印刷影响因子数据信息的实时参数数据信息获取相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息；根据相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息获取异常状态的喷墨印刷设备，并获取异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息；通过对异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息进行评价，获取评价信息，并根据评价信息生成相关的控制信息。
[0011]进一步地，在本系统中，获取印刷影响因子数据信息对应喷墨印刷机的实时参数数据信息，并基于印刷影响因子数据信息的实时参数数据信息获取相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息，具体包括：获取印刷影响因子数据信息对应喷墨印刷机的实时参数数据信息，并引入模糊聚类算法，初始化聚类中心的个数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于物联网的刺绣产品生产控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息，并根据所述当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息获取印刷影响因子数据信息；获取印刷影响因子数据信息对应喷墨印刷机的实时参数数据信息，并基于所述印刷影响因子数据信息的实时参数数据信息获取相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息；根据所述相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息获取异常状态的喷墨印刷设备，并获取异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息；通过对所述异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息进行评价，获取评价信息，并根据所述评价信息生成相关的控制信息。2.根据权利要求1所述的基于物联网的刺绣产品生产控制方法，其特征在于，所述获取当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息，并根据所述当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息获取印刷影响因子数据信息，具体包括：获取当前刺绣产品的加工订单信息，并通过对所述当前刺绣产品的加工订单信息进行特征提取，获取当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息；根据所述当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息构建检索标签，并基于所述检索标签通过大数据检索，获取一个或者多个候选样本数据信息，并引入多头注意力机制；通过多头注意力机制对所述候选样本数据信息进行识别，并获取印刷影响因子的文本数据，计算所述印刷影响因子的文本数据与当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息之间是否存在相关性；当所述印刷影响因子的文本数据与当前刺绣产品的喷墨印刷要素数据信息之间存在相关性时，根据所述印刷影响因子的文本数据生成印刷影响因子数据信息。3.根据权利要求1所述的基于物联网的刺绣产品生产控制方法，其特征在于，所述获取印刷影响因子数据信息对应喷墨印刷机的实时参数数据信息，并基于所述印刷影响因子数据信息的实时参数数据信息获取相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息，具体包括：获取印刷影响因子数据信息对应喷墨印刷机的实时参数数据信息，并引入模糊聚类算法，初始化聚类中心的个数，根据喷墨印刷机的实时参数数据信息构建样本数据集；预设平均欧式距离阈值，计算所述样本数据集中每个样本数据到所述聚类中心的欧式距离，统计每个样本数据到所述聚类中心的最小欧式距离的总和值，同时根据所述总和值计算出平均欧式距离值；基于遗传算法设置遗传代数，当所述平均欧式距离值小于所述平均欧式距离阈值，根据所述遗传代数对聚类中心的个数进行迭代，直至所述平均欧式距离值不小于所述平均欧式距离阈值；当所述平均欧式距离值不小于所述平均欧式距离阈值时，根据聚类中心对每个样本数据进行分类，生成每个样本数据的状态隶属度信息，并将所述样本数据的状态隶属度信息作为相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息进行输出。4.根据权利要求1所述的基于物联网的刺绣产品生产控制方法，其特征在于，所述根据所述相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息获取异常状态的喷墨印刷设备，具体包括：构建时间戳，并获取所述相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息对应的印刷加工数据信息，结合所述时间戳以及所述相关印刷子设备的印刷状态隶属度信息对应的印刷加工数
据信生成基于时间序列的印刷加工数据信息；根据所述基于时间序列的印刷加工数据信息构建印刷加工特征矩阵，并引入奇异值分解算法，通过所述奇异值分解算法对所述印刷加工特征矩阵进行矩阵重建，生成协方差矩阵，基于卷积神经网络构建喷墨印刷设备的异常状态预测模型；通过对所述协方差矩阵中的样本数据进行初始化排序，以获取初始化节点顺序，同时引入粒子群算法，将所述初始化节点顺序作为粒子群算法的输入顺序通过所述粒子群算法进行初始化节点顺序进行优化；通过优化后的初始化节点顺序对喷墨印刷设备的异常状态预测模型进行模型训练，以获取训练完成的喷墨印刷设备的异常状态预测模型，根据所述训练完成的喷墨印刷设备的异常状态预测模型对当前印刷设备的印刷状态进行识别，以获取异常状态的喷墨印刷设备。5.根据权利要求1所述的基于物联网的刺绣产品生产控制方法，其特征在于，所述通过对所述异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息进行评价，获取评价信息，具体包括：通过对所述异常状态的喷墨印刷设备的实时加工图像信息进行滤波以及去噪处理，以获取预处理后的图像信息，并通过canny算法对刺绣产品的加工图像信息进行边缘轮廓提取，获取刺绣产品实时加工轮廓特征；根据所述刺绣产品实时加工轮廓特征构建实时加工三维模型图，同时获取刺绣产品的理想加工轮廓信息，并根据所述刺绣产品的理想加工轮廓信息构建刺绣产品的理想加工三维模型图，构建虚拟场景信息，并将所述实时加工三维模型图以及刺绣产品的理想加工三维模型图输入到所述虚拟场景信息中；将所述实时加工三维...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱炜，魏涛，
申请(专利权)人：深圳市俱进纸品包装有限公司，
类型：发明
国别省市：