【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及喷印，特别涉及智能图像识别与喷印路径优化方法及系统。
技术介绍
1、随着自动化生产线的普及和生产效率的提高，产品标识和包装变得越来越重要。然而，传统的印刷方式已经无法满足现代生产线上大量、快速的产品标识需求。
2、公开号为cn103914680b的中国专利公开了一种喷印字符图像识别与校验系统及方法，其中：字符生成部分包括字符本部、校验码部分和衔接部分，当系统根据产品的生产特性为该产品分配一个标识字符串时，字符生成部分就会根据该标识字符串即字符本部，自动的将该标识字符串的校验码部分字符串和衔接部分字符串加到字符本部字符串后面，从而生成字符生成字符串；字符喷印部分，用于实现字符串在产品表面的喷印；字符识别部分，用于识别出产品上的喷印字符串；字符校验部分，对识别结果采用校验法则计算校验码，判断识别结果是否正确；可以用于钢铁和其他行业中不便使用标签读写器方式进行产品信息录入的地方，能够有效保证识别编码的正确性；但是该专利存在以下缺陷：
3、现有的喷印设备在使用时，不能对喷印过程进行实时监测，不能对喷印路径异常的情况进行及时管控，不能对喷印路径进行及时优化，导致喷印错误，使得喷印效率低且喷印效果差。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供智能图像识别与喷印路径优化方法及系统，可对喷印过程进行实时监测，能对喷印路径异常的情况进行及时管控，能对喷印路径进行及时优化，避免喷印错误，可提升喷印效率及喷印效果，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、
3、智能图像识别与喷印路径优化方法，包括如下步骤：
4、s1：实时监测喷印图像数据及喷印状态数据，确定出基于智能图像识别的喷印实时数据，对喷印实时数据进行检索及特征提取，确定出喷印特征数据；
5、s2：根据喷印路径优化需求，构建喷印预测模型，对喷印预测模型进行性能测试及优化调整，确定出优化调整后最佳的喷印预测模型；
6、s3：基于优化调整后最佳的喷印预测模型对喷印特征数据进行预测评估，制定喷印路径优化方案，对喷印路径进行智能化优化管控。
7、根据本专利技术的另一个方面，提供了智能图像识别与喷印路径优化系统，用于实现如上述的智能图像识别与喷印路径优化方法，包括：
8、喷印监测模块，用于对喷印图像数据及喷印状态数据进行实时监测，确定出基于智能图像识别的喷印实时数据；
9、数据处理模块，用于对基于智能图像识别的喷印实时数据进行处理，确定出基于智能图像识别的喷印特征数据；
10、模型构建模块，用于基于训练集对选择的合适的模型架构进行训练，确定出喷印预测模型；
11、调整优化模块，用于对喷印预测模型进行性能测试及优化调整，确定出优化调整后最佳的喷印预测模型；
12、预测评估模块，用于对基于智能图像识别的喷印特征数据进行预测评估，确定出基于智能图像识别的喷印预测评估结果；
13、喷印管控模块，用于制定喷印路径优化方案，对喷印路径进行智能化优化管控。
14、优选的，所述喷印监测模块包括：
15、图像监测单元，用于对喷印过程中喷印设备喷印的图像进行实时监测及智能化图像识别，确定出喷印图像数据；
16、状态监测单元，用于对喷印过程中喷印设备的压力、温度、流量及速度进行实时监测，确定出喷印状态数据；
17、其中，基于喷印图像数据及喷印状态数据，确定出基于智能图像识别的喷印实时数据。
18、优选的，所述喷印监测模块，还包括：
19、流量实时监测模块，用于实时监测所述喷印设备的喷头的单位喷涂周期对应的涂料喷涂的体积；其中，所述单位喷涂周期为3s-5s；
20、喷涂系数获取模块，用于根据所述喷印设备的喷头的单位喷涂周期对应的涂料喷涂的体积获取喷涂系数；其中，所述喷涂系数通过如下公式获取：
21、
22、其中，p表示体积获取喷涂系数；n表示所述喷印设备运行所经历的单位喷涂周期对应的个数；vi表示第i个单位喷涂周期对应的涂料喷涂的体积；si表示第i个单位喷涂周期对应的目标喷涂面积；hi表示第i个单位喷涂周期对应的目标喷涂区域的目标喷涂厚度；w表示调节系数，当时，令w取值为当前喷头所允许的最大堵塞比率；当时，w＝1；p表示调节系数，并且，所述调节系数通过如下公式获取：
23、
24、其中，p表示调节系数；n表示所述喷印设备运行所经历的单位喷涂周期对应的个数；vi表示第i个单位喷涂周期对应的涂料喷涂的体积；t表示单位喷涂周期的时长；qm表示喷印设备的单位时间对应的目标流量数值，并且，单位时间诶1s；
25、系数参数比较模块，用于将所述喷涂系数与预设的喷涂系数阈值进行比较；
26、喷印参数调取模块，用于当所述喷涂系数超过预设的喷涂系数阈值时，则调取喷印过程中的速度、温度和压力对应参数；
27、喷涂运行评估模块，用于利用所述喷印过程中的速度、温度和压力对应参数对喷印设备当前的运行质量进行评估。
28、优选的，所述喷涂运行评估模块包括：
29、实际参数数值提取模块，用于当所述喷涂系数超过预设的喷涂系数阈值时，提取所述喷印设备当前实际运行的压力数值、温度数值和速度数值；
30、标准参数数值提取模块，用于提取喷印设备当前喷印任务所对应的目标压力数值、目标温度数值和目标速度数值；
31、运行评价参数获取模块，用于根据所述喷印设备当前实际运行的压力数值、温度数值和速度数值结合喷印设备当前喷印任务所对应的目标压力数值、目标温度数值和目标速度数值获取喷印设备的运行评价参数；其中，所述运行评价参数通过如下公式获取：
32、
33、其中，k表示喷印设备的运行评价参数；fs、ws和vs分别表示喷印设备当前实际运行的压力数值、温度数值和速度数值；fm、wm和vm分别表示喷印设备当前喷印任务所对应的目标压力数值、目标温度数值和目标速度数值vi表示第i个单位喷涂周期对应的涂料喷涂的体积；si表示第i个单位喷涂周期对应的目标喷涂面积；hi表示第i个单位喷涂周期对应的目标喷涂区域的目标喷涂厚度；k01、k02和k03分别表示第一调节系数、第二调节系数和第三调节系数，并且，所述第一调节系数、第二调节系数和第三调节系数的取值如下：
34、
35、其中，n表示所述喷印设备运行所经历的单位喷涂周期对应的个数；fs、ws和vs分别表示喷印设备当前实际运行的压力数值、温度数值和速度数值；fm、wm和vm分别表示喷印设备当前喷印任务所对应的目标压力数值、目标温度数值和目标速度数值；vi表示第i个单位喷涂周期对应的涂料喷涂的体积；si表示第i个单位喷涂周期对应的目标喷涂面积；hi表示第i个单位喷涂周期对应的目标喷涂区域的目标喷涂厚度；
36、异常判定模块，用于当所述喷印设备的运行评价参本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能图像识别与喷印路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.智能图像识别与喷印路径优化系统，用于实现如权利要求1所述的智能图像识别与喷印路径优化方法，其特征在于，包括：
3.如权利要求2所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述喷印监测模块包括：
4.如权利要求3所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述喷印监测模块，还包括：
5.如权利要求4所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述喷涂运行评估模块包括：
6.如权利要求3所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
7.如权利要求4所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述模型构建模块包括：
8.如权利要求7所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述调整优化模块包括：
9.如权利要求8所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述预测评估模块包括：
10.如权利要求9所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所
...【技术特征摘要】
1.智能图像识别与喷印路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.智能图像识别与喷印路径优化系统，用于实现如权利要求1所述的智能图像识别与喷印路径优化方法，其特征在于，包括：
3.如权利要求2所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述喷印监测模块包括：
4.如权利要求3所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述喷印监测模块，还包括：
5.如权利要求4所述的智能图像识别与喷印路径优化系统，其特征在于，所述喷涂运行评估模块包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：彭德贵，
申请(专利权)人：都看江苏数码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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