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1.一种复卷机自动剔废方法,该复卷机的加工对象为卷盘,其特征在于,该方法包括下列步骤: S1、编码的制作与存储步骤 针对作为检测对象的卷盘,制作可唯一识别产品身份的编码标志,并将编码标志预存储在数据中心备用; S2、缺陷检测步骤 将料盘依次输送通过复卷机的分切系统,并采用配备有光源的摄像单元连续拍摄料盘整个幅面的图像,然后将所拍摄的图像实时输送至图像采集卡,并逐一与数据中心存储的基准图案相比较:当两者的差异超出预设的阈值时,则判定料盘存在缺陷;否则判定为合格产品; S3、贴标签步骤 在判定存在缺陷的料盘上,贴装上代表存在缺陷的第一标签,同时在数据中心保存相关缺陷信息;在判定为合格产品的料盘上,同样贴装上代表合格的第二标签; S4、缺陷识别及分流处理步骤 料盘继续输送通过摄像头,并由该摄像头识别所贴装的标签,然后执行对应的分流处理:其中当识别出第一标签时,此料盘被分流至待检处,然后采用扫描器调出此料盘的缺陷数据,执行缺陷剔除处理后送回运输线进行下一步工序;而当识别出第二标签后,直接进入下一步工序。 2.如权利要求1所述的复卷机自动剔废方法,其特征在于,在步骤S1中,所述编码指标优选包含订单号、生产日期、大卷号、小盘号等信息。 3.如权利要求1或2所述的复卷机自动剔废方法,其特征在于,在步骤S2中,所述第一、第二标签优选设计为条形码或二维码等形式。 4.如权利要求1-3任意一项所述的复卷机自动剔废方法,其特征在于,在步骤S3中,将所拍摄的图像与基准图案相比较的过程进一步优选具体设计如下:为克服高速复卷过程中纸张的蛇形运动导致图像匹配运算的误检问题,首先通过对基准图像进行边缘提取,并设定一个定位区域且使其具有直角或轮廓特征,同时记下它在图像坐标系中的位置信息(a,b);接着,针对待监测的图像采用快速模板匹配算法,在所述位置(a,b)附近找到与定位区域相似的区域,同时记下位置信息(a’,b’),由此确定待测图像与基准图像之间的上下左右位置偏差,相应有效避免图像比较过程中的边沿偏差,从而确保缺陷检测的精确性。 5.如权利要求1-4任意一项所述的复卷机自动剔废方法,其特征在于,在步骤S3中,优选基于深度学习来对缺陷类型进行识别,该过程具体如下:首先选取若干已确认无缺陷的卷盘,将这些无缺陷卷盘在检测过程中产生的缺陷视为伪缺陷,并将其作为训练样本的输入,输出则为伪缺陷种类;接着,采用卷积神经网络来执行模型训练,并得到训练结果;最后,对检测过程中产生的未知缺陷,根据训练结果来辨识出缺陷类别,其中当辨识为真实缺陷时则进一步处理,而当辨识为伪缺陷时则忽略。 6.如权利要求1-5任意一项所述的复卷机自动剔废方法,其特征在于,优选还对各类历史数据进行管理,包括历史数据的打印、统计、显示、查询等,同时数据保存时间可根据需要达到任意年限。 7.如权利要求1-6任意一项所述的复卷机自动剔废方法,其特征在于,在步骤S3中,当采用扫描器调出料盘的缺陷数据时,优选可获得缺陷报表、缺陷图像等信息,并根据数据中心所记录的缺陷位置,将缺陷位置的米数反馈给复卷机,由此使得复卷机自动停止在缺陷位置,以便于操作人员的缺陷剔除操作。 8.一种复卷机自动剔废设备,其特征在于,该设备包括配备有光源的摄像单元、图像采集卡、贴标签组件和扫描单元,其中: 所述摄像单元设置在作为复卷机加工对象的料盘的输送路径上,并用于连续拍摄料盘整个幅面的图像,然后将所拍摄的图像实时输送至所述图像采集卡; 所述图像采集卡与所述摄像单元信号相连,并用于将所接收的图像与基准图案相比较以确认两者的差异是否超出预设的阈值,相应判定料盘是否存在缺陷; 所述贴标签组件设置在所述图像采集卡的下游侧,并用于对料盘分别贴上代表存在缺陷的第一标签或是代表合格产品的第二标签; 所述扫描单元继续设置在所述贴标签组件的下游侧,并用于对料盘上所贴的标签进行扫描以产生分流信号,由此将存在缺陷的料盘分流至带检处。 |