【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生产管理，具体而言，涉及基于物联网的镀铝膜生产线监测系统及方法。
技术介绍
1、镀铝膜是一种在塑料薄膜表面通过真空镀铝工艺沉积一层极薄的金属铝，形成具有金属光泽的薄膜材料。它广泛应用于食品包装、药品包装、电子产品包装等领域，具有良好的阻隔性能、耐高温性能、机械强度、耐化学性能等。
2、在生产镀铝膜的时，先将卷筒薄膜置于真空室内，抽真空至一定程度，然后将蒸发舟升温至1300℃-1400℃，将纯度为99.9%的铝丝送至蒸发舟上，铝丝熔化蒸发，形成气态铝微粒；气态铝微粒在移动的薄膜基材表面沉积，形成一层连续而光亮的金属铝层。在薄膜基材上形成了镀铝层之后，就由收卷设备将镀铝膜收卷储存。但是，薄膜基材上的镀铝层需要一段时间进行冷却，否则收卷行为就容易导致镀铝层不均匀，甚至出现甩铝现象。现有的处理方式都是等镀铝膜上的镀铝层完全冷却之后再进行收卷，但这会导致镀铝膜的生产效率极大地降低，进而间接增加镀铝膜生产成本。
3、综上，如何在确保镀铝膜上的镀铝层符合质量标准的前提下，提升镀铝膜的生产效率和降低生产成本，是目前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、对此，本专利技术提供了一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法、智能机器人、电子设备、计算机存储介质及计算机程序产品，以解决上述技术问题。
2、本专利技术公开了一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，所述方法包括如下步骤：通过物联网获取塑料基膜的第一材质属性，以及镀铝膜的第一蒸镀时长；将塑料基膜的所述第一
3、在一些实施例中，所述通过物联网获取塑料基膜的第一材质属性，以及镀铝膜的第一蒸镀时长，包括：确定塑料基膜的输入形式，所述输入形式包括人工输入和机器自动输入；若所述输入形式为人工输入，则设置基膜读取阅读器以第一频率发射激活信号，并接收塑料基膜上的电子标签的响应信号；若所述输入形式为机器自动输入，则设置基膜读取阅读器以第二频率发射激活信号，并接收塑料基膜上的电子标签的响应信号；从所述响应信号中读取出塑料基膜的所述第一材质属性；其中，所述第一频率低于所述第二频率；使用蒸镀阅读器接收蒸镀设备上的发射器发射的蒸镀信号，所述蒸镀阅读器从所述蒸镀信号中读取出镀铝膜的所述第一蒸镀时长。
4、在一些实施例中，在将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长输入收卷速度预测模型之前，所述方法还包括：收集多组收卷阶段的第一镀铝膜作业数据，各所述第一镀铝膜作业数据中包括塑料基膜的第二材质属性、镀铝膜的第二蒸镀时长、收卷速度及第一镀铝膜质量标签，基于各组所述第一镀铝膜作业数据构建得出第一训练数据集和第二训练数据集；使用所述第一训练数据集对所述收卷速度预测模型和收卷速度反推模型同时进行训练，直至所述收卷速度反推模型达到训练终止条件；将所述第二训练数据集中的训练数据逐一输入所述收卷速度反推模型，获得反推训练数据集；将所述反推训练数据集和所述第二训练数据集进行融合，获得第三训练数据集，使用所述第三训练数据集对所述收卷速度预测模型继续进行训练，直至所述收卷速度预测模型达到训练终止条件。
5、在一些实施例中，所述将所述反推训练数据集和所述第二训练数据集进行融合，包括：确定所述收卷速度反推模型达到训练终止条件时所使用的所述第一训练数据集中的训练数据的数量，根据所述数量确定出融合比例；根据所述融合比例从所述反推训练数据集中随机筛选得出对应数量的训练数据，将所述训练数据导入所述第二训练数据集。
6、在一些实施例中，所述冷却设备布设预测模型输出若干冷却设备的高度布设方案，包括：所述冷却设备布设预测模型根据塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长预测得出若干所述冷却设备的初步高度布设方案，所述初步高度布设方案中包括与各所述冷却设备对应的初步布设高度，各所述冷却设备的初步布设高度随着与蒸镀设备的距离的变大而变低；根据所述目标收卷速度确定修正系数，使用所述修正系数对所述初步高度布设方案中各所述冷却设备对应的所述初步布设高度进行修正，获得所述高度布设方案。
7、在一些实施例中，在将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长及所述目标收卷速度输入冷却设备布设预测模型之前，所述方法还包括：收集多组收卷阶段的第二镀铝膜作业数据，各所述第二镀铝膜作业数据中包括塑料基膜的第三材质属性、镀铝膜的第三蒸镀时长、冷却设备的布设高度、冷却设备与蒸镀设备的距离及第二镀铝膜质量标签，基于各组所述第二镀铝膜作业数据构建得出第四训练数据集；使用所述第四训练数据集对所述冷却设备布设预测模型进行训练，直至达到训练终止条件。
8、本专利技术还公开了一种基于物联网的镀铝膜生产线监测系统，所述系统包括获取模块、第一预测模块、第二预测模块、执行模块、监测报警模块；所述获取模块，用于通过物联网获取塑料基膜的第一材质属性，以及镀铝膜的第一蒸镀时长；所述第一预测模块，用于将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长输入收卷速度预测模型，所述收卷速度预测模型输出对应的目标收卷速度；所述第二预测模块，用于将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长及所述目标收卷速度输入冷却设备布设预测模型，所述冷却设备布设预测模型输出若干冷却设备的高度布设方案；所述执行模块，用于根据所述目标收卷速度控制收卷辊进行收卷作业，以及根据所述高度布设方案控制各冷却设备在对应的高度对收卷中的镀铝膜进行冷却；所述监测报警模块，用于通过物联网获取所述收卷辊的实时收卷速度，以及各冷却设备的实时冷却高度，对所述实时收卷速度和所述实时冷却高度进行监测，并适时输出报警信息。
9、本专利技术还公开了一种电子设备，包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如前任一项所述的方法。
10、本专利技术还公开了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如前任一所述的方法。
11、本专利技术还公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品中包括计算机代码，所述计算机代码被电子设备的处理器执行时，实现如前任一所述的方法。
12、本专利技术的有益效果在于：本专利技术基于塑料基膜的第一材质属性、镀铝膜的第一蒸镀时长来确定出可避免出现镀铝层不均匀甚至甩铝现象的临界收卷速度，以及根据塑料基膜的第一材质属性、镀铝膜的第一蒸镀时长本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于,所述方法包括如下步骤：通过物联网获取塑料基膜的第一材质属性，以及镀铝膜的第一蒸镀时长；将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长输入收卷速度预测模型，所述收卷速度预测模型输出对应的目标收卷速度；将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长及所述目标收卷速度输入冷却设备布设预测模型，所述冷却设备布设预测模型输出若干冷却设备的高度布设方案；根据所述目标收卷速度控制收卷辊进行收卷作业，以及根据所述高度布设方案控制各冷却设备在对应的高度对收卷中的镀铝膜进行冷却；通过物联网获取所述收卷辊的实时收卷速度，以及各冷却设备的实时冷却高度，对所述实时收卷速度和所述实时冷却高度进行监测，并适时输出报警信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于：通过物联网获取塑料基膜的第一材质属性，以及镀铝膜的第一蒸镀时长，包括：确定塑料基膜的输入形式，所述输入形式包括人工输入和机器自动输入；若所述输入形式为人工输入，则设置基膜读取阅读器以第一频率发射激活信号，并接收塑料基膜上的电子标签的响应
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于：在将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长输入收卷速度预测模型之前，所述方法还包括：收集多组收卷阶段的第一镀铝膜作业数据，各所述第一镀铝膜作业数据中包括塑料基膜的第二材质属性、镀铝膜的第二蒸镀时长、收卷速度及第一镀铝膜质量标签，基于各组所述第一镀铝膜作业数据构建得出第一训练数据集和第二训练数据集；使用所述第一训练数据集对所述收卷速度预测模型和收卷速度反推模型同时进行训练，直至所述收卷速度反推模型达到训练终止条件；将所述第二训练数据集中的训练数据逐一输入所述收卷速度反推模型，获得反推训练数据集；将所述反推训练数据集和所述第二训练数据集进行融合，获得第三训练数据集，使用所述第三训练数据集对所述收卷速度预测模型继续进行训练，直至所述收卷速度预测模型达到训练终止条件。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于：将所述反推训练数据集和所述第二训练数据集进行融合，包括：确定所述收卷速度反推模型达到训练终止条件时所使用的所述第一训练数据集中的训练数据的数量，根据所述数量确定出融合比例；根据所述融合比例从所述反推训练数据集中随机筛选得出对应数量的训练数据，将所述训练数据导入所述第二训练数据集。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于：冷却设备布设预测模型输出若干冷却设备的高度布设方案，包括：所述冷却设备布设预测模型根据塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长预测得出若干所述冷却设备的初步高度布设方案，所述初步高度布设方案中包括与各所述冷却设备对应的初步布设高度，各所述冷却设备的初步布设高度随着与蒸镀设备的距离的变大而变低；根据所述目标收卷速度确定修正系数，使用所述修正系数对所述初步高度布设方案中各所述冷却设备对应的所述初步布设高度进行修正，获得所述高度布设方案。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于：在将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长及所述目标收卷速度输入冷却设备布设预测模型之前，所述方法还包括：收集多组收卷阶段的第二镀铝膜作业数据，各所述第二镀铝膜作业数据中包括塑料基膜的第三材质属性、镀铝膜的第三蒸镀时长、冷却设备的布设高度、冷却设备与蒸镀设备的距离及第二镀铝膜质量标签，基于各组所述第二镀铝膜作业数据构建得出第四训练数据集；使用所述第四训练数据集对所述冷却设备布设预测模型进行训练，直至达到训练终止条件。
7.一种基于物联网的镀铝膜生产线监测系统，其特征在于,所述系统包括获取模块、第一预测模块、第二预测模块、执行模块、监测报警模块；所述获取模块，用于通过物联网获取塑料基膜的第一材质属性，以及镀铝膜的第一蒸镀时长；所述第一预测模块，用于将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长输入收卷速度预测模型，所述收卷速度预测模型输出对应的目标收卷速度；所述第二预测模块，用于将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长及所述目标收卷速度输入冷却设备布设预测模型，...
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于,所述方法包括如下步骤：通过物联网获取塑料基膜的第一材质属性，以及镀铝膜的第一蒸镀时长；将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长输入收卷速度预测模型，所述收卷速度预测模型输出对应的目标收卷速度；将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长及所述目标收卷速度输入冷却设备布设预测模型，所述冷却设备布设预测模型输出若干冷却设备的高度布设方案；根据所述目标收卷速度控制收卷辊进行收卷作业，以及根据所述高度布设方案控制各冷却设备在对应的高度对收卷中的镀铝膜进行冷却；通过物联网获取所述收卷辊的实时收卷速度，以及各冷却设备的实时冷却高度，对所述实时收卷速度和所述实时冷却高度进行监测，并适时输出报警信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于：通过物联网获取塑料基膜的第一材质属性，以及镀铝膜的第一蒸镀时长，包括：确定塑料基膜的输入形式，所述输入形式包括人工输入和机器自动输入；若所述输入形式为人工输入，则设置基膜读取阅读器以第一频率发射激活信号，并接收塑料基膜上的电子标签的响应信号；若所述输入形式为机器自动输入，则设置基膜读取阅读器以第二频率发射激活信号，并接收塑料基膜上的电子标签的响应信号；从所述响应信号中读取出塑料基膜的所述第一材质属性；其中，所述第一频率低于所述第二频率；使用蒸镀阅读器接收蒸镀设备上的发射器发射的蒸镀信号，所述蒸镀阅读器从所述蒸镀信号中读取出镀铝膜的所述第一蒸镀时长。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于：在将塑料基膜的所述第一材质属性、镀铝膜的所述第一蒸镀时长输入收卷速度预测模型之前，所述方法还包括：收集多组收卷阶段的第一镀铝膜作业数据，各所述第一镀铝膜作业数据中包括塑料基膜的第二材质属性、镀铝膜的第二蒸镀时长、收卷速度及第一镀铝膜质量标签，基于各组所述第一镀铝膜作业数据构建得出第一训练数据集和第二训练数据集；使用所述第一训练数据集对所述收卷速度预测模型和收卷速度反推模型同时进行训练，直至所述收卷速度反推模型达到训练终止条件；将所述第二训练数据集中的训练数据逐一输入所述收卷速度反推模型，获得反推训练数据集；将所述反推训练数据集和所述第二训练数据集进行融合，获得第三训练数据集，使用所述第三训练数据集对所述收卷速度预测模型继续进行训练，直至所述收卷速度预测模型达到训练终止条件。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的镀铝膜生产线监测方法，其特征在于：将所述反推训练数据集和所述第二训练数据集进行融合，包括：确定所述收卷速度反推模型达到训练终止条件时所使用的所述第一训练数据集中的训练数据的数量，根据所述数量确定出融合比例；根据所述融合比例从所述反推训练数据集中随机筛选得出对应数量的训练数据，将所述训练数据导入所...
【专利技术属性】
技术研发人员：何宗勇，陈久彬，
申请(专利权)人：嘉兴市豪能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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