本发明涉及注塑控制设备技术领域，具体涉及一种注塑机注射进程的智能控制系统。
背景技术：
注塑机，是将热塑性塑料或热固性塑料用成型模具制成各种形状塑料制品的主要成型设备。
如图1所示，注塑成型是利用塑料的热物理性质，把物料从料斗3加入料筒2中，料筒2外由加热圈4加热，使物料成熔融状。在料筒2内设置的动力马达作用下驱动旋转的螺杆1，使物料在螺杆1的作用下沿着螺槽向前输送并压实，物料在外加热和螺杆剪切的双重作用下逐渐塑化、熔融和均化，当螺杆1旋转时，物料在螺槽摩擦力及剪切力的作用下，把已熔融的物料推至螺杆的头部，与此同时，螺杆1在物料的反作用下后退，使螺杆头部形成储料空间，完成塑化过程。然后，螺杆1在注射用油缸活塞5推力作用下，以高速、高压的状态将储料室6内的熔融料通过喷嘴注射到模具7的型腔8中，型腔8中的熔料经过保压、冷却、固化定型后，模具7在合模机构9的作用下开启模具7，并通过顶出装置把定型好的制品从模具7顶出并落下。
注塑是典型的间歇性、重复性工艺过程，每一个注射周期都包括三个独立的工艺阶段：注射阶段、保压阶段、预塑及冷却阶段。在注塑过程中有多个参数需要精确控制，比如速度、温度、压力等，每一项因素都对注塑产品的质量起到关键性作用。注塑的过程很短，因此，注射的速度就被认为是注塑工艺过程中最为关键的因素。注射速度过快，使熔体进入模具型腔时形成不规则的流动，还会导致模具中的熔体排气不良，最终使塑料制品表面出现质量问题；注射速度过慢，使熔体在模具内的浇注时间过长，从而导致塑料制品出现熔接痕、欠注、残余应力过大等缺陷。注塑行业把注射速度分为低、高、超高三个阶层，为得到密度均匀、应力小，尺寸和重量均匀，表面光滑的高精密度产品，需要精确控制注射的速度。
注射时模具的运动速度遵循“慢-快-慢”的规律，目前大部分注塑机使用螺杆注射方式，模具闭合以后，喷嘴向前移动并且与模具的浇道口紧密连接，最后在给定的注射速度下，螺杆以一定的速度向前运动开始注射，在此过程中，对螺杆位置的控制将确保有效的熔体填充速度和填充量。当模具的型腔被聚合物填充到一定程度后(大约95％)，注塑螺杆将在聚合物上保持一定的压力，至此，注射过程结束。
从整个注射过程可以看出，螺杆的速度控制在注射阶段起着关键性作用，目前对螺杆速度的控制方式已经从开环控制转向闭环，加强了后续的反馈控制，控制算法有各种迭代算法和模糊逻辑神经网络等，但大部分均没有得到实验的验证，结合实际的工业生产，不同种类塑化材料和成品要求，对注射阶段螺杆的速度要求不一样，大多数还是基于人工的大量经验数据不断进行调试。
技术实现要素：
本发明的目的在于，为了克服现有的注塑机螺杆在运行过程中需要具有丰富经验的工人进行手动调试，从而降低了生产效率并带来了人为误差的问题，提供一种注塑机注射进程的智能控制系统，利用本系统能够实现螺杆进程的精确、自动控制，并结合实际生产的不同情况来达到不同的控制目标。
为实现上述目的，本发明提供的一种注塑机注射进程的智能控制系统，包括：图像采集器、中央控制器和螺杆驱动器；所述的图像采集器用于采集注塑样品的图像，并发送至中央控制器，所述的中央控制器将注塑样品的图像进行特征提取，通过对特征数据进行分析后生成螺杆执行策略，所述的螺杆驱动器的信号输入端与中央控制器连接，该螺杆驱动器利用螺杆执行策略控制注塑机螺杆的运行，所述的螺杆执行策略包括：螺杆在注射过程各时段中前进、后退的速度、时间点及行程的设定。
作为上述技术方案的进一步改进，所述的图像采集器采用CCD摄像头对图像进行采集。
作为上述技术方案的进一步改进，所述的中央控制器包括：信号处理模块、特征提取模块、策略匹配模块、策略存储模块和设备驱动模块；所述信号处理模块用于接收图像采集器输出的图像信号，并将图像信号进行处理，生成供特征提取模块识别的图像数据，所述的特征提取模块用于在图像数据中识别出注塑样品的特征数据，并将获得的特征数据发送至策略匹配模块，所述的特征数据包括注塑样品的材料成分、材料性状和样品规格，所述的策略匹配模块将特征数据与策略存储模块中存储的特征组合序列进行匹配，提取经匹配的特征组合序列所对应的螺杆执行策略，所述的策略存储模块用于存储各种特征组合序列，所述的特征组合序列包括由材料成分、材料性状和样品规格组成的特征组合及其对应的螺杆执行策略，所述的设备驱动模块的信号输入端与策略匹配模块的信号输出端连接，该设备驱动模块受螺杆执行策略控制，以驱动螺杆的运行。
作为上述技术方案的进一步改进，所述的图像采集器还用于采集注塑机在调试阶段制备的调试品图像；所述的中央控制器还包括策略构建模块和知识库，所述的策略构建模块接收特征提取模块输出的样品特征数据和调试品特征数据，通过比较获取两种特征数据之间的差异值，并将该差异值与知识库中存储的各经验数据进行匹配，以匹配获得的经验数据中的补偿参数对下一次调试操作进行动作补偿，直至调试操作所制备的调试品特征数据与样品特征数据之间的差异值为零时，以当前调试操作完成的所有进程作为螺杆执行策略，将该螺杆执行策略记录并存储于策略存储模块内，所述的经验数据为差异值与补偿参数之间的映射序列。
作为上述技术方案的进一步改进，所述的信号处理模块包括：A/D转换器、信号放大器和滤波器，用于将图像采集器输出的信号依次进行模数转换、放大和滤波处理。
作为上述技术方案的进一步改进，所述的图像采集器还用于采集注塑成品的图像；所述的中央控制器还包括参数调试模块，所述的参数调试模块内设置有参数调试模型，该参数调试模型接收特征提取模块输出的样品特征数据和注塑成品特征数据，并通过模型运算获得用于调节螺杆执行策略中螺杆前进、后退的速度、时间点及行程参数的调节值。
作为上述技术方案的进一步改进，所述的中央控制器还包括时钟模块，所述的时钟模块受策略匹配模块控制，使其按照设定的时间激发图像采集器执行注塑成品的图像采集操作。
本发明的一种注塑机注射进程的智能控制系统结构优点在于：
本发明的系统通过采集注塑样品的图像数据，并经过特征提取及分析，以特征数据进一步反演获得样品所需的螺杆进程参数，继而获得螺杆的执行策略，利用该执行策略能够在自动控制注塑机运行的前提下，制备出与样品无差异的注塑成品，减少了因人工调控所带来的误差以及大量的调试时间，提高了工作效率，降低了运行成本；从而大大地降低了注塑过程中设备调试的难度，使制备获得的注塑成品易于控制。
附图说明
图1为现有技术中的注塑机内部剖视图；
图2为本发明实施例中的一种注塑机注射进程的智能控制系统结构示意图；
图3为本发明实施例中提供的中央控制器结构示意图；
图4为本发明实施例中提供的策略构建模块及知识库连接关系示意图；
图5为利用本发明实施例中的策略构建模块生成螺杆执行策略的操作流程图；
图6为本发明实施例中提供的信号处理模块结构示意图。
附图标记
1、螺杆 2、料筒 3、料斗
4、加热圈 5、油缸活塞 6、储料室
7、模具 8、型腔 9、合模机构
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明所述的一种注塑机注射进程的智能控制系统进行详细说明。
如图2所示，本发明提供的一种注塑机注射进程的智能控制系统，包括：图像采集器、中央控制器和螺杆驱动器；所述的图像采集器用于采集注塑样品的图像，并发送至中央控制器，所述的中央控制器将注塑样品的图像进行特征提取，通过对特征数据进行分析后生成螺杆执行策略，所述的螺杆驱动器的信号输入端与中央控制器连接，该螺杆驱动器利用螺杆执行策略控制图1中示出的注塑机螺杆1的运行，所述的螺杆执行策略包括：螺杆在注射过程各时段中前进、后退的速度、时间点及行程的设定。
注塑螺杆是注塑机的重要部件，它的作用是对塑料进行输送、压实、熔化、搅拌和施压。所有这些都是通过螺杆在料筒内的旋转来完成的。在螺杆旋转时，塑料对于机筒内壁、螺杆螺槽底面、螺棱推进面以及塑料与塑料之间都会产生摩擦及相互运动。塑料的向前推进就是这种运动组合的结果，而摩擦产生的热量也被吸收用来提高塑料温度及熔化塑料。
对于上述注塑工艺而言，螺杆的动作参数是影响注塑质量的关键因素。有些成品需要高射出率速射才能稳定成型，如超薄类成品，而有些成品对射速要求不是很高。在此情况下，可能需要确认机器的射出率及射速是否满足要求，进而需要调节螺杆的动作参数，以符合不同产品的制备工艺要求。
目前，注塑机的参数化设定仍然离不开人工经验值的设定和修复，注塑机的模块化程度低，一旦参数或材料有所变化则需要人为调整一系列的参数，从而严重影响了生产效率。为此，本发明的系统通过在注塑工艺过程中增加图像采集和机械学习过程，能够生成螺杆执行策略，即分析获得螺杆运行的相关参数，包括在注射过程各时段中前进、后退的速度、时间点及行程参数，这些参数在不同的生产阶段是不同的；然后，以该执行策略自动控制螺杆的运行，以制备出与注塑样品各种固有特性一致的注塑成品，实现了注塑机螺杆操作的智能控制，提高了设备的生产效率及成品的质量。
为了实现螺杆的智能控制功能，如图3所示，本实施例中的中央控制器具体包括：信号处理模块、特征提取模块、策略匹配模块、策略存储模块和设备驱动模块；所述信号处理模块用于接收图像采集器输出的图像信号，并将图像信号进行处理，生成供特征提取模块识别的图像数据，所述的特征提取模块用于在图像数据中识别出注塑样品的特征数据，并将获得的特征数据发送至策略匹配模块，所述的特征数据包括注塑样品的材料成分、材料性状和样品规格，所述的策略匹配模块将特征数据与策略存储模块中存储的特征组合序列进行匹配，提取经匹配的特征组合序列所对应的螺杆执行策略，所述的策略存储模块用于存储各种特征组合序列，所述的特征组合序列包括由材料成分、材料性状和样品规格组成的特征组合及其对应的螺杆执行策略，所述的设备驱动模块的信号输入端与策略匹配模块的信号输出端连接，该设备驱动模块受螺杆执行策略控制，以驱动螺杆的运行。
如图3所示，本发明系统中的图像采集器可采用CCD摄像头对图像进行采集。CCD是Charge Coupled Device(电荷耦合器件)的缩写，它是一种半导体成像器件，因而具有灵敏度高、抗强光、畸变小、体积小、寿命长、抗震动等优点；另外，本发明通过运用CCD摄像头实现图像采集，能够获得分辨率较高的清晰图像，为中央控制器后续的数据分析提供保障。
注塑机在出厂之前，需要经过反复的实验调试，最终得出一系列符合生产要求的参数，这些参数一般作为终端用户的使用标准，即作为各种样品所对应的螺杆执行策略。为了获取上述螺杆执行策略，如图4所示，本发明的中央控制器中还可包括策略构建模块和知识库，进一步地，所述的图像采集器还用于采集注塑机在调试阶段制备的调试品图像，为实验调试及策略生成提供参考依据。具体地，参照图5所示的操作流程，所述的策略构建模块接收特征提取模块输出的样品特征数据和调试品特征数据，通过比较获取两种特征数据之间的差异值，并将该差异值与知识库中存储的各经验数据进行匹配，以匹配获得的经验数据中的补偿参数对下一次调试操作进行动作补偿，直至调试操作所制备的调试品特征数据与样品特征数据之间的差异值为零时，以当前调试操作完成的所有进程作为螺杆执行策略，将该螺杆执行策略记录并存储于策略存储模块内。
上述知识库中存储有大量的经验数据，所述的经验数据为差异值与补偿参数之间的映射序列。该经验数据是以调试阶段和实际生产阶段记录的螺杆操作数据进行机械学习而获得的。
在设备调试阶段，大部分设备的调整数据是不会被记录的，只保留了一组最终符合生产需要的参数。而这些调试数据能够帮助系统找到各种问题的源头，对于工业生产来说起到了至关重要的作用。为此，本发明系统在知识库的自我学习过程中增加了大量的调试数据，即在设备出厂前的调试过程中，将所做的调试过程记录下来，按照问题的所属部分归类，以归类后的数据作为学习的依据。
在实际生产阶段，需要不断实时收集生产数据及优化数据，优化数据是在前期大量的实际生产中得出的，系统将所有生产数据及每次符合生产要求的最终优化数据保存下来，同时也作为知识库自学习的依据，进一步提高知识库的学习能力。
随着注塑机工作时长的增加，使得注塑机内部各部件出现磨损、松动及老化现象，进而导致注塑机控制的准确度逐渐下降。例如，螺杆的驱动设备因长时间处于高温环境而导致其功率下降，从而降低了螺杆的转速及前进速度；螺杆因长时间摩擦及剪切使得螺槽深度变浅，进而导致螺杆如果仍以现有的速度运行无法实现有效塑化，对后续的注射操作造成影响。如果始终采用固定不变的运行模式以控制注塑机螺杆的运行，必然会降低本系统的控制效果，进而导致制备获得的成品质量越来越差，远低于样品标准，甚至出现大量残次品。
为此，如图3所示，所述的图像采集器还用于采集注塑成品的图像；所述的中央控制器还包括参数调试模块，所述的参数调试模块内设置有参数调试模型，该参数调试模型接收特征提取模块输出的样品特征数据和注塑成品特征数据，并通过模型运算获得用于调节螺杆执行策略中螺杆前进、后退的速度、时间点及行程参数的调节值。使得当前执行的策略能够始终符合样品的制备要求，从而提高了系统的智能控制功能及系统运行的稳定性、安全性。
螺杆的每次动作经过纠正后，系统都会进行验证，确保此次按照调试的参数操作没有产生质量问题，如果无质量问题，则将调试后的螺杆执行策略更新到策略存储模块中，以替换之前已存储的策略；如果存在质量问题，需要通过参数调试模块进一步执行参数调试操作，直至制备的成品质量符合样品要求，再完成策略的更新。
如图3所示，所述的中央控制器还包括时钟模块，所述的时钟模块受策略匹配模块控制，使其按照设定的时间激发图像采集器执行注塑成品的图像采集操作，以便实时监控成品的质量，并及时根据图像数据进行参数的调整，提高注塑制备工艺的稳定性。
另外，如图6所示，所述的信号处理模块可通过设置的A/D转换器，将其接收的模拟信号转换为供特征提取模块识别的数字信号；同时，为了降低信号的噪声干扰，提高信号的探测精度，所述的信号处理模块还可包括信号放大器和滤波器，用于将图像采集器输出的信号进行放大和滤波处理。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。