一种基于深度学习的注塑机监控装置及注塑机的制作方法

本实用新型涉及注塑工程领域，特别涉及一种基于深度学习的注塑机监控装置及注塑机。

背景技术：

注塑机又名注射成型机或注射机，然而，在注塑过程中，仅靠人为管控，全凭开机作业员视角监测管控，例如，判断被注塑对象是否有多装，漏装，少装，或者生产的开模过程中出现黏模现象，被注塑对象的注塑结果全部需要开机作业员进行判断，开机作业员压力责任大，存在人为误判的可能性，且判断的准确度也难以保证，风险系数较大。

为此，需要一种更为可靠准确度更高的基于深度学习的注塑机监控装置。

技术实现要素：

有鉴于此，本实用新型的目的在于提供一种基于深度学习的注塑机监控装置及注塑机。其具体方案如下：

一种基于深度学习的注塑机监控装置，包括：图像采集装置、控制器、服务器和显示设备；

所述图像采集装置、所述控制器和所述显示设备依次相连，所述控制器与所述服务器连接；

所述图像采集装置，用于获取被注塑对象的注塑图像，并发送所述注塑图像至所述控制器；

所述控制器，用于将所述注塑图像发送至所述服务器，接收所述服务器发送的注塑结果，发送所述注塑结果和所述注塑图像至所述显示设备；

所述服务器，包括深度学习模块，所述深度学习模块，用于接收所述注塑图像，输出基于深度学习算法训练而成的注塑检测模型得到的所述注塑结果，发送所述注塑结果至所述控制器；

所述显示设备，用于显示所述注塑图像和所述注塑结果。

可选的，所述图像采集装置包括相互连接的工业相机和视频编码器；所述视频编码器与所述控制器相连；

所述工业相机，用于获取所述被注塑对象的原始注塑图像；

所述视频编码器，用于对所述原始注塑图像进行编译，得到所述注塑图像，并发送所述注塑图像至所述控制器。

可选的，还包括与所述控制器和所述视频编码器分别相连的存储设备；

所述存储设备，用于接收所述视频编码器发送的注塑图像并存储，接收所述控制器发送的所述注塑结果并存储。

可选的，还包括：

与所述控制器相连、安装于注塑机的料管内、用于检测所述料管内物料温度的温度传感器；

与所述控制器相连、安装于所述注塑机的所述料管内、用于加热所述料管内物料的加热器。

可选的，还包括与所述控制器相连的警报装置；

所述警报装置，用于接收所述控制器发送的警报信号，利用所述警报信号示警。

可选的，还包括与所述控制器相连、安装在所述注塑机的液压系统中、用于检测液压油参数的液压油传感器组。

可选的，所述液压油传感器组包括分别与所述控制器相连，用于测量液压油介电常数的介电常数传感器、用于测量液压油粘性的粘度传感器、用于测量液压油中的颗粒的数量和/或性质的颗粒传感器、用于测量液压油温度的液压油温度传感器和/或用于测量液压油酸性的酸度传感器。

本实用新型实施例还公开了一种注塑机，包括如前述的基于深度学习的注塑机监控装置。

本实用新型中，基于深度学习的注塑机监控装置，包括：图像采集装置、控制器、服务器和显示设备；图像采集装置、控制器和显示设备依次相连，控制器与服务器连接；图像采集装置，用于获取被注塑对象的注塑图像，并发送注塑图像至控制器；控制器，用于将注塑图像发送至服务器，接收服务器发送的注塑结果，发送注塑结果和注塑图像至显示设备；服务器，包括深度学习模块，深度学习模块，用于接收注塑图像，输出基于深度学习算法训练而成的注塑检测模型得到的注塑结果，发送注塑结果至控制器；显示设备，用于显示注塑图像和注塑结果。

本实用新型通过图像采集装置采集注塑机工作时被注塑对象的注塑图像，以供服务器利用深度学习模块中基于深度学习训练而成的注塑检测模型对注塑图像进行分析和判断，从而得到被注塑对象的注塑结果，用户除了可直接观看注塑成品外，亦可再由显示设备将注塑资料及结果展示给用户，使用户可以更加直观的掌握被注塑对象的注塑结果，注塑结果的准确度更高，避免因人为疏忽导致的产品质量问题。

附图说明

为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本实用新型的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本实用新型实施例公开的一种基于深度学习的注塑机监控装置结构示意图；

图2为本实用新型实施例公开的另一种基于深度学习的注塑机监控装置结构示意图；

图3为本实用新型实施例公开的另一种基于深度学习的注塑机监控装置和一种注塑机的一种实际应用结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

本实用新型实施例公开了一种基于深度学习的注塑机监控装置，参见图1所示，该装置包括：图像采集装置1、控制器2、服务器3和显示设备4；

图像采集装置1、控制器2和显示设备4依次相连，控制器2与服务器连3接；

图像采集装置1，用于获取被注塑对象的注塑图像，并发送注塑图像至控制器2；

控制器2，用于将注塑图像发送至服务器3，接收服务器3发送的注塑结果，发送注塑结果和注塑图像至显示设备4；

服务器3，包括深度学习模块，用于接收注塑图像，输出基于深度学习算法训练而成的注塑检测模型得到的注塑结果；

显示设备4，用于显示注塑图像和注塑结果。

具体的，利用图像采集装置1采集注塑机工作时，对被注塑对象进行注塑时的工作情况，通过图像采集装置1，能够获取到被注塑对象在生产过程中发生多装、漏装、少装或者生产的开模过程中出现黏模现象，诸如毛边、异色、挤压、条纹、黏模、凹陷、气泡和/或焦痕等不足；其中，图像采集装置1可以包括工业相机，还可以包括工业相机和x光机，利用x光机可以拍摄出被注塑对象内部的气泡或其他不足，服务器3此时同样可以根据x光片分析出被注塑对象的注塑结果。

具体的，服务器3中的注塑检测模型为利用历史被注塑对象的历史注塑图像，对基于深度学习算法建立的原始注塑检测模型训练而成，实现图像识别，在实际应用中，服务器3在接收到注塑图像后，将注塑图像输入至深度学习模块中的注塑检测模型，运行注塑检测模型，注塑检测模型利用深度学习算法，识别注塑图像中的特征图像，进而确定注塑图像的类型，从而判断出被注塑对象是否正常或注塑过程中出现多装、漏装、少装、毛边、异色、挤压、条纹、黏模、凹陷、气泡和/或焦痕等其他问题，得到注塑结果，注塑结果中记载了被注塑对象的状态，如，是否正常，是否出现不足，出现了何种不足，显示设备4则相应的将注塑结果和注塑图像进行显示，以供用户查看，显示的注塑结果可以为文字说明的形式显示正常、多装、漏装、少装、毛边、异色、挤压、条纹、黏模、凹陷、气泡和/或焦痕等注塑结果，当然还可以配上图像采集装置1采集的注塑图像。

进一步的，当图像采集装置1为摄像头时，其采集到的是被注塑对象的视频，在训练时可以使用历史被注塑对象的历史注塑视频，通过从历史注塑视频中提取视频帧，将多个视频帧保存至预先建立的专门用于识别注塑设备状态的图像数据库，在训练时，从图像数据库将视频帧作为历史注塑图像对深度学习算法进行训练，进而得到训练完成的注塑检测模型；实际应用时，服务器3接收控制器2发送的摄像头采集到的注塑视频，将注塑视频分割为多个注塑视频帧，将多个注塑视频帧输入至注塑检测模型以供注塑检测模型进行判断，进而得到包括被注塑对象分类结果的注塑结果。

可见，本实用新型实施例通过图像采集装置1采集注塑机工作时被注塑对象的注塑图像，以供服务器3利用基于深度学习训练而成的注塑检测模型对注塑图像进行分析和判断，从而得到被注塑对象的注塑结果，再由显示设备4将注塑结果展示给用户，使用户可以更加直观的掌握被注塑对象的注塑结果，注塑结果的准确度更高，避免因人为疏忽导致的产品质量问题。

本实用新型实施例公开了一种具体的基于深度学习的注塑机监控装置，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。参见图2和图3所示，具体的：

具体的，上述图像采集装置1可以包括相互连接的工业相机111和视频编码器112；视频编码器112与控制器2相连；

工业相机111，用于获取被注塑对象的原始注塑图像；

视频编码器112，用于对原始注塑图像进行编译，得到注塑图像，并发送注塑图像至控制器2。

具体的，利用工业相机111通过对被注塑对象进行拍摄，从而获取到被注塑对象的原始注塑图像，为了使工业相机111获取的被注塑对象的原始注塑图像能够被控制器2接收，通过视频编码器112对原始注塑图像进行编译，得到能够被控制器2解析的注塑图像。

具体的，为存储注塑图像和注塑结果，以供历史查询，还包括与控制器2和视频编码器112分别相连的存储设备5；存储设备5，用于接收视频编码器112发送的注塑图像并存储，接收控制器2发送的注塑结果并存储。

具体的，由于部分注塑结果对产品存在较大的质量隐患，例如，黏膜、凹陷或气泡等缺陷，可能对于某些产品质量要求高的产品属于严重的质量隐患，因此，为能够更好的提醒用户注意到注塑结果，还设置有与控制器2相连的警报装置7；警报装置7，用于接收控制器2发送的警报信号，利用警报信号示警，以警示相关人员。

进一步的，可以预先在控制器2中设置警报阈值，例如，警报阈值为注塑结果为某一种缺陷时，如，警报阈值为被注塑对象存在气泡，当注塑结果判定被注塑对象存在气泡，则满足警报阈值，控制器2生成警报信号发送至警报装置7，以使警报装置7警报，警报方式可以包括蜂鸣，屏幕高亮和闪烁等方式提醒用户。

本实用新型实施例中，为保证注塑质量，还可以包括与控制器2相连、安装于注塑机11的料管10内、用于检测料管10内物料温度的温度传感器6和与控制器2相连、安装于注塑机11的料管10内、用于加热料管10内物料的加热器9。

具体的，预先在控制器2设定温度区间或温度阈值，当温度传感器6传输至控制器2的温度信号证明料管10内物料的温度在温度区间或温度阈值内，则控制器2可以操控加热器9停止继续加热或进入保温状态，维持一定的温度；当温度信号证明料管10内物料的温度低于温度区间或温度阈值，则控制器2控制加热器9进行加热，促使料管10内物料升温，直至物料的温度在温度区间或温度阈值内；当温度信号证明料管10内物料的温度高于温度区间或温度阈值，则控制器2控制加热器9停止加热，促使料管10内物料降温，直至物料的温度在温度区间或温度阈值内；通过温度传感器6将料管10内物料的温度反馈至控制器2，控制器2根据温度信号判断物料温度是否在预先设定的温度区间或温度阈值内，根据判断结果相应的控制加热器9工作，确保物料的温度始终能够满足生产要求，确保注塑质量。

具体的，由于注塑机11的液压油直接影响注塑机11的工作情况，而液压油的质量会随着注塑机11的使用时间而下降，为能够及时检测到液压油质量下降且不满足生产需求，还可以包括与控制器2相连、安装在注塑机11的液压系统中、用于检测液压油参数的液压油传感器组8。

具体的，液压油传感器组8能够检测注塑机11中液压油的各种属性参数，控制器2根据液压油传感器组8发送的检测结果，跟预先设定的判定阈值进行比较，可以判断出当前注塑机11内的液压油是否满足生产需求，如果不满足，则控制器2可以生成警报信号，控制警报装置7警报，以提醒用户更换液压油，当然，控制器2也可以生成相应的显示信号，由显示设备4显示液压油需要更换的提示信息。

其中，上述液压油传感器组8可以具体包括分别与控制器2相连，用于测量液压油介电常数的介电常数传感器、用于测量液压油粘性的粘度传感器、用于测量液压油中的颗粒的数量和/或性质的颗粒传感器、用于测量液压油温度的液压油温度传感器6和/或用于测量液压油酸性的酸度传感器。

可以理解的是，液压油传感器组8可以安装在注塑机11的液压系统中的适当位置，以确保液压系统中各处液压油的质量。

进一步的，上述显示设备4可以为触摸屏，用户可以通过触摸屏上预设的案件输入控制指令，以使控制器2根据控制指令控制控制器2与注塑机11相连的输出设备。

可以理解的是，控制器2还可以将注塑机11的注塑时所使用的相关注塑参数通过显示设备4进行显示，以使用户除了可直接观看注塑成品外，亦可由显示设备4将注塑资料及结果展示给用户，其中，注塑参数可以包括当前注塑产品名称、注塑使用的材料的资料、注塑工艺流程和标准件示意图等被注塑对象注塑时的相关资料。

其中，服务器3可以为云端服务器。

可以理解的是，图3中与控制器2连接的各设备均可以通过在注塑机11进行相应的布线与控制器2电气连接。

另外，本实用新型实施例还公开了一种注塑机11，参见图3所示，包括如前述的基于深度学习的注塑机监控装置。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本实用新型。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本实用新型的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本实用新型将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。