用于自动化生产密封件的系统的制作方法

本公开实施例涉及自动化控制领域，具体涉及用于自动化生产密封件的系统。

背景技术：

对于一些小型的橡胶产品，例如密封圈等，可以通过注塑机在一次合模过程，在模板的帮助下成型多个密封圈。如此一来，可以提高生产效率。

但是，在注塑过程中，原料经过流道通常会形成连接上述多个密封圈的连接部。上述连接部可以被称作密封圈的毛边。工作人员需要将连接部和密封圈进行分离。此外，虽然一次注塑过程可以成型多个密封圈加快了效率，但是脱模采用人工的方式却大幅度地降低了工作效率，并且模具的清理工作也会增加了人力的投入。

因此，本领域需要一种新的系统来解决上述问题。

技术实现要素：

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

为了解决上述问题，即现有的去毛边、脱模的方式存在消耗人力、效率低的问题，本公开的一些实施例提出了用于自动化生产密封件的系统，包括：动模端、切削装置、脱模装置和清理装置，其中，注塑机的动模端设置有可拆卸的动模板；其中，注塑的原料成型到上述动模板上，进而形成多个密封产品和连接上述多个密封产品的连接部，在上述多个密封产品成型的过程中，流道将原料分流到多个密封产品对应的位置，进而形成上述连接部；上述切削装置响应于上述动模板放置到上述切削装置中，上述切削装置将成型的密封产品与连接部断开；上述脱模装置响应于上述切削装置将成型的密封产品与连接部断开，上述脱模装置将上述密封产品脱离于上述动模板；上述清理装置响应于上述动模板放置到上述清理装置中，上述清理装置清理上述动模板中残留的毛边。

在一些实施例中，上述动模端设置有第一导向杆、与上述第一导向杆连接的第一驱动构件、与上述第一导向杆连接的第一定位板和测距传感器，上述第一导向杆的一端可活动地插入到上述动模端，上述第一导向杆的另一端与上述第一定位板固定连接，上述第一定位板用于放置上述动模板，上述测距传感器用于检测上述第一导向杆伸出的长度，响应于完成分模操作，上述第一驱动构件控制上述第一导向杆带动上述第一定位板背离上述动模端运动，响应于上述测距传感器检测到上述第一导向杆伸出到预设距离，将上述动模板放置到上述切削装置中。

在一些实施例中，上述切削装置包括工作平台，放置到上述工作平台上的第二定位板和与上述第二定位板相对设置的切削装置，上述第二定位板用于放置上述动模板，响应于上述动模板放置到上述第二定位板，上述切削构件能够沿设置到上述工作平台上的轨道朝向上述第二定位板运动，上述切削构件包括连接板、第二驱动构件和与上述连接板连接的切削部，上述连接板与上述轨道可滑动地连接，响应于上述动模板放置到上述第二定位板，上述连接板在上述第二驱动构件的控制下，沿上述轨道朝向上述第二定位板运动，使上述切削部断开上述连接部与上述密封产品的连接。

在一些实施例中，上述切削部包括刀盘，上述刀盘的形状与上述连接部的外缘相适配，响应于上述连接板朝向上述第二定位板运动，上述刀盘与连接部相接合，进而断开上述连接部与上述密封产品的连接。

在一些实施例中，上述脱模装置包括脱模组件和收集上述密封产品的收集腔，其中，第二定位板可旋转地设置到工作平台上，在静置状态下，上述第二定位板垂直地设置到上述工作台上，响应于上述动模板放置到上述第二定位板中，上述第二定位板相对于上述工作台旋转，并且与上述工作台平行，上述脱模组件触碰上述密封产品，使上述密封产品进入到上述收集腔中，在一些实施例中，上述脱模装置还包括支撑板和旋转驱动构件，上述支撑板固设到上述工作平台，上述第二定位板枢转地连接到上述支撑板，上述旋转驱动构件连接上述第二定位板，在工作状态下，上述旋转驱动构件带动上述第二定位板旋转。

在一些实施例中，上述脱模组件包括底座、旋转臂、脱模销，其中，上述底座固设到上述工作平台，上述旋转臂的一端与上述底座枢转地连接，上述旋转臂的另一端与上述脱模销连接，响应于上述第二定位板相对于上述工作台旋转，上述旋转臂转动，以及带动上述脱模销靠近上述动模板，脱模销触碰上述密封产品，使上述密封产品进入到上述收集腔中，其中，上述脱模组件还包括连接臂和弹性构件，上述连接臂的一端与上述旋转臂连接，上述连接臂的另一端与上述脱模销可活动地连接，上述弹性构件设置到脱模销与连接臂之间，从而使上述脱模销能够在竖直方向往复运动。

在一些实施例中，上述脱模组件还包括传感器，在上述脱模销触碰上述密封产品的过程中，上述传感器响应于检测到上述脱模销的压力减小量超过预设阈值或者行程增大量超过预设阈值，上述脱模组件控制上述脱模销移动到下一待脱模的密封产品。

在一些实施例中，上述清理装置包括第三定位板、和与上述第三定位板相对设置的毛刷组件，上述毛刷组件响应于上述动模板放置到上述第三定位板，清理上述动模板中残留的橡胶毛边，其中，上述毛刷组件包括第三驱动构件、支架、毛刷和伸缩杆，上述毛刷枢转地连接到上述支架上，上述第三驱动构件通过皮带带动上述毛刷转动，上述伸缩杆连接上述支架和上述工作台，上述伸缩杆能够调节毛刷的高度，进而清理上述动模板中残留的橡胶毛边。

在一些实施例中，上述系统还包括清理控制器，上述清理控制器与上述清理装置的第三驱动构件通信连接，上述控制器响应于获取到上述密封产品的原料信息，控制上述第三驱动构件驱动上述毛刷的转速，其中，上述毛刷的转速是通过上述清理控制器所包括的人工智能芯片对密封产品的原料信息进行分析得到的，其中，上述人工智能芯片所承载的机器学习模型是通过训练样本集合训练得到的。

在一些实施例中，上述训练样本集合包括样本毛刷的转速和样本密封产品的原料信息，上述机器学习模型是以上述样本密封产品的原料信息作为输入并以上述样本毛刷的转速作为期望输出训练得到的。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过将动模板可拆卸地与动模端连接、切削装置切断连接部、脱模装置切将密封产品脱离于动模板以及通过清理装置清理动模板上的毛边，从而，减少了人力投入，提高了工作效率。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的密封产品与连接部的一些实施例的结构示意图；

图2是根据本公开的用于自动化生产密封件的系统的一些实施例的结构示意图；

图3是根据本公开的动模端的一些实施例的结构示意图；

图4是根据本公开的切削装置的一些实施例的结构示意图；

图5是根据本公开的脱模装置的一些实施例的结构示意图；

图6是根据本公开的脱模装置的再一些实施例的结构示意图；

图7是根据本公开的毛刷组件的一些实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

此外，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示上述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

请参见图1所示，图1是根据本公开的密封产品与连接部的一些实施例的结构示意图。如图1所示，对于体积小的密封产品1，为了增加生产效率，往往将模具设计成可以在注塑过程中，成型多个密封产品1。连通上述多个密封产品的流道在注塑完成后，往往会形成连接上述密封产品的连接部2。图1展示的多个密封产品1环形均匀设置，上述连接部2由中心向四周发散，连接到上述每个密封产品1。

接着参阅图2，该用于自动化生产密封件的系统包括动模板3、切削装置4、脱模装置5和清理装置6。上述动模板3与注塑机的动模端31可拆卸地连接。上述切削装置4响应于上述动模板3放置到切削装置4中，上述切削装置4将成型的密封产品1与连接部2断开。上述脱模装置5响应于上述切削装置4将成型的密封产品1与连接部2断开，上述脱模装置5将上述密封产品1脱离于上述动模板3。上述清理6装置响应于上述动模板3放置到上述清理装置6中，上述清理装置6清理上述动模板3中残留的毛边。

需要说明的是，上述动模板从动模端放置到切削装置、从切削装置放置到脱模装置以及从脱模装置放置到清理装置的过程，可以通过机械臂来完成。本领域技术人员可以根据公知常识实现上述操作。也可以采用带有抓取功能的智能车进行搬运。

具体而言，结合图3对动模端的结构进行说明。图3是根据本公开的动模端的一些实施例的结构示意图。如图3所示，上述动模端31设置有第一导向杆32、与上述第一导向杆32连接的第一驱动构件(图中未示出)和与上述第一导向杆32连接的第一定位板33。上述第一导向杆32的一端可活动地插入到上述动模端31。上述第一导向杆32的另一端与上述第一定位板33固定连接。上述第一定位板33用于放置上述动模板3。在进行合模操作以及注塑的过程中，上述第一导向杆32收缩，使第一定位板33与动模端31紧密地贴合。响应于完成分模操作，上述第一驱动构件控制上述第一导向杆32带动上述第一定位板33背离上述动模端31运动。从而，使上述第一定位板33与上述动模端31分离。上述第一驱动构件可以是电机通过齿轮对上述第一导向杆32进行传动。上述第一驱动构件也可以是电磁推杆或者活塞。本领域技术人员可以根据实际情况进行选择。

进一步地，上述动模端还可以设置测距传感器，上述测距传感器用于检测上述第一导向杆伸出的长度，响应于完成分模操作，上述第一驱动构件控制上述第一导向杆带动上述第一定位板背离上述动模端运动，响应于上述测距传感器检测到上述第一导向杆伸出到预设距离，发送信号给机械臂或者智能车，将上述动模板放置到上述切削装置中。

接着结合图4对切削组件的结构进行说明。图4是根据本公开的切削装置的一些实施例的结构示意图。如图4所示，上述切削组件4包括工作平台41，放置到上述工作平台41上的第二定位板42和与上述第二定位板42相对设置的切削构件43。上述第二定位板42用于放置上述动模板3。响应于上述动模板3放置到上述第二定位板42，上述切削构件43能够沿设置到上述工作平台41上的轨道(图中未标示)朝向上述第二定位板42运动。

具体而言，上述切削构件43包括连接板431、第二驱动构件和与上述连接板431连接的切削部(图中未整体标示)。上述连接板431与上述轨道可滑动地连接。具体而言，上述连接板431可以架设到上述轨道上。上述第二驱动构件可以与连接板431连接。在第二驱动构件的驱动下，使连接板431沿轨道往复运动。作为示例，上述第二驱动构件可以是电动推杆、电磁推杆或者活塞缸等。本领域技术人员可以根据实际情况进行选择。

进一步地，上述连接板431在上述第二驱动构件的控制下，沿上述轨道朝向上述第二定位板42运动，使上述切削部断开上述连接部2与上述密封产品1的连接。具体而言，上述切削部可以包括刀盘432，上述刀盘432的形状与上述连接部2的外缘相适配。响应于上述连接板431朝向上述第二定位板42运动，上述刀盘432与连接部2相接合，进而断开上述连接部2与上述密封产品1的连接。

接下来结合图5和图6对脱模装置的结构进行说明。图5是根据本公开的脱模装置的一些实施例的结构示意图；图6是根据本公开的脱模装置的再一些实施例的结构示意图。如图5和图6所示，上述脱模装置5包括脱模组件54和收集上述密封产品的收集腔53。其中，第二定位板42可旋转地设置到工作平台41上。在图5示出的状态下，上述第二定位板42垂直地设置到上述工作台41上。在图6示出的状态下，响应于上述动模板3放置到上述第二定位板42中，上述第二定位板42相对于上述工作台41旋转，并且与上述工作台41平行。上述脱模组件54触碰上述密封产品1，使上述密封产品1进入到上述收集腔53中。

进一步地，上述脱模装置5还包括支撑板55和旋转驱动构件(图中未示出)，上述支撑板55固设到上述工作平台41。上述第二定位板42枢转地连接到上述支撑板55。上述旋转驱动构件连接上述第二定位板42。在工作状态下，上述旋转驱动构件带动上述第二定位板42旋转。需要说明的是，上述旋转驱动构件可以是舵机或者电机。本领域技术人员可以根据实际情况对该旋转驱动构件进行选择。这种替换并不超出本公开的保护范围。

进一步地，上述脱模组件54可以包括底座541、旋转臂542和脱模销543。其中，上述底座541固设到上述工作平台41，上述旋转臂542的一端与上述底座541枢转地连接。上述旋转臂542的另一端与上述脱模销543连接。响应于上述第二定位板42相对于上述工作台41旋转，上述旋转臂542转动，以及带动上述脱模销543靠近上述动模板3，脱模销543触碰上述密封产品1，使上述密封产品1进入到上述收集腔53中。

在一些实施例的一些可选实现方式中，上述脱模组件54还包括连接臂544和弹性构件(图中未示出)，上述连接臂544的一端与上述旋转臂542可伸缩地连接，从而该连接臂可以相对于上述旋转臂沿竖直方向伸缩。上述连接臂544的另一端与上述脱模销543可活动地连接。上述弹性构件设置到脱模销543与连接臂544之间，从而使上述脱模销543能够在竖直方向往复运动。进而，上述脱模销543在进行脱模的过程中，可以首先使上述连接臂544伸出，使脱模销543抵靠到上述动模板3。此时，脱模销543受力，会压缩上述弹性构件。当脱模销543触碰到密封产品1时，在弹性构件的压缩力的作用下，脱模销543会向下挤压该密封产品1，从而，完成脱模动作。如此一来，提高了脱模销1的脱模效果。需要说明的是，上述连接臂544可以通过活塞缸、电磁推杆或者电机等部件实现相对于旋转臂的伸缩运动。上述弹性构件可以是弹簧或者气缸等。本领域技术人员可以根据实际情况进行选择。

进一步地，上述脱模组件还可以包括传感器。在上述脱模销触碰上述密封产品的过程中，上述传感器响应于检测到上述脱模销的压力减小量超过预设阈值或者行程增大量超过预设阈值，上述脱模组件在旋转臂和连接臂的驱动下，使上述脱模销通过水平旋转或者上下移动靠近下一待脱模的密封产品。上述预设阈值可以是本领域技术人员通过大量实验设定的。上述传感器可以是行程传感器或者压力传感器。

接下来结合图6对清理装置的结构进行说明，图6是根据本公开的毛刷组件的一些实施例的结构示意图。如图6所示，上述清理装置6(如图1中所示)响应于完成密封产品的收集工作之后，清理上述动模板中残留的橡胶毛边。具体而言，上述清理装置包括第三定位板62和与上述第三定位板62相对设置的毛刷构件(图中未整体标示)。上述毛刷构件响应于上述动模板3放置到上述第三定位板62，进而清理上述动模板3中残留的橡胶毛边。上述毛刷构件可以包括第三驱动构件(图中未示出)、支架64和毛刷63，上述毛刷63枢转地连接到上述支架64上，上述第三驱动构件通过皮带带动上述毛刷63转动，进而清理上述动模板中残留的橡胶毛边。此外，上述毛刷构件还可以包括伸缩杆65。上述伸缩杆连接上述支架64和工作台41。上述伸缩杆65能够调节毛刷的高度，进而清理上述动模板3中残留的橡胶毛边。需要说明的是，上述伸缩杆可以是电动推杆、电磁推杆或者活塞缸等。上述第三驱动构件可以是电机。本领域技术人员可以根据实际情况进行选择。

在一些实施例的一些可选实施方案中，上述系统还包括清理控制器，上述清理控制器与清理装置的第三驱动构件通信连接，上述清理控制器响应于获取到上述密封产品的原料信息，控制上述第三驱动构件驱动上述毛刷的转速。其中，上述毛刷的转速是通过上述清理控制器所包括的人工智能芯片对密封产品的原料信息进行分析得到的。其中，上述人工智能芯片所承载的机器学习模型是通过训练样本集合训练得到的。可选的，工作人员可以通过与上述清理控制器连接的输入设备将上述密封构件的原料信息发送到上述清理控制器。从而，上述清理控制器能够接收到上述密封构件的原料信息。

作为示例，机器学习模型可以是基于训练样本集合执行以下训练步骤得到的：将训练样本集合中的至少一个训练样本的样本密封产品的原料信息分别输入至初始机器学习模型，得到所对应的毛刷的转速；将上述至少一个训练样本中的每个样本密封产品的原料信息对应的毛刷的转速与对应的样本毛刷的转速进行比较；根据比较结果确定上述初始机器学习模型的预测准确率；确定上述预测准确率是否大于预设准确率阈值；响应于确定上述准确率大于上述预设准确率阈值，则将上述初始机器学习模型作为训练完成的机器学习模型；响应于确定上述准确率不大于上述预设准确率阈值，调整上述初始机器学习模型的参数，以及使用未使用过的训练样本组成训练样本集合，使用调整后的初始机器学习模型作为初始机器学习模型，再次执行上述训练步骤。可以理解的是，经过上述训练之后，机器学习模型可以用于表征密封产品的原料信息与毛刷的转速的对应关系。上述提及的机器学习模型可以是卷积神经网络模型。

作为示例，上述机器学习模型可以包括密封产品的原料信息和对应关系表。其中，对应关系表可以是本领域技术人员基于对大量的密封产品的原料信息与毛刷的转速的对应关系的对应关系表。这样，将该密封产品的原料信息与对应关系表中的多个密封产品的原料信息依次进行比较，若对应关系表中的某一个密封产品的原料信息与该密封产品的原料信息相同或者相近，则将对应关系表中的该密封产品的原料信息对应的毛刷的转速作为该密封产品的原料信息所指示的毛刷的转速。上述控制器能够针对密封产品的原料信息，确定毛刷的转速。从而，根据不同的原料信息，配置不同的毛刷的转速。当毛刷的转速越高，对密封产品和连接部的冲击力越大。因此，针对不同原料信息的密封产品，对毛刷的转速进行调整，可以有效地提高清理效果。

作为另一示例，上述初始机器学习模型可以是未经训练的深度学习模型或未训练完成的深度学习模型，初始的深度学习模型的各层可以设置有初始参数，参数在深度学习模型的训练过程中可以被不断地调整。初始深度学习模型可以是各种类型的未经训练或未训练完成的人工神经网络或者对多种未经训练或未训练完成的人工神经网络进行组合所得到的模型，例如，初始深度学习模型可以是未经训练的卷积神经网络，也可以是未经训练的循环神经网络，还可以是对未经训练的卷积神经网络、未经训练的循环神经网络和未经训练的全连接层进行组合所得到的模型。这样，可以将原料的粘度从深度学习模型的输入侧输入，依次经过深度学习模型中的各层的参数的处理，并从深度学习模型的输出侧输出，输出侧输出的信息即为毛刷的转速。

本实施例提供的用于自动化生产密封件的系统，通过将动模板可拆卸地与动模端连接、切削装置切断连接部、脱模装置切将密封产品脱离于动模板以及通过清理装置清理动模板上的毛边，从而，减少了人力投入，提高了工作效率。

上述清理控制器能够针对不同原料的密封产品，对毛刷的转速进行调整，可以使毛刷对依附到动模板上的不同原料的毛边，以不同的转速进行处理。可以有效地提高清理效果。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。