用于取出模制产品的设备的制作方法

本发明涉及一种用于取出模制产品的设备，该设备具有确定抽吸构件对模制产品的抽吸错误的发生的功能。

背景技术：

1、jpa 2007-319960(专利文献1)公开了一种用于取出模制产品的设备，该设备包括真空异常确定单元，该真空异常确定单元在模制产品被抽吸构件吸起之前基于由真空压力检测器检测出的真空度来确定是否由于抽吸之前的管道或抽吸构件的状态而发生真空异常。

2、jpa h1-86088(专利文献2)公开了一种技术，该技术通过区分多个阶段的真空压力的真空压力检测部，作为在器件的抽吸期间吸嘴中的真空压力的阶段差，来区分器件的无缺陷或有缺陷以及器件的抽吸状态。

3、根据专利文献1所公开的发明，通过将抽吸前的空吸压力的状态与规定的水平范围进行比较，来检测管道的破损或堵塞的可能性，因此可以在工件被抽吸构件吸起之前检测有无真空异常，从而防止工件在运输过程中发生抽吸错误和工件的掉落。然而，根据相关技术的发明，不可能知道在抽吸开始之后发生的抽吸错误的发生及其原因。此外，根据该发明，即使没有发生抽吸错误，也不可能知道有可能发生的抽吸错误。

4、如在专利文献2中所公开的相关技术的发明中那样，在多个阶段区分器件的抽吸期间吸嘴中的真空压力以确定器件是无缺陷的或有缺陷的以及器件的抽吸状态的情况下，由于在设备(例如，频繁更换头部的用于取出模制产品的设备)中，每次更换头部时空吸压力都会发生变化，因此可能难以将真空压力的阶段差设置为用于确定的参考。另外，根据该公报所公开的发明，不能高准确性地知道发生抽吸错误的原因，也无法知道可能会发生抽吸错误。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种用于取出模制产品的设备，其能够高准确性地知道模制产品的抽吸错误的发生原因和/或模制产品的抽吸错误的可能性的原因。

2、除了上述目的之外，本发明的另一个目的是提供一种用于取出模制产品的设备，该设备能够知道发生抽吸错误的原因和/或可能的抽吸错误的原因及其解决方案。

3、根据本发明的一种用于取出模制产品的设备包括：真空抽吸装置，所述真空抽吸装置包括可操作以吸起模制产品的抽吸构件、经由管道连接到所述抽吸构件以向所述抽吸构件施加真空压力的真空产生器、可操作以控制将要从真空产生器施加到所述抽吸构件的所述真空压力的压力阀，以及压力检测器，所述压力检测器可操作以检测将要施加到所述抽吸构件的压力；移动机构，所述移动机构可操作以从成型机的模具中移动所述抽吸构件；控制器，所述控制器可操作以执行所述真空产生器和所述压力阀的操作控制以及所述移动机构的驱动控制；压力数据存储部，所述压力数据存储部可操作以将由所述压力检测器检测出的压力的变化作为时间序列压力数据进行存储；和抽吸错误原因确定部，所述抽吸错误原因确定部可操作以确定所述抽吸构件是否对模制产品发生抽吸错误以及其原因。所述抽吸错误原因确定部基于将时间序列压力数据与预定时间序列参考数据进行比较而获得的时间序列比较结果，来确定抽吸构件对模制产品的抽吸错误发生的原因和/或可能的抽吸错误的原因(即，对模制产品的抽吸错误发生的原因和可能的抽吸错误的原因中的至少一个)。

4、时间序列压力数据包括关于抽吸之前的过程和抽吸之后的过程中的抽吸情况的所有信息。即使在抽吸过程中压力没有上升或压力由于某种原因暂时波动，这些情况也会出现在时间序列压力数据中。因此，根据本发明，基于通过将时间序列压力数据与预定时间序列参考数据进行比较而获得的时间序列比较结果，即使当时间序列压力数据暂时超过阈值时，也可以防止错误确定没有发生抽吸错误。还可以基于压力数据的时间序列变化模式来检测在操作过程中已经发生了导致抽吸错误的某些原因。如果掌握了由于先前的已知原因而发生抽吸错误时的时间序列压力数据中出现的压力变化的特征，则还可以确定抽吸错误的原因。如果掌握了在抽吸错误发生之前出现在多个取出行程中的时间序列压力数据中出现的压力变化的特征，则还可以确定可能的抽吸错误的原因。因此，根据本发明，能够以比现有技术更高的地准确性确定模制产品的抽吸错误的发生和/或抽吸错误的可能性，并且能够知道抽吸错误的发生原因和/或可能的抽吸错误的原因。因此，本发明不仅可以用于检测抽吸错误的发生，还可以用于预测性维护用于取出模制产品的设备。

5、所述时间序列压力数据包括在所述抽吸构件将所述模制产品吸起之前的管道内的空吸压力、表示所述抽吸构件已经开始吸起所述模制产品的抽吸开始压力、表示关于在所述抽吸构件已经吸起所述模制产品之后所述抽吸构件与所述模制产品一起已经被提升到预定位置之后的压力的取出后压力、作为在已经检测到所述空吸压力之后直到检测到所述取出后压力为止所述管道中的压力的最大压力的峰值压力。这些压力是特征压力，但并非都明确包含在时间序列压力数据中，根据情况可能会或可能不会出现在时间序列压力数据中。时间序列参考数据是在压力数据中包含上述各种压力的前提下确定的。

6、所述时间序列参考数据包括预先通过试验确定的一个或多个参考压力值、以及关于预先收集的与抽吸错误发生的原因和/或可能的抽吸错误的原因相关联的多个时间序列压力变化模式的信息。所述抽吸错误原因确定部可以在所述空吸压力低于所述参考压力值且所述取出后压力和所述峰值压力低于所述参考压力的情况下确定未发生抽吸错误；当不满足所述条件时，确定发生所述抽吸错误或可能发生所述抽吸错误；当确定发生所述抽吸错误或可能发生所述抽吸错误时，基于所述比较结果和多个时间序列压力变化模式的信息，输出发生或可能发生抽吸错误的原因的信息。通过使用时间序列比较结果，即使改变正在使用的取出头，比较结果中出现的趋势也不会发生很大变化，因此可以防止错误地确定发生抽吸错误的原因和/或可能的抽吸错误的原因。

7、所述参考压力值是可变的。这样，可以进行微调，因此可以增强通用性。

8、所述参考压力值可以包括用于确定所述抽吸错误的发生的第一参考压力值和用于确定所述抽吸错误的可能性的第二参考压力值。这样，可以进一步提高确定准确性。

9、优选地，压力数据存储部存储每个取出循环的压力的时间序列变化模式，并且抽吸错误原因确定部在被确定为发生抽吸错误或可能发生抽吸错误的情况下，输出基于时间序列变化模式的原因的解决方案。在输出解决方案时，可以在确定出现抽吸错误后立即纠正出现抽吸错误的原因，并在出现抽吸错误之前纠正可能出现抽吸错误的原因，从而可以防止生产效率的显著下降。

10、抽吸错误原因确定部可以通过将时间序列压力数据输入到学习模型中，来获取发生抽吸错误的原因或抽吸错误的可能性，学习模型已经使用在发生抽吸错误或可能发生抽吸错误时预先收集的多个时间序列压力数据以及抽吸错误的原因作为教师数据进行机器学习。即，可以使用所谓的人工智能(ai)来实现抽吸错误原因确定部。此外，抽吸错误原因确定部可以通过将时间序列压力数据输入到学习模型中，来获取发生抽吸错误的原因和/或可能的抽吸错误的原因及其解决方案，该学习模型已经使用在发生抽吸错误时预先收集的多个时间序列压力数据、出现抽吸错误的原因和/或可能的抽吸错误的原因以及其解决方案作为教师数据进行机器学习。这样，当机器学习模型用于基于模式的确定时，可以更准确地确定抽吸错误的原因及其解决方案。

11、抽吸错误的原因及其解决方案可以显示在显示装置的屏幕上，也可以通过语音输出。这样，操作人员可以快速处理原因。