点胶方法、设备、系统、服务端装置及存储介质与流程

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种点胶方法、设备、系统、服务端装置及存储介质。

背景技术：

在led(lightemittingdiode，发光二极管)封装行业中，点胶是一个关键的制程。在点胶制程中，可以把电子胶水、油或者其他液体涂敷、灌封、点滴到产品的点胶位置处，让产品起到黏贴、灌封、绝缘、固定或者表面光滑等作用。

现有的点胶方式通常是，以固定的点胶量在固定的点胶位置进行点胶。但是这种点胶方式的不够智能，点胶不良率较高。

技术实现要素：

本申请实施例的多个方面提供一种点胶方法、系统、点胶设备、服务端装置及存储介质，使得点胶制程更加智能化，提高点胶良率。

本申请实施例提供一种点胶方法，适用于点胶设备，包括：将当前状态数据发送至服务端装置，以使服务端装置根据所述当前状态数据确定本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数；接收所述服务端装置发送的所述至少一部分点胶控制参数；根据所述至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

本申请实施例还提供一种点胶方法，适用于服务端设备，包括：接收点胶设备的当前状态数据；根据所述当前状态数据，获取所述点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数；将所述至少一部分点胶控制参数返回至所述点胶设备，以使所述点胶设备根据所述至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

本申请实施例还提供一种点胶系统，包括：点胶设备、服务端装置；所述点胶设备用于，将点胶设备的当前状态数据发送至服务端装置，以使服务端装置根据所述当前状态数据确定本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数；接收所述服务端装置发送的所述至少一部分点胶控制参数；根据所述至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作；所述服务端装置用于，接收点胶设备的当前状态数据；根据所述当前状态数据，获取所述点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数；将所述至少一部分点胶控制参数返回至所述点胶设备，以使所述点胶设备根据所述至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

本申请实施例还提供一种点胶设备，包括：存储器、处理器以及通信组件；所述存储器，用于存储一条或多条计算机指令；所述处理器，用于执行一条或多条计算机指令，以用于：通过所述通信组件将点胶设备的当前状态数据发送至服务端装置，以使服务端装置根据所述当前状态数据确定本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数；接收所述服务端装置发送的所述至少一部分点胶控制参数；根据所述至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被执行时能够实现点胶设备一侧执行的点胶方法中的步骤。

本申请实施例还提供一种服务端装置，包括：存储器、处理器及通信组件；所述存储器，用于存储一条或多条计算机指令；所述处理器，用于执行一条或多条计算机指令，以用于：通过所述通信组件接收点胶设备的当前状态数据；根据所述当前状态数据，获取所述点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数；将所述至少一部分点胶控制参数返回至所述点胶设备，以使所述点胶设备根据所述至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被执行时能够实现服务端装置一侧执行的点胶方法中的步骤。

在本申请实施例中，存在点胶需求时，点胶设备可向服务端发送当前状态数据；服务端装置接收到点胶设备发送的当前状态数据时，基于该当前设备状态参数，获取本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数，并返回至点胶设备；点胶设备基于接收到的至少一部分点胶控制参数可以对待处理产品执行点胶操作。在这个过程中，点胶设备与服务端装置进行交互，可根据点胶需求获得与当前设备状态适配的至少一部分点胶控制参数，使得点胶制程更加智能化，有利于提高点胶良率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请一示例性实施例提供的一种点胶系统的结构示意图；

图2为本申请另一示例性实施例提供的一种点胶系统的结构示意图；

图3为本申请又一示例性实施例提供的一种点胶系统的结构示意图；

图4为本申请又一示例性实施例提供的一种点胶方法的流程图；

图5为本申请又一示例性实施例提供的另一种点胶方法的流程图；

图6为本申请又一示例性实施例提供的一种点胶设备的结构示意图；

图7为本申请又一示例性实施例提供的一种服务端装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

在一些现有的点胶制程中，通常是以固定的点胶量在待处理产品的固定的位置处执行点胶操作，但是这种点胶方式不够智能，点胶不良率较高。例如，在led封装行业中，若以固定的点胶量在led贴片的固定位置处涂敷荧光粉，则容易造成led贴片上的荧光粉厚度不均匀、涂覆不均匀甚至未能覆盖led发光元器件的缺陷，这种缺陷将导致led产品的光谱指标达不到产品要求。

针对该技术问题，在本申请一些示例性实施例中，存在点胶需求时，点胶设备可向服务端请求获取至少一部分点胶控制参数，服务端装置获取本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数后发送至点胶设备，进而点胶设备可基于服务端装置发送的至少一部分点胶控制参数执行点胶操作。在这个过程中，点胶设备通过与服务端装置进行交互，可根据点胶需求获得与当前设备状态适配的至少一部分点胶控制参数，实现了智能化的点胶制程，有利于提升点胶良率。以下将结合附图对本申请实施例进行详细说明。

图1为本申请一示例性实施例提供的一种点胶系统的结构示意图。如图1所述，该系统包括：点胶设备10以及服务端装置20。

点胶设备10与服务端装置20之间可以是无线或有线通信连接。若点胶设备10通过无线通信方式与服务端装置20通信连接，则该无线通信方式可以是蓝牙、zigbee、wifi(wireless-fidelity，无线保真技术)、红外等通信方式中的任意一种。若点胶设备10通过移动网络与服务端装置20通信连接，该移动网络的网络制式可以为2g(gsm)、2.5g(gprs)、3g(wcdma、td-scdma、cdma2000、utms)、4g(lte)、4g+(lte+)、wimax等中的任意一种。

在点胶系统中，服务端装置20主要面向点胶设备10提供点胶控制参数服务。例如，在点胶设备10存在点胶需求时，点胶设备10可以将当前状态数据发送给服务端装置20，以请求服务端装置20返回与当前设备状态适配的至少一部分点胶控制参数；服务端装置20接收点胶设备10发送的当前状态数据，基于该当前状态数据获取点胶设备10本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数，并将获取到的至少一部分点胶控制参数返回至点胶设备10，以供点胶设备10根据该至少一部分点胶控制参数执行点胶操作。

在本实施例中，并不限定服务端装置20的实现形态，服务端装置20可以是任何可提供计算服务，能够响应服务请求并进行处理的设备，例如可以是常规服务器、云服务器、云主机、虚拟中心等。服务端装置20的构成主要包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似。

在点胶系统中，点胶设备10主要用于对胶体进行控制，并将胶体点滴、涂敷或者灌封到待处理产品表面或者内部。对点胶设备10而言，当存在点胶需求时，可将其当前状态数据发送至服务端装置20，以使服务端装置20根据该当前状态数据确定本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数并返回；之后，接收服务端装置20返回的至少一部分点胶控制参数，并根据该至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

在一些示例性实施例中，如图1所示，点胶设备10的主要硬件组成可包括：点胶针筒101、点胶针头102、点胶针头驱动装置103、给胶控制装置104、传感器105以及通信单元106。

其中，点胶针筒101用于储存胶体，点胶针头102用于出胶；通常，点胶针头102位于点胶针筒101的出胶口，且二者为可拆卸连接。点胶针头102的类型可根据实际需求进行选择，例如，当胶体为快干胶时，可以选择铁氟龙点胶针头；当待处理产品为led或者光通讯产品时，可以选择高精密点胶针头。

可选的，点胶针头驱动装置103，用于精确地驱动点胶针头102到达待处理产品上的目标点胶位置。在一些示例性实施方式中，点胶针头驱动装置103的驱动力可通过液压、气压、电气或者机械等驱动结构提供，此处不赘述。

可选的，给胶控制装置104，用于控制点胶针筒101给出的胶量。在一些示例性实施方式中，给胶控制装置104可以是气压式的，也可以是计量式的，二者在控制给胶量方面的精度不同，可根据实际需求进行选择。对给胶量的精度要求较高的一些点胶场景而言，例如贴片led封装场景，可采用计量式的给胶控制装置104，以精确地控制给胶量。

可选的，传感器105包括一种或多种高精度的传感器，例如视觉传感器、压力传感器、距离传感器或者化学传感器等等。其中，距离传感器可用于检测点胶针筒101内的当前胶量，压力传感器可用于检测点胶针筒101内的当前压力值、化学传感器可用于检测点胶针筒101内的胶体的配胶成分，视觉传感器可用于检测点胶针头102的当前位置。当然，上述传感器类型以及用途仅为示例性说明，本申请实际中所采用的传感器包含但不仅限于上述。

可选的，通信单元106可包括数据接收子单元以及数据发送子单元，存在点胶需求时，数据发送子单元可将点胶设备10的当前状态数据发送至服务端装置20；在服务端装置20确定本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数并返回时，数据接收子单元可接收服务端装置20发送的本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数；进而，可由点胶针头驱动装置、给胶控制装置配合点胶针筒和点胶针头，基于该至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

在本实施例中，存在点胶需求时，点胶设备可向服务端发送当前状态数据；服务端装置接收到点胶设备发送的当前状态数据时，基于该当前设备状态参数，获取本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数，并返回至点胶设备；点胶设备基于接收到的至少一部分点胶控制参数可以对待处理产品执行点胶操作。在这个过程中，点胶设备与服务端装置之间的交互使得点胶制程更加智能化，且点胶设备从服务端装置处获取到的至少一部分点胶控制参数与本次点胶需求匹配，有利于提高点胶良率。

在一些示例性实施例中，点胶设备10向服务端装置20发送的当前状态数据包括：点胶针筒内101的当前胶量、点胶针筒101内的当前压力、配胶成分数据和/或点胶针头102的当前位置，上述数据可通过传感器105进行采集。

在一些示例性实施方式中，服务端装置20返回的本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数包含本次点胶操作过程中针头驱动装置103的驱动路径以及给胶控制装置104的给胶量。其中，针头驱动装置103的驱动路径用于在执行本次点胶操作时，点胶针头102应当到达的目标点胶位置；胶控制装置104的给胶量用于指示在执行本次点胶操作时，点胶针筒102应当给出的胶量。

基于上述，点胶设备10在接收到服务端装置20发送的本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数之后，可根据该至少一部分点胶控制参数确定点胶针头驱动装置103的驱动路径和给胶控制装置104的给胶量。接着，控制点胶针头驱动装置103沿着该驱动路径进行运动，以将点胶针头102驱动至待处理产品上的目标点胶位置；以及，控制给胶控制装置104从点胶针筒101内给出与该给胶量适配的胶体，以按照该给胶量在目标点胶位置点胶。

可选的，在本次点胶操作过程中，点胶设备10还可通过传感器105针对点胶操作过程进行图像采集，并将采集到的图像上传至服务端装置20，以供服务端装置20从中获取本次点胶过程数据和本次点胶结果数据，以便基于本次点胶过程数据和本次点胶结果数据进行其他操作。

可选的，点胶设备10通过传感器105对点胶过程进行图像采集时，可以从多个方向同时进行采集，有利于服务端装置20后续从这些图像中更加全面地获取本次点胶过程数据和本次点胶结果数据。服务端装置20接收点胶设备10发送的在本次点胶过程中采集到的图像，从中获取本次点胶过程数据和本次点胶结果数据，之后可以基于这些数据鉴别点胶结果是否符合产品要求。当然，除了鉴别点胶结果是否符合产品要求之外，若服务端装置20采用点胶模型计算本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数，则还可以将本次点胶过程数据和本次点胶结果数据作为训练点胶模型的增量样本，以基于这些增量样本对点胶模型进行更新，这部分将在后续实施例中详细说明。

其中，服务端装置20在根据点胶设备10发送的当前状态数据获取本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数时，可以采用多种实施方式。在本申请下述实施例中列举一种基于点胶模型的可选实施方式，但并不限于此。

在这种基于点胶模型的可选实施方式中，服务端装置20接收到点胶设备10发送的当前状态数据后，可将当前状态数据作为点胶模型的输入参数，运行该点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数，并将本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数下发至点胶设备10。

进一步，受限于点胶设备10的结构以及胶体的成分，点胶制程可能会受点胶设备10当前所处环境的影响。例如，点胶设备10当前所处环境的温度可能对点胶针筒101内的胶体的体积或者状态造成影。又例如，在点胶设备10采用气压式的给胶控制装置104时，点胶设备10当前所处环境的气压以及气流可能对给胶控制装置104输出的压力值和点胶针筒101的出胶量的对应关系产生影响。因此，服务端装置20在计算每次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数时，可考虑点胶设备10对应的环境因素，以提升计算得到的至少一部分点胶控制参数的准确性以及稳定性。

在一些示例性的实施例中，如图2所示，点胶系统进一步还可包括环境传感器30。环境传感器30用于获取点胶设备10所处环境的当前环境数据，例如点胶设备10当前所处环境的温度、气压和/或气流等数据，并发送至服务端装置20。应当理解的是，本申请实施例所涉及到的环境数据包含但不仅限于上述列举内容，凡是与点胶制程相关且能够对点胶制程产生影响的环境数据均适用于本申请实施例。

接着，服务端装置20可在获取点胶设备10所处环境的当前环境数据之后，将该当前环境数据作为计算本次点胶操作所需至少一部分点胶控制参数的依据。这种结合点胶设备10发送的当前设备状态参数以及点胶设备10所处环境的当前环境数据计算得到的本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数，充分结合了点胶需求以及客观环境，使得计算出的至少一部分点胶控制参数具有良好的环境适应性，有利于提升点胶结果与实际点胶需求的贴合度。

在一些示例性实施例中，结合点胶设备10发送的当前设备状态参数以及点胶设备10所处环境的当前环境数据计算得到本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数的一种方式为：将当前状态数据以及点胶设备所处环境的当前环境数据一并作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。以上实施例记载了服务端装置20可根据点胶模型获取本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数的可选实施方式，以下实施例将示例性地介绍该点胶模型的训练过程：

首先，确定训练点胶模型所需的输入样本以及输出样本。

可选的，若不考虑环境因素对点胶制程的影响，可选择点胶设备10在历史点胶操作中的历史设备状态参数以及历史点胶控制参数作为输入样本；若考虑环境因素对点胶制程的影响，以建立更加符合实际需求的点胶模型时，可同时选择点胶设备10在历史点胶操作中的历史设备状态参数、历史点胶控制参数以及历史环境数据作为输入样本。

可选的，针对上述输入样本，服务端装置20可获取点胶设备10在历史点胶操作中的历史点胶过程数据和历史点胶结果数据，作为输出样本。其中，服务端装置20获取点胶设备10在历史点胶操作中的历史点胶过程数据和历史点胶结果数据的一种方式是：对点胶设备10采集到的历史点胶操作过程的图像进行图像识别，根据图像识别的结果获取历史点胶过程数据以及历史点胶结果数据。例如，可从历史点胶操作过程的图像中，识别点胶针头102与待处理产品之间的相对位置变化作为历史点胶过程数据，并识别待处理产品上的胶体位置、胶体厚度以及胶体均匀度作为历史点胶结果数据。

接着，采用机器学习方法学习输入样本和输出样本之间的对应关系，以得到该点胶模型。在一些示例性实施例中，训练点胶模型所采用的机器学习方法可以是逻辑回归算法、支持向量机svm(supportvectormachine)算法、深度神经网络算法dnn(deepneuralnetwork)、朴素贝叶斯算法等等。实际上，本实施例并不限制采用哪一种机器学习算法。以下实施例将以深度神经网络dnn为例，对训练点胶模型的方式进行示例性说明。

首先，服务端装置20可对获取到的输入样本以及输出样本进行预处理。其中，预处理操作可包括：过滤掉输入样本和输出样本中的脏数据、对样本中的缺失值进行补充、对样本中的数据进行行列转换中的一种或多种。之后，服务端装置20可针对预处理得到的输入样本以及输出样本执行关联操作。具体的，可将输入样本以及输出样本对应的待处理产品和/或点胶操作批次作为分类的依据，例如，将待处理产品a对应的输入样本和输出样本关联为一组，将待处理产品b对应的输入样本和输出样本关联为一组；例如，将第m次点胶操作对应的输入样本和输出样本关联为一组；将第n次点胶操作对应的输入样本和输出样本关联为一组；再例如，将针对待处理产品a的第m次点胶操作对应的输入样本和输出样本关联为一组；将针对待处理产品b的第n次点胶操作对应的输入样本和输出样本关联为一组。

接着，对得到的至少一组输入样本以及输出样本进行特征提取，得到至少一组输入样本特征以及输出样本特征。其中，对得到的至少一组输入样本以及输出样本进行特征提取的一种方式为：首先对至少一组输入样本以及输出样本进行主成分等降维操作；接着，针对降维后的输入样本和输出样本中的连续数据，计算连续数据的均值、标准差、最大值和/或最小值等，作为连续数据的特征。针对降维后的输入样本和输出样本中的离散数据，进行onehot编码操作，作为离散数据的特征。根据连续数据的特征以及离散数据的特征，可得到至少一组输入样本以及输出样本对应的至少一组输入样本特征以及输出样本特征。

接着，采用深度神经网络dnn进行模型训练。dnn是一种人工神经网络，dnn内部的神经网络层可以分为输入层、隐藏层和输出层。层与层之间是全连接的，也就是说，第i层的任意一个神经元一定与第i+1层的任意一个神经元相连，后一层的输出与前一层的输出可以用线性关系进行表示。例如，第i+1层的输出向量yⁱ＝可以表示为：yⁱ＝σ(wⁱx^i-1+bⁱ)，其中，σ()表示激活函数，wⁱ表示第i层的线性关系系数组成的矩阵，bⁱ表示第i层的偏倚向量，x^i-1表示第i-1层的输出向量。

基于上述，在得到至少一组输入样本特征以及输出样本特征之后，可将至少一组输入样本特征作为深度神经网络dnn模型的输入层参数，并将输出样本特征作为深度神经网络dnn的输出层参数。接着，根据输入层参数以及输出层参数，计算深度神经网络dnn模型的隐藏层对应的线性系数矩阵wⁱ以及偏倚向量bⁱ；基于计算得到的线性系数矩阵wⁱ以及偏倚向量bⁱ，可获得点胶模型。

基于上述，将当前状态数据以及点胶设备所处环境的当前环境数据输入点胶模型之后，点胶模型在运行时，可基于线性系数矩阵wⁱ以及偏倚向量bⁱ对输入的数据进行线性计算，并得到输出结果。根据点胶模型的输出结果，可确定本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

需要说明的是，在一些示例性的实施例中，服务端装置20可根据实时获取到的增量样本数据对点胶模型进行更新。一种可选的模型更新方式为：服务端装置20将本次点胶操所需的至少一部分点胶控制参数返回至点胶设备10之后，获取点胶设备10针对本次点胶操作过程采集到的图像，从该图像中提取本次点胶过程数据和本次点胶结果数据；接着，将本次点胶过程数据、本次点胶结果数据、当前设备状态参数、点胶设备所处环境的当前环境数据以及本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数作为增量样本，对点胶模型进行更新。

在更新过程中，本次点胶过程数据以及本次点胶结果数据可以作为增量输出样本，当前设备状态参数、点胶设备所处环境的当前环境数据以及本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数可以作为增量输入样本，不再赘述。在这种实施方式中，通过采用增量样本实时对点胶模型进行更新，能够进一步提升点胶模型的可靠性，进而达到提高点胶良品率的目的。

实际中，本申请实施例提供的点胶系统可应用于多种应用场景中。例如，可以应用于手机配件的粘合、电磁屏蔽硅胶封装、手机/笔记本电脑的电池封装、线圈点胶、pcb(printedcircuitboard，印制电路板)邦定封胶，ic(integratedcircuit，集成电路)封胶、pda(personaldigitalassistant，个人数字助手)封胶，lcd(liquidcrystaldisplay，液晶显示器)封装，led封装、光学器件粘合、电路元件与基板粘接、印制线路板涂胶等等工业加工领域中。

当点胶制程对应的待处理产品为光学产品时，例如lcd或者led时，相较于其他产品而言，这类光学产品具有专属的点胶结果评价指标，例如光谱指标。因此，针对光学产品的点胶需求，服务端装置20在计算每次点胶操作对应的至少一部分点胶控制参数时，可将光学产品的光谱指标作为计算依据，有利于提升执行点胶操作后得到的光学产品的良率，使得执行点胶操作后得到的光学产品的实际光谱指标数据尽可能地接近目标光谱指标数据。其中，实际光谱指标数据可以是点胶完成后对待处理产品进行光谱分析得到的实际检测值；目标光谱指标数据是一个理想值，可以由用户或者工人根据实际需求进行指定。

可选的，在上述实施例记载的模型训练方法中，服务端装置20还可获取待处理产品在经历史点胶操作点胶后产生的历史实际光谱指标数据，并将该历史实际光谱指标数据和历史点胶过程数据以及历史点胶结果数据一并作为训练点胶模型的输出样本。具体训练过程参考上述实施例的记载，不再赘述。

基于此，服务端装置20在计算本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数时，可获取待处理产品的目标光谱指标数据。接着，将当前状态数据、点胶设备所处环境的当前环境数据以及目标光谱指标数据一并作为点胶模型的输入参数，运行该点胶模型以获得点胶设备10本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

可选的，为便于分析经点胶操作后得到的待处理产品的光谱指标，如图2所示，本申请实施例提供的点胶系统还包括分光机设备40。分光机设备40可在每次点胶操作过程中，对执行点胶操作后得到的待处理产品进行光谱分析，生成每次点胶操作对应的实际光谱指标数据。

其中，针对历史点胶操作，分光机设备40生成的历史实际光谱指标数据可以发送至服务端装置20，以作为训练点胶模型所需的输出样本。针对本次点胶操作，分光机设备40生成的实际光谱指标数据可以发送至服务端装置20，以与本次点胶过程数据以及本次点胶结果数据一并作为增量输出样本,对点胶模型进行更新，不赘述。

在一些示例性实施例中，点胶系统10还包括：监控设备50。监控设备用于，根据点胶设备10的当前设备参数以及历史设备参数，对点胶设备10进行故障监控。可选的，点胶设备10的历史设备参数可包括：点胶设备10在历史点胶操作中对应的一种或者多种设备运转数据，例如点胶针头103的出胶是否流畅/堵塞数据、点胶针头驱动装置103的运转数据、给胶控制装置104的运转数据、传感器105的数据收发数据等等。监控设备50可基于点胶设备10的历史设备参数建立故障监控模型，并实时根据点胶设备10的当前设备参数进行设备故障的实时预警，有利于提升工业生产效率。

在一些示例性实施例中，如图2所示，点胶系统10还包括：工业数据分析设备60，用于对点胶操作过程中产生的工业数据进行分析，以形成可视化分析结果，并展示可视化分析结果。例如，工业数据分析设备60可以对点胶操作过程中的胶量使用情况进行分析、对良品率进行分析或者对生产进度进行分析，并将分析结果展示在生产车间的显示屏上，以供车间工人实时查看。

以下将以用于封装led的智能led点胶系统为例，对本申请提供的点胶系统进行进一步说明。

如图3所示，该点胶系统中，服务端装置可包括云计算平台以及数据上云服务组件。当存在led封装需求时，智能led点胶机可通过安装于其上的高精度传感器采集点胶针筒的当前胶量、当前胶桶压力、点胶针筒内的荧光粉的成分数据以及点胶针头的当前位置等，作为当前设备状态参数，并通过数据上云服务组件发送至云计算平台。

云计算平台接收智能led点胶机发送的当前设备状态参数的同时，可获取客户指定的led的目标光谱指标数据，以及环境传感器通过数据上云服务组件发送的智能led智能点胶机所处环境的当前环境数据。

之后，云计算平台将上述获取到的数据一并输入点胶模型，生成本次点胶操作中点胶针头驱动装置的驱动路径和给胶控制装置的给胶量，并发送至智能led点胶机。智能led点胶机基于该点胶针头驱动装置的驱动路径将点胶针头驱动到led产品的目标点胶位置，并基于给胶控制装置的给胶量控制点胶针筒给出目标给胶量，涂敷在led产品的目标点胶位置上。

在点胶操作完成后，智能led点胶机可将点胶后的led传送至led分光机设备。led分光机设备可对点胶后的led进行光谱分析，生成实际光谱指标数据，并通过数据上云服务组件发送至云计算平台。

在点胶操作过程中，监控设备可基于云计算平台接收到的数据实时检测智能led点胶机的故障状态。工业数据统计设备可实时根据云计算平台接收到的数据统计led封装的生产情况、胶量使用情况、产品良率等，并实时输出值车间的显示屏，以供观看。

上述各实施例描述了本申请提供的点胶系统的系统架构以及系统功能，以下部分将结合附图对本申请实施例提供的点胶方法进行具体说明。

图4是本申请一示例性实施例提供的一种点胶方法的流程图，该实施例可基于图1-2所示的点胶系统实现，主要是从点胶设备的角度进行的描述。如图4所示，该方法包括：

步骤401、将点胶设备的当前状态数据发送至服务端装置，以使服务端装置根据当前状态数据确定本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

步骤402、接收服务端装置发送的至少一部分点胶控制参数。

步骤403、根据至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

在一些示例性的实施例中，根据至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作的一种方式，包括：根据至少一部分点胶控制参数确定点胶针头驱动装置的驱动路径和给胶控制装置的给胶量；控制点胶针头驱动装置沿着驱动路径进行运动，以将点胶针头驱动至待处理产品上的目标点胶位置；控制给胶控制装置从点胶针筒内给出与给胶量适配的胶体，以按照给胶量在目标点胶位置点胶。

在一些示例性的实施例中，还包括：针对点胶操作过程进行图像采集，并将采集到的图像上传至服务端装置，以供服务端装置从中获取点胶过程数据和点胶结果数据。

在一些示例性的实施例中，当前状态数据包括：点胶针筒内的当前胶量、点胶针筒内的当前压力、配胶成分数据和/或点胶针头的当前位置。

本实施例中，存在点胶需求时，点胶设备可向服务端发送当前状态数据，并接收服务端装置发送的至少一部分点胶控制参数，基于该至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。在这个过程中，点胶设备通过与服务端装置进行交互，可根据点胶需求获得与当前设备状态适配的至少一部分点胶控制参数，实现了智能化的点胶制程，有利于提升点胶良率。

图5是本申请一示例性实施例提供的另一种点胶方法的流程图，该实施例可基于图1-2所示的点胶系统实现，主要是从服务端装置的角度进行的描述。如图5所示，该方法包括：

步骤501、接收点胶设备的当前状态数据。

步骤502、根据当前状态数据，获取点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

步骤503、将本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数返回至点胶设备，以使点胶设备根据本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

在一些示例性实施例中，根据当前状态数据，获取点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数的一种方式，包括：将当前状态数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

在一些示例性实施例中，将当前状态数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数的一种方式，包括：接收环境传感器上传的点胶设备所处环境的当前环境数据；将当前状态数据以及点胶设备所处环境的当前环境数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

在一些示例性实施例中，将当前状态数据以及点胶设备所处环境的当前环境数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数的一种方式，包括：若待处理产品为光学产品，获取待处理产品的目标光谱指标数据；将当前状态数据、点胶设备所处环境的当前环境数据以及目标光谱指标数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

在一些示例性实施例中，将当前状态数据以及点胶设备所处环境的当前环境数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数之前，还包括：获取点胶设备在历史点胶操作中的历史设备状态参数、历史点胶控制参数以及历史环境数据，作为输入样本；以及，获取历史点胶操作对应的历史点胶过程数据和历史点胶结果数据，作为输出样本；采用机器学习方法学习输入样本和输出样本之间的对应关系，以得到点胶模型。

在一些示例性实施例中，采用机器学习方法学习输入样本和输出样本之间的对应关系，以得到点胶模型的一种方式，包括：对输入样本以及输出样本进行特征提取，得到输入样本特征以及输出样本特征；将输入样本特征作为深度神经网络dnn模型的输入层参数，并将输出样本特征作为深度神经网络dnn的输出层参数；根据输入层参数以及输出层参数，计算深度神经网络dnn模型的隐藏层对应的线性系数矩阵以及偏倚向量；根据线性系数矩阵以及偏倚向量，确定点胶模型。

在一些示例性实施例中，将至少一部分点胶控制参数返回至点胶设备之后，还包括：获取点胶设备针对本次点胶操作过程采集到的图像；从图像中提取本次点胶过程数据和本次点胶结果数据；将本次点胶过程数据、本次点胶结果数据、当前设备状态参数、点胶设备所处环境的当前环境数据以及至少一部分点胶控制参数作为增量样本，对点胶模型进行更新。

在一些示例性实施例中，若待处理产品为光学产品，则获取输出样本还包括：获取待处理产品在经历史点胶操作点胶后产生的历史实际光谱指标数据；相应地，对点胶模型进行更新包括：获取待处理产品在经本次点胶操作点胶后产生的当前实际光谱指标数据，将本次点胶过程数据、本次点胶结果数据、当前设备状态参数、点胶设备所处环境的当前环境数据、至少一部分点胶控制参数以及当前实际光谱指标数据作为增量样本，对点胶模型进行更新。

本实施例中，服务端装置接收到点胶设备发送的当前状态数据时，基于该当前设备状态参数，获取本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数，并返回至点胶设备；进而，点胶设备基于接收到的至少一部分点胶控制参数可以对待处理产品执行点胶操作。在这个过程中，点胶设备通过与服务端装置进行交互，可根据点胶需求获得与当前设备状态适配的至少一部分点胶控制参数，实现了智能化的点胶制程，有利于提升点胶良率。

需要说明的是，在上述实施例及附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如401、402等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。

以上描述了点胶方法适用于点胶设备10侧的可选实施例，如图6所示，实际中，点胶设备10可包括：存储器60、处理器61、通信组件62、以及电源组件63。

存储器60可被配置为存储其它各种数据以支持在点胶设备10上的操作。这些数据的示例包括用于在点胶设备10上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

在本实施例中，存储器60用于存储一条或多条计算机指令。

处理器61，耦合至存储器60，用于执行存储器60中的一条或多条计算机指令，以用于：将点胶设备的当前状态数据发送至服务端装置，以使服务端装置根据当前状态数据确定本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数；接收服务端装置发送的至少一部分点胶控制参数；根据至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

在一可选实施方式中，处理器60在根据至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作时，具体用于：根据至少一部分点胶控制参数确定点胶针头驱动装置的驱动路径和给胶控制装置的给胶量；控制点胶针头驱动装置沿着驱动路径进行运动，以将点胶针头驱动至待处理产品上的目标点胶位置；控制给胶控制装置从点胶针筒内给出与给胶量适配的胶体，以按照给胶量在目标点胶位置点胶。

在一可选实施方式中，处理器60还用于：针对点胶操作过程进行图像采集，并将采集到的图像上传至服务端装置，以供服务端装置从中获取点胶过程数据和点胶结果数据。

在一可选实施方式中，当前状态数据包括：点胶针筒内的当前胶量、点胶针筒内的当前压力、配胶成分数据和/或点胶针头的当前位置。

在一可选实施方式中，电源组件63用于为点胶设备10的各种组件提供电力。电源组件可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为点胶设备10生成、管理和分配电力相关联的组件。

本实施例中，存在点胶需求时，点胶设备可向服务端发送当前状态数据，并接收服务端装置发送的至少一部分点胶控制参数，基于该至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。在这个过程中，点胶设备与服务端装置之间的交互使得点胶制程更加智能化，且点胶设备从服务端装置处获取到的至少一部分点胶控制参数与本次点胶需求匹配，有利于提高点胶良率。

相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被执行时能够实现上述方法实施例中可由点胶设备执行的方法实施例中各步骤。

以上描述了点胶方法适用于服务端装置侧的可选实施例，如图7所示，实际中，服务端装置20可包括：存储器70、处理器71、通信组件72以及电源组件73。

存储器70可被配置为存储其它各种数据以支持在服务端装置20上的操作。这些数据的示例包括用于在服务端装置20上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

在本实施例中，存储器70用于存储一条或多条计算机指令。

处理器71，耦合至存储器70，用于执行存储器70中的一条或多条计算机指令，以用于：通过通信组件72接收点胶设备的当前状态数据；根据当前状态数据，获取点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数；将至少一部分点胶控制参数返回至点胶设备，以使点胶设备根据至少一部分点胶控制参数对待处理产品执行点胶操作。

在一可选实施方式中，处理器71在根据当前状态数据，获取点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数，具体用于：将当前状态数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

在一可选实施方式中，处理器71在将当前状态数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数时，具体用于：接收环境传感器上传的点胶设备所处环境的当前环境数据；将当前状态数据以及点胶设备所处环境的当前环境数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

在一可选实施方式中，处理器71在将当前状态数据以及点胶设备所处环境的当前环境数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数时，具体用于：若待处理产品为光学产品，获取待处理产品的目标光谱指标数据；将当前状态数据、点胶设备所处环境的当前环境数据以及目标光谱指标数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数。

在一可选实施方式中，处理器71在将当前状态数据以及点胶设备所处环境的当前环境数据作为点胶模型的输入参数，运行点胶模型以获得点胶设备本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数之前，还用于：获取点胶设备在历史点胶操作中的历史设备状态参数、历史点胶控制参数以及历史环境数据，作为输入样本；以及，获取历史点胶操作对应的历史点胶过程数据和历史点胶结果数据，作为输出样本；采用机器学习方法学习输入样本和输出样本之间的对应关系，以得到点胶模型。

在一可选实施方式中，处理器71在采用机器学习方法学习输入样本和输出样本之间的对应关系，以得到点胶模型时，具体用于：对输入样本以及输出样本进行特征提取，得到输入样本特征以及输出样本特征；将输入样本特征作为dnn模型的输入层参数，并将输出样本特征作为dnn的输出层参数；根据输入层参数以及输出层参数，计算dnn模型的隐藏层对应的线性系数矩阵以及偏倚向量；根据线性系数矩阵以及偏倚向量，确定点胶模型。

在一可选实施方式中，处理器71将至少一部分点胶控制参数返回至点胶设备之后，还用于：获取点胶设备针对本次点胶操作过程采集到的图像；从图像中提取本次点胶过程数据和本次点胶结果数据；将本次点胶过程数据、本次点胶结果数据、当前设备状态参数、点胶设备所处环境的当前环境数据以及至少一部分点胶控制参数作为增量样本，对点胶模型进行更新。

在一可选实施方式中，若待处理产品为光学产品，则处理器71在获取输出样本时，还用于：获取待处理产品在经历史点胶操作点胶后产生的历史实际光谱指标数据；相应地，对点胶模型进行更新包括：获取待处理产品在经本次点胶操作点胶后产生的当前实际光谱指标数据，将本次点胶过程数据、本次点胶结果数据、当前设备状态参数、点胶设备所处环境的当前环境数据、至少一部分点胶控制参数以及当前实际光谱指标数据作为增量样本，对点胶模型进行更新。

在一可选实施方式中，电源组件73用于为服务端装置20的各种组件提供电力。电源组件可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为服务端装置20生成、管理和分配电力相关联的组件。

在本实施例中，服务端装置接收到点胶设备发送的当前状态数据时，基于该当前设备状态参数，获取本次点胶操作所需的至少一部分点胶控制参数，并返回至点胶设备；进而，点胶设备基于接收到的至少一部分点胶控制参数可以对待处理产品执行点胶操作。在这个过程中，服务端装置与点胶设备之间的交互使得点胶制程更加智能化，且服务端装置可以向点胶设备提供与本次点胶需求匹配的至少一部分点胶控制参数，有利于提高点胶良率。

相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被执行时能够实现上述方法实施例中可由服务端装置20执行的方法实施例中各步骤。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。