[發明專利]一種基于物聯網云平臺的窯爐陶瓷質量監管系統與方法

有效

• 申請號: 202110242722.8
• 申請日: 2021-03-05
• 公開（公告）號: CN112985096B
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 劉樹芝;曾金留;蔡奕城
• 申請（專利權）人: 廣州東兆信息科技有限公司
• 主分類號: F27D19/00
• 分類號: F27D19/00
• 代理公司: 廣州匯航專利代理事務所(普通合伙) 44537
• 代理人: 韓廣

1.一種物聯網云平臺的窯爐陶瓷質量監管系統，所述系統包括：

服務器，所述服務器用于通過第一神經網絡模型分析窯爐的運轉狀態和/或判斷窯爐內燒制過程是否有異常，在燒制失敗時立即停止燒制流程；所述服務器至少還用于運行參數推薦模塊，以進行燒制參數推薦；

數據庫，所述數據庫用于存儲信息采集模塊采集的數據信息；

信息采集模塊，所述信息采集模塊用于采集信息，所述采集信息包括窯爐溫度、廢氣濃度、燒制時間、陶瓷體積、陶瓷厚度、陶瓷重量、陶瓷數量、陶瓷間距、陶瓷影像中的至少一項；

樣本篩選模塊，用于對所得到的燒制成品對象所對應的圖像進行人工分類，得到正樣本和負樣本，所述正樣本表示對應的燒制產品成功，所述負樣本表示對應的燒制產品燒制失敗；

模型構建評估模塊，用于將所述正樣本對應的所述信息采集模塊所采集的信息輸入至相似度推薦模型中，進行訓練，直到滿足預設的閾值條件為止；

參數推薦模塊，將新設計的陶瓷產品圖片作為相似度推薦模型的輸入，輸入參數還包括體積、厚度、重量、形狀中的至少一項；由相似度推薦模型根據歷史樣本相似度推薦出燒制參數，所述燒制參數包括窯爐溫度、燒制時間、陶瓷間距、陶瓷數量中的至少一項推薦參數；

所述第一神經網絡模型具體為雙區域卷積神經網絡模型，所述雙區域卷積神經網絡模型包括：深度卷積神經網絡，用于生成待燒制陶瓷的映射特征；雙區域置信網絡模型，包括兩個區域的置信網絡模型，用于對所述待燒制陶瓷在燒制過程中產生的疑似裂紋產生置信度值，當兩個區域的置信度值均高于設置閾值時，則直接判定所述待燒制陶瓷燒制失敗；當所述待燒制陶瓷的失敗比例達到一設定閾值時，則直接判定這一批次全部失敗，停止燒制流程。

2.根據權利要求1所述的一種物聯網云平臺的窯爐陶瓷質量監管系統，所述陶瓷厚度包括平均厚度、最大厚度、最小厚度參數中的至少一項；所述陶瓷影像包括從燒制初始態到成品態的整個過程圖像。

3.根據權利要求1所述的一種物聯網云平臺的窯爐陶瓷質量監管系統，所述第一神經網絡模型包括深度卷積神經網絡及雙區域置信網絡模型，所述深度卷積神經網絡能夠接收輸入的待燒制陶瓷圖像，并生成不同尺度的卷積多特征映射；所述雙區域置信網絡模型包括雙區域池化層和完全連接層；其中，所述雙區域池化層包括兩個區域池化層，池化層的層數為2，在第2個池化層中，還可替換成完全連接層；所述雙區域池化層用于生成待燒制陶瓷圖像中每個疑似裂縫的置信度，并且在置信度大于預定閾值時，進一步確定其裂縫類型；所述雙區域池化層設置為最大池化層或平均池化層；所述完全連接層用于對檢測到的裂縫邊界框進行分類。

4.根據權利要求1所述的一種物聯網云平臺的窯爐陶瓷質量監管系統，所述相似度推薦模型為深度學習模型。