[發明專利]一種建筑陶瓷磚表面裝飾施釉的數據分析預測方法及系統

有效

• 申請號: 202110963561.1
• 申請日: 2021-08-20
• 公開（公告）號: CN113554240B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 白梅;陳淑琳;姚青山;聶賢勇;盧秋萍;劉偉
• 申請（專利權）人: 西藏眾陶聯供應鏈服務有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/04;G06Q50/08;G06F16/215;G06K9/62
• 代理公司: 佛山市禾才知識產權代理有限公司 44379
• 代理人: 資凱亮;陸應健

本發明公開了一種建筑陶瓷磚表面裝飾施釉的數據分析預測方法及系統，涉及陶瓷表面施釉工藝的技術領域，本發明通過向分類模型輸入當前釉線的施釉工藝參數項預測出施釉的缺陷，以利于提醒工人隨時調整好釉線的施釉工藝參數，以減少缺陷發生。且能夠減少施釉工人摸索施釉工藝參數的時間，提高工作效率，達到更好的施釉效果。通過向分類模型輸入當前釉線的施釉工藝參數項、面釉左中右重量的標準差和拋釉左中右重量的標準差預測出施釉工序產生的缺陷對瓷磚總體質量的影響，以利于工人對釉線的相關工序作出相應的修改和調整。實現利用計算機產生模擬預測代替實際的實驗，節約了試驗成本，縮短了試驗周期，利于降低整體的釉線缺陷率。

技術領域

本發明涉及陶瓷表面施釉工藝的技術領域，尤其涉及一種建筑陶瓷磚表面裝飾施釉的數據分析預測方法及系統。

背景技術

陶瓷施釉是指通過高溫的方式，在陶瓷體表面上附著一層玻璃態層物質。施釉的目的在于改善坯體的表面物理性能和化學性能，同時增加產品的美感，提高產品的使用性能。

建筑陶瓷企業在生產陶瓷磚時普遍使用的施釉工藝是鐘罩式淋釉，釉缸中的釉漿在電泵的作用下，經過供釉管流到穩壓缸內，然后從穩壓缸底部流入釉碗，釉漿聚集而滿溢，溢出的釉漿覆蓋在鐘罩表面，最終在鐘罩外沿形成一圈弧形的釉幕。皮帶上磚坯以一定的速度穿過釉幕，釉漿會均勻地平鋪在磚坯表面形成釉膜，磚坯即施加了一層釉，多余的釉漿由底部的回釉槽收集后回收流入釉缸繼續使用。由于鐘罩弧形的設定，其釉幕厚度始終存在細微的差別，具體表現為兩邊厚、中間薄，使得磚坯表面的釉層也存在微小的薄厚不一。

為解決該問題，本領域行業普遍是施釉工人對產線的施釉工藝參數和施釉工序進行調整實驗。但存在的問題是，調整時間長，試錯成本大，且只有足夠經驗的施釉工人才能對產線進行有效率的調整實驗。

發明內容

本發明的目的在于提出一種建筑陶瓷磚表面裝飾施釉的數據分析預測方法及系統，以解決現有技術調整釉線需要的時間長，試錯成本大，且只有足夠經驗的施釉工人才能對產線進行有效率調整實驗的技術問題。

為達此目的，本發明第一方面公開了一種建筑陶瓷磚表面裝飾施釉的數據分析預測方法，包括以下方法：

獲取產線的施釉工藝數據和產線最后工序分級檢測的缺陷數據；

分類所述施釉工藝數據，劃分出施釉工藝參數項和缺陷檢測參數項；

統計分析所述施釉工藝數據，得到面釉左中右重量的標準差和拋釉左中右重量的標準差，并對所述施釉工藝數據進行清理和清洗；

基于SMOTE采樣技術對清洗后的所述施釉工藝數據進行過采樣，得到施釉樣本庫；

根據所述施釉工藝參數項和所述缺陷參數項，建立出Xgboost分類模型，并利用所述施釉樣本庫對所述Xgboost分類模型進行訓練，導出最優的所述Xgboost分類模型用于預測當前釉線會出現的缺陷；

根據產線最后工序分級檢測的缺陷數據，統計出釉線缺陷細項，對每一個所述釉線缺陷細項再進行分級，得到詳細分級數據；

根據所述詳細分級數據，計算出釉線每小時缺陷率；

按時間關聯所述施釉工藝數據和所述詳細分級數據，通過所述施釉工藝參數項、所述面釉左中右重量的標準差、所述拋釉左中右重量的標準差以及所述釉線每小時缺陷率，建立Xgboost回歸模型，并利用所述施釉樣本庫對Xgboost回歸模型進行訓練，導出最優的所述Xgboost回歸模型用于預測整線的釉線每小時缺陷率；

對最優的所述Xgboost回歸模型進行特征重要性分析，分析出各工序對釉線每小時缺陷率的重要性。