[發明專利]一種紙塑覆膜噴碼用加工設備

有效

• 申請號: 202310826590.2
• 申請日: 2023-07-07
• 公開（公告）號: CN116533507B
• 公開（公告）日: 2023-09-15
• 發明（設計）人: 梁建芳;牛占軍
• 申請（專利權）人: 天津長榮綠色包裝科技有限公司
• 主分類號: B29C63/00
• 分類號: B29C63/00;B29C63/02;B29C37/00;B07C5/00;B07C5/16;B07C5/36;B41J3/44;B41J3/407;B41J29/393;G06V20/60;G06V10/20;G06V10/75;G06V10/774
• 代理公司: 天津企興智財知識產權代理有限公司 12226
• 代理人: 劉影

1.一種紙塑覆膜噴碼用加工設備，其特征在于：包括上料傳送帶(1)、下料傳送帶(2)、夾持組件(3)、控制臺(4)、覆膜組件(5)、噴碼機(6)、圖像識別系統；

上料傳送帶(1)與下料傳送帶(2)分別位于覆膜組件(5)的兩端；

夾持組件(3)位于覆膜組件(5)上方，用于夾持盒體(14)，噴碼機(6)位于覆膜組件(5)上方，用于對盒體噴碼；

控制臺(4)連接夾持組件(3)，實現盒體(14)自動夾持上料和自動夾持下料；

控制臺(4)連接覆膜組件(5)、噴碼機(6)，控制覆膜和噴碼工作；

控制臺(4)嵌入圖像識別系統，用于識別加工不合格的盒體(14)；

所述圖像識別系統包括機械連桿(8)、工業相機(7)、識別決策模型；

機械連桿(8)位于所述覆膜組件(5)上方、側方，工業相機(7)安裝在機械連桿(8)的一端，實現兩自由度的移動和兩自由度的旋轉；

識別決策模型的操作步驟如下：

S1、圖片采集預處理：工業相機(7)拍取盒體(14)加工完后的照片，并改善盒體(14)的圖像質量，將其轉化為模型輸入格式；

S2、特征提取：提取圖像中盒體(14)本地的特征信息向量X；

S3、模型訓練：利用大量的盒體(14)本地特征信息向量X訓練隨機森林模型并構建決策樹；

S4、實用決策：利用已構建到一定程度的決策樹組合成隨機森林模型判斷當前盒體(14)的覆膜噴碼質量，并發出決策信號至所述控制臺(4)；

所述步驟S1采集圖片包括盒體(14)上面、正面、背面、左面、右面的圖片，每張照片標注盒體(14)的位置及合格信息；

所述步驟S2的特征信息向量X包括盒體(14)形狀特征、盒體(14)表面顏色特征、盒體(14)表面覆膜缺陷特征、噴碼位置特征；

所述S2中：

盒體(14)形狀特征包括：利用邊緣檢測算法Canny提取對角線作為形狀特征信息，特征點如下：

d_1=sqrt((x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2)

d_2=sqrt((x_4-x_3)^2+(y_4-y_3)^2)

d_1、d_2-分別為盒體(14)對角線長度，x_1、x_2、x_3、x_4、y_1、y_2、y_3、y_4-分別為盒體(14)面的四個角的平面坐標，sqrt-根號；

盒體(14)表面顏色特征利用顏色直方圖提取顏色特征；

盒體(14)表面覆膜缺陷特征利用紋理分析算法GLCM提取覆膜上的缺陷特征；

噴碼位置利用模板匹配算法NCC提取噴碼位置特征；

所述紋理分析算法GLCM反映盒體(14)的上面、正面、背面、左面、右面的紋理信息，其中相關性缺陷特征表示如下：

∑C_((i,j))=∑(i,j)[(i-μx)(j-μy)P(i,j)]/(σx*σy)

ε＜i,j

其中，C_((i,j))-協方差矩陣，(i,j)-行和列索引，P(i,j)-對應位置的元素值，μx、μy-分別表示在水平方向和垂直方向上的均值，σx、σy-分別表示水平方向和垂直方向上的標準差；ε-截斷值；

ε用于剔除圖片邊緣像素。

2.根據權利要求1所述的一種紙塑覆膜噴碼用加工設備，其特征在于：所述步驟S4實用決策通過決策函數利用特征信息向量X作為輸入，評估盒體覆膜噴碼質量，決策函數為：

y_hat=argmax_c{count_c1,count_c2,count_c3}

count_c1=∑[h_t(x)=c1]

y_hat-預測類別標簽；c1-合格盒體、c2-盒體覆膜不合格、c3-盒體噴碼不合格；argmax_c-取最大值；h_t(x)-第t棵決策樹的預測結果，t=1,2…T；count-對應類別標簽決策樹的數量；

y_hat=c1時為盒體覆膜噴碼合格，否則標記為不合格。