CN101242911A - 分层基体的生产方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于对生产分层基体的工艺进行控制的方法、系统、计算机可读介质和计算机程序产品。该方法包括以下步骤：在沿传送装置(14)的行进方向(A)位于挤压步骤上游的第一工序采集(32)与基体的参数相关的至少一个第一测量数据集；在沿传送装置(14)的行进方向(A)位于挤压步骤上游的第二工序采集(34)与基体的参数相关的至少一个第二测量数据集；以及通过使用从第一和第二工序中所采集的测量数据和已计算的校准模型控制(36)树脂剂量，该校准模型基于在第一和/或第二工序所采集的基体的测量数据。

Description

分层基体的生产方法
技术领域
本发明涉及分层基体的生产，尤其涉及一种用于对分层基体生产中的树脂的施加进行监测或控制的方法和系统，该分层基体包括分层木基产品。
背景技术
分层基体，例如分层木基产品，其制造一般是通过将层涂敷到基体上，该基体例如为板。例如，适合的板包括：刨花板、中密度纤维板、层压板、干胶板、定向刨花板(OSB)、硬质纤维板。例如，为了生产纸夹层刨花板(paper laminated particleboard)、层压地板、镶木地板、中密度复合(MDO)层压板、模板、胶合板等等，通过贴面、铺板或涂箔(foliating)将层施加到板上。施加层时，可使用许多不同的树脂敷料器，包括涂胶辊、幕涂机、挤压机、喷雾器等等。
然而，无论用来施加树脂的技术和装置怎样，在分层木基产品生产中所遇到的问题是确定施加到具体板的树脂剂量并保持所期望的树脂剂量。在不同板之间(即使同一批销售的)，所需或适当的树脂剂量都可能变化很大，这是由于不同板之间的多样的特性或特征，如板的木材种类、湿气含量、表层颗粒大小、板密度、表层中尿素/甲醛树脂的量、树脂进入基体的不同渗透程度等等。其他因素可涉及到生产线，包括传送装置的线速度、硬化剂剂量、板厚度等等。另外，树脂本身也可能发生变化。
板或生产线因素的这些变化特性或特征可能导致施加到板上的树脂不均匀。此外，这些变化的特性或特征可能伴随着过剂量的树脂，这又会导致较高成本(由于使用不必要的大量树脂)，还可能伴随着如基体表层中纤维直立而导致板的粗糙表面的纤维畸变(aberration)，这又会引起所谓的“桔皮”效应。此外，过剂量可导致所施加的表面褪色以及基体层界面的水泡(除其它之外)。树脂的欠剂量同样是个严重的问题，例如其可导致所施加的层从板上脱离。因此，基于对具体板的变化特性以及生产线和/或树脂本身等的变化特征的考虑，对树脂剂量进行准确调整是关键的。
在生产分层基体中，另一个重要参数是树脂渗入基体的渗透性，其与基体中的气孔的存在紧密相关。树脂的渗透现象对于分层产品的质量极其重要。这是由于所施加的渗入基体的树脂量不参与产品的粘合过程中的粘合，该粘合当然取决于渗透深度。渗透到像刨花板那样的基体可能与以下参数相关，如湿气含量、基体表面的疏水性、由于形成板表面的锯屑颗粒之间的距离而在宏观上存在的气孔以及由于树脂通道而在微观上存在的气孔、木质材料中的边缘凹陷和管胞腔。刨花板中的气孔的存在与刨花板的渗透性紧密相关。渗透性是通过简单地测量通过板的空气传输来测量的。可以用于测量与渗透性相关的响应的其他分析工具包括在静态和动态模式下的接触角分析。
在Mbachu等的WO2004/094947中，公开了一种在装配线中行进期间对胶合木板施加树脂进行光谱监测的方法。通过测量预定施加到参考测试样本的树脂，将用于监测所施加树脂的光谱仪进行校准，以在胶合木板产品商业生产期间提供允许监测所施加树脂的预定关系，该监测采用可见光谱和扩展到2500nm的近红外光。在树脂敷料器之后，依靠能在上述范围内对电磁辐射的波长进行选择的探头，直接进行光谱测量。然而，Mbachu等的WO2004/094947中的方法并未考虑以下效果，例如树脂渗入基体的渗透度。
此外，基体的湿气含量在不同的基体之间可以变化。由于所使用的树脂例如尿素/甲醛(UF)或苯酚/甲醛(PF)也含水，当采用Mbachu等的WO 2004/094947中所公开的方法对所施加树脂进行测量时，在NIR光谱中有相当大的来自(在树脂和基体中的)水的干涉的风险。
此外，基体也可包含填充在表层中的大量UF树脂，这些树脂附加地在不同的基体之间可以变化。当采用Mbachu等的WO2004/094947中所公开的方法对所施加树脂进行测量时，这能导致NIR光谱中的误差。
因而，需要一种改进的方法和系统用于监测或控制在生产例如分层木基产品的分层基体中的参数，该参数如树脂剂量或基体的渗透性。
发明内容
本发明的一个发明目的是提供一种改进的方法和系统，其用于在例如分层木基产品的分层基体的生产中监测和控制参数，如树脂剂量或基体的渗透性。
本发明的另一发明目的是提供另一种改进的方法和系统，其用于根据树脂剂量的精度，在例如分层木基产品的分层基体的生产中监测和控制树脂施加。
通过本发明提供具有独立权利要求中所限定的特征的一种方法、一种系统、一种计算机可读介质以及一种计算机程序，以实现这些和其他的目的。不同的实施方式被限定在从属权利要求中。
在本申请的上下文中，术语“基体”指面板，例如包括刨花板、中密度纤维板、模板、胶合板、定向刨花板(OSB)和硬质纤维板等的板。
在本申请中，术语“分层基体”指通过贴面、铺板或涂箔等而设有层的基体。
按照本发明的第一方面，提供一种对用于生产分层基体的工艺进行控制的方法，该工艺包括将硬化剂施加到基体上的步骤、将树脂施加到基体的步骤、和借助传送装置将基体传送到压力机的步骤，其中在挤压步骤中将至少一层施加到基体上以形成分层基体。该方法还包括以下步骤：在第一工序采用第一测量装置采集与基体参数相关的至少一个第一测量数据集，该第一工序沿传送装置行进方向位于挤压步骤的上游；在第二工序采用第二测量装置采集与基体参数相关的至少一个第二测量数据集，该第二工序沿传送装置的行进方向位于挤压步骤的上游和第一工序的下游；以及在生产分层基体的工艺中，通过使用来自第一和第二工序的所采集测量数据以及已计算的校准模型，对在施加树脂的步骤中施加到基体上的树脂量进行控制，所述校准模型基于在第一和/或第二工序中所采集的基体的测量数据。
按照本发明的第二方面，提供一种系统，用于控制生产如分层木基基体的分层基体的工艺，该系统包括将硬化剂施加到基体上的装置、将树脂施加到基体上的装置、以及将基体传送到适于将至少一层施加到基体上以形成分层基体的挤压装置的传送装置。该系统还包括：第一测量装置，其适于在第一工序中采集与基体参数相关的至少一个第一测量数据集，该第一测量装置沿传送装置的行进方向设置于挤压装置上游；第二测量装置，其适于在第二工序中采集与基体参数相关的至少一个第二测量数据集，该第二测量装置沿传送装置的行进方向设置于挤压装置的上游和第一测量装置的下游；以及控制装置，该控制装置连接到第一和第二测量装置，并控制树脂施加装置，以通过使用第一和第二工序中所采集的测量数据以及已计算的校准模型，来确定在生产分层基体工艺中施加到基体的树脂量，该校准模型基于第一和/或第二工序中所采集的基体的测量数据。
按照本发明的第三方面，提供一种用于按照本发明第二方面的系统中的计算机程序。该程序包括程序指令，当这些程序指令在系统的控制装置中运行时，使得控制装置执行本发明的方法的步骤。
按照本发明的第四方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机可读介质和一种按照第三方面的计算机程序，其中计算机程序存储到计算机可读介质上。
因而，本发明是基于洞察到，在确定施加树脂(树脂剂量)时，由于渗入到基体中的树脂量并不参与产品的粘合工艺中的胶合(该胶合取决于渗透深度)，因此树脂渗透到基体的效果是关键。渗入到例如刨花板的基体中的树脂的渗透性与以下参数相关，该参数如湿气含量、基体表面的疏水性等等。此外，本发明也是基于洞察到，这些特性可以由使用测量探头的光谱方法所定量，这些测量探头位于沿用于生产分层基体的生产线的至少两个特定工序中。因此，这使得校准模型的改进成为可能，该模型是基于在至少两个工序中所采集的数据的，并能提供具有对如树脂剂量的高预测能力。本发明与Mbachu等的WO2004/094947中公开的传统技术相比具有一些优点，例如，在该传统技术的技术效果中，并未考虑渗入到基体的树脂的渗透性。例如，由于在校准模型中考虑诸如渗透深度的效果，本发明提供一种非常精确和可靠的施加树脂的控制。
按照本发明的一个实施方式，第一工序，也就是第一测量装置，位于硬化剂施加工序的上游。从测试中发现到，第一测量装置的这个位置为校准模型以及生产工艺中的树脂剂量的控制提供特别有用的测量数据。
在本发明的另一实施方式中，第二工序位于树脂施加工序的下游。在测试中发现到，第二测量装置的这个位置为校准模型以及生产工艺中的树脂剂量的控制提供非常有用的测量资料。
在本发明的又一实施方式中，在分层基体的生产中，采集与施加到基体上的硬化剂剂量相关的数据，并且在树脂剂量的控制中使用硬化剂剂量数据。因此，校准模型的准确性和可靠性以及生产工艺中树脂剂量的控制得到更进一步的改善。
在另一实施方式中，对与在分层基体的生产中的传送装置线速度相关的数据进行采集并将其使用到树脂剂量的控制中。因此，校准模型的准确性和可靠性以及对生产工艺中的树脂剂量的控制可得到提高。
按照本发明的其他实施方式，与工艺变量相关的数据可被采集并使用于对树脂剂量的控制，该工艺变量例如工艺场所的温度和/或大气湿度、挤压温度或加热器效果。
优选地，通过多变量分析对校准模型进行计算。按照实施方式，PLS、PCA或PCR是可使用到本发明的多变量技术。此外，神经网络也是一项可以用于对校准模型进行改进的技术。
按照本发明的一个实施方式，按照下列步骤计算校准模型：将第一工序中所采集的测量数据布置在至少一个矩阵中；使用多变量分析计算用于第一工序的第一子模型；以及在第二工序中从至少第一工序接收与对至少第一工序所计算的多变量子模型相关的信息。因此，可获得具有更高预测度的模型，也就是通过模型预知的树脂剂量显示更高的准确性和可靠性。这是由于基体的变化，例如填充到基体表层的UF树脂中的湿气含量变化或差异，将被引入到第一子模型并作为多变量分析模型(例如PCA或PLS模型)的主元转换为第二子模型。使用主元代替全光谱，减少了由于校准模型中的多个不相关变量和噪声导致的过配合(over fit)和相关问题的风险。
通过由紫外(UV)、红外(IR)、近红外(NIR)或可见光(VI)光谱进行的光谱测量，采集测量数据，优选地使用近红外(NIR)光谱。在另一个实施例中，通过超声对测量数据进行采集。
按照本发明的一个实施方式，使用校准模型以控制基体的渗透性。
在组织和操作方法方面作为本发明特性的特征以及本发明的发明目的和优点，能够从结合附图的以下描述中更好地得到理解。为了能够清楚的理解，附图用于解释和描述，而并不是解释为对本发明的限制。本发明所获得的这些和其他目的以及本发明所提到的优点，将随着结合附图而进行的描述得到更为充分的表现。
附图说明
以下对于本发明的详细描述将结合附图，其中：
图1是可使用本发明的用于生产分层基体的生产线的示意图。
图2是按照本发明的一个实施方式，在图1所示的生产线中生产分层基体的工艺中用于监测树脂施加的系统的示意图。
图3是按照本发明的另一个实施方式，在图1所示的生产线中生产分层基体的工艺中用于监测树脂施加的系统的示意图。
图4示出按照本发明的一个实施方式，在图2或图3所示的生产线中生产分层基体的工艺中用于监测树脂施加的方法的一般原理。
具体实施方式
首先参照图1，对用于生产分层基体的生产线进行描述，在该生产线中可使用按照本发明的系统和方法。
生产线10包括：施加硬化剂16的装置，其适于将硬化剂施加到基体12上，例如涂布机；将树脂18施加到基体上的装置，例如树脂涂布机；以及挤压装置20，例如热轧机，其适于将至少一层施加到基体上以形成分层基体。但是，本领域技术人员可以认识到，该层可借助于例如铺板、贴面或涂箔而施加到基体上。例如，该层可为纸、单板或织物。另外，应当注意到的是，除热轧机外还有许多其它适合的挤压装置，可包括平压机(plane pressing machine)或冷压机，然而平压机并不适于涂箔的情况。
诸如板状木基产品的基体12通过传送装置14在生产线10不同工序之间沿A所标识的箭头方向进行运输或传送。在硬化剂涂布机16和树脂涂布机18之间设置有加热器22，该加热器用于加热基体以干燥所施加的硬化剂。优选地，加热器22为红外加热器。通常，在热轧机20的下游设置锯(未示出)，以将基体锯成具有所要求尺寸的片。
现在转到图2，将描述按照本发明的实施方式在分层基体的生产工艺中用于监测树脂施加的系统，该系统安装到图1所示的生产线中。适于采集与基体的参数相关的至少一个第一测量数据集的第一测量装置24设置在第一工序处，在本实施方式中其位于热轧机20的上游。优选地，第一测量装置位于硬化剂涂布机16的上游。另外，适于采集与基体的参数相关的至少一个第二测量数据集的第二测量装置26设置在第二工序处。在本实施方式中，第二测量装置26位于热轧机20的上游，并且位于第一测量装置24的下游。优选地，第二测量装置26位于树脂涂布机18和热轧机20之间。
按照最优实施方式，第一和第二测量装置24、26是光谱探头，其适于发出所施加的树脂和其他成分(例如基体材料和树脂的湿气含量)的峰值吸收的一个或更多范围内的电磁辐射的波长。尤其是，电磁辐射的形式为紫外光、红外光、近红外光或可见光。如果采用近红外光，可采用所谓的NIR探头。
另外，该系统包括控制装置28，该控制装置28包括分别连接到第一测量装置24和第二测量装置26的处理装置27。控制装置28分别控制第一测量装置24和第二测量装置26是否应当处于激活状态，即控制何时进行测量。另外，控制装置28包括与处理装置27经由标准控制/地址总线(未示出)通信的存储装置29。存储装置29可包括随机存取存储器(RAM)和/或诸如只读存储器(ROM)的非易失存储器。正如本领域技术人员可意识到的，存储装置可包括用于存储暂时和/或持续的数据存储的各种型式的物理设备，其包括固态、磁的、光的设备以及组合设备。例如，存储装置可通过使用一个或多个物理设备实现，例如DRAM、PROMS、EPROMS、EEPROMS、闪存等。存储装置29可以还包括计算机程序21，该计算机程序21包括用于使计算机执行按照本发明的方法步骤的指令。
控制装置28也适于控制树脂涂布机18，以确定在生产分层基体的工艺中施加到基体上的树脂量。该树脂涂布机18的控制是通过使用可存储于存储装置29中的所采集测量数据和可存储于存储装置29中的已计算出的校准模型来实现的，该测量数据分别来自于第一和/或第二测量装置24和26。优选地，校准模型是基于在第一和/或第二工序中所采集的基体的测量数据。
按照本发明的另一实施方式，关于所施加的硬化剂剂量和传送装置14的线速度的测量数据，可在对校准模型进行计算时使用。该测量数据可通过硬化剂剂量测量设备30和线速度传感器32获得。但是本领域技术人员会认识到，在发明中使用的综合工艺信号并不限于硬化剂剂量和线速度，可以使用来自工艺的其他相关信号用于此目的。这样的信号包括工艺场所的温度和/或大气湿度、挤压温度、或加热器效应。
参照图3，示出本发明的另一个实施方式。图2和图3中示出的具有类似或相同功能的部分或装置将采用相同的附图标记。在该实施方式中，适于采集与基体的参数相关的至少一个第一测量数据集的第一测量装置24设置在硬化剂涂布机16的下游。另外，适于采集与基体的参数相关的至少一个第二测量数据集的第二测量装置26位于树脂涂布机18和热轧机20之间。其他装置和其他部分(如控制装置28)的功能和位置与图2所示的实施方式中相同，因此在本实施方式中描述从略。
在图4中，将描述基于本发明的用于对生产分层基体的工艺进行控制的方法的一般原理。不同的步骤将按照生产工艺的流程顺序进行描述(即沿着传送装置14的运输方向，其由箭头A标示)。首先，在步骤30中，通过硬化剂涂布机16将硬化剂施加到基体上。然后在步骤32中，在第一工序处采用第一测量装置24采集与基体参数相关的至少一个第一测量数据集，如上所述，第一测量装置24优选是NIR探头，其适于在400-2500nm内的波长下工作。将测量数据传递到控制装置28，用于基于校准模型确定树脂剂量。在一个实施方式中，第一NIR探头24位于硬化剂涂布机16的上游。然后，在步骤34中，采用第二测量装置26采集与基体的参数相关的至少一个第二测量数据集，如上所述，第二测量装置26优选是适于在400-2500nm内的波长下工作的NIR探头。将测量数据传递到控制装置28，用于基于校准模型确定树脂剂量。在一个实施方式中，第二NIR探头26位于热轧机22的上游和树脂涂布机19的下游。其后，在步骤36中，通过使用分别来自于第一NIR探头24和第二NIR探头26的所采集测量数据、以及已计算出的校准模型，对施加到基体上的树脂量进行控制。如上面以及下面更详细描述的，校准模型基于分别由第一NIR探头24和第二NIR探头26得到的基体的所采集测量数据。
优选地，在生产分层基体期间，在控制装置28中将所采集的测量数据与所计算出的校准模型的相关数据进行比较，以调节树脂剂量来适应工艺中特定基体的特性，所述测量数据来源于在生产工艺的第一工序中(即通过第一NIR探头24得到)和第二工序中(即通过第二NIR探头26得到)的基体。
最后，在步骤38中，基体被传送到热轧机22，在热轧机22处将至少一层被施加到基体上以形成分层基体。
如上所述，当计算校准模型时，使用与施加到基体的测试样本上的硬化剂剂量相关的数据以及与传送装置14的线速度相关的数据。
校准模型的发展
近年来，NIR光谱学技术作为一种强有力的诊断装置获得广泛的接受，尤其在恶劣的工业环境中用于安全和实时过程控制的目的(Antti等，Journal of Chemometrics，10，591-603(1996)；Pope J.M.，″Near-Infrared Spectroscopy of Wood Products″，(1995)；ConnersT.E.和Banerjee S Ed.，″Surface Analysis of Paper″，142-151)。一般地，在NIR光谱学中，使用在400-2500nm之间的波长。NIR光谱学的基本原理已经在很多文章得到总结，例如在Barton SpectroscopyEurope 14，no.1，12-18(2002)中。NIR光谱学成功的一个主要原因就是多变量分析技术的发展，其使得NIR测量所产生的庞大的数据量的处理成为可能，例如，主元分析(PCA)和偏最小二乘的潜结构投影(PLS)，参见P.Geladi，″Partial least-Squares Regression：Atutorial″，Anal.Chim.Acta，185，1-32(1986)。另一项技术可以是主元回归(PCR)。近年来，其他适于处理巨大数据量的技术已经发展，例如神经网络。
主元分析(PCA)
通过PCA，相关变量集被压缩成较小的非相关变量集。这种转换包括坐标系统的旋转，这导致比在原始排列中具有更少的轴数的队列信息。由此，彼此之间高度相关的变量可作为单个实体处理。通过使用PCA，将由此可以获得仍旧表示原始变量集中大部分信息的一个小的不相关变量集，而该不相关变量集在模型中更易于使用。通常，2到15个主元将代表85％到98％变量的变化。
偏最小二乘潜结构投影(PLS)
PLS是一种建模和计算方法，通过该方法可在变量块之间建立定量关系，所述变量块例如用于一系列样本的描述符数据块(光谱)和在这些样本上测量的响应数据块。通过块之间的定量关系，可以将用于新样本的光谱数据加入到描述符块并且生成预期响应的预测。该方法的一个主要优点就是，结果可通过不同的图进行图形评价。在大多数情况下，可视的图释足以获得对变量间的不同关系的好的理解。该方法类似于PCA是基于投影的。在Carlsson R，″Design andoptimization in organic synthesis″以及B.G.M.Vandeginste，O.M.Kvalheim和Eds.的″Data handling in science and Technology″(Elsevier，1992)，vol.8中详细地公开了该PLS方法。
主元回归(PCR)
PCR与PCA和PLS紧密相关。如在PCA中，描述符块中的每个对象投影到低维空间而产生得分(score)和权重(lading)。然后，将得分相对于响应块以最小二乘法回归，而导致可用于预测未知样本的回归模型。如在PCA和PLS中，相同的模型统计法可用于验证模型。
PCA、PLS和PCR在P.Geladi，″Partial least-Squares Regression：A tutorial″，Anal.Chim.Acta，185，1-32(1986)进行了充分的描述。
等级式和顺序式建模
等级式建模是将来自一个模型的得分和/或留数(residual)用作另一个模型中的变量的方法。S.Wold等在″Hierarchical multiblocksPLS and PC models for easier model interpretation and as analternative to an alternative to variable selection″，Journal ofChemometrics，vol.10，463-482(1996)中对该方法进行了描述。
这些方法被S.Wold的WO 2004/003671A1进一步改进，其描述了应用于工业工艺的方法，包括在工艺链中布置的第一子工艺和第二子工艺，包括为第二子工艺而设置的采集数据并基于所采集的数据计算多变量子模型的步骤，所述方法的特征在于以下步骤：在第一子工艺中从第二子工艺接收与多变量子模型相关的信息步骤，该子模型是为第二子工艺而计算的；采集与第一子工艺相关的数据；基于所采集的数据和接收的信息计算用于第一子工艺的多变量子模型。
神经网络
人工神经网络(ANN)是大家所知的生物学知识的自然结构和机理的数学描述(J.Zupan，J.Gasteiger，Ani.Chim.Acta.，248(1991)，1-30)。ANN可用于预测和预报输出值和用于趋势探测。
示例：树脂剂量的预测
按照第一示例，第一NIR仪器或探头24设置在硬化剂涂布机16的上游，并且第二NIR仪器或探头26设置在热轧机20的上游和树脂涂布机18的下游，如图2示意性所示。在该示例中，两仪器为可在900-1700nm进行工作的二极管阵列类型。当然，例如也可以使用在400-2500nm工作的仪器。然而，在900-1700nm之间的波长下工作的仪器和在400-2500nm之间的波长下工作的仪器的比较测试得到类似的结果。为了可以在两个测量点或工序处采集来自同一测试样本板的光谱，对仪器24、26的操作进行同步。下列变量按照具有三个中心点的实验的24设计变化：板类型(两个不同的制造商)、硬化剂剂量(5-15g/m2)、线速度(12-19米/分钟)和树脂施加(来源于CascoAdhesives AB的尿素/甲醛树脂UF 1205，45-70g/m2)。实际树脂剂量的测量由施加树脂前和后的测试板的重量分析实现。在这种情况下，使用用于树脂剂量预测的PLS模型。PLS模型是通过使用按照表1的不同的建模策略生成。训练集包括四个测量值，其中每个按照实验性的设计进行设置。使用测试集的预测均方根差(RMSEP)来评价模型的表现。R2表示由提取成分所解释的预测树脂剂量的平方累加和。Q2表示树脂剂量的总变化因子，其可由通过交叉验证所估计的提取成分所预测。在交叉验证中，在模型形成中不考虑部分数据，然后由模型预测并与实际值进行比较。
                            表1
  模型X-块   PLS元   R2   Q2   RMSEP
  A   6   0.84669   0.82552   3.24
  B   8   0.88090   0.842141   3.53
  C   8   0.87076   0.816739   2.73
  D   8   0.85321   0.827376   2.78
  E   11   0.87899   0.812446   2.32
建模策略如下：
A)仅仅使用位于树脂涂布机下游的NIR探头。测量数据包括来自44个测试板的介于900和1700nm之间的128个波长的吸收值。
B)使用两个NIR探头。测量数据包括来自44个测试板的介于900和1700nm之间的128个波长的吸收值。
C)使用两个NIR探头。测量数据包括来自44个测试板的介于900和1700nm之间的128个波长的吸收值。表1中的结果包括由位于树脂涂布机下游的NIR探头所获得的光谱数据，以及来自由位于硬化剂涂布机上游的NIR探头所获得的光谱数据的二主元PCA分析的用于每个板的得分值。
D)包括每个板的实际线速度和硬化剂剂量的模型A的情况。
E)包括每个板的实际线速度和硬化剂剂量的模型C的情况。
上述结果清楚地表明引入来自第一NIR探头的作为由PCA分析所获得的得分的光谱信息的优点。然而，作为替换，PLS分析可用于替代来自第一NIR探头的光谱数据的PCA分析。
通过比较RMSEP，模型C比模型A和B优越，并且模型E比模型D优越。在所比较模型中，模型E的整体预测能力最好。
示例：渗透性的预测
具有不同特性的刨花板可按照实验性设计进行制造，其中的板密度、表面碎片的相对量、以及在尿素/甲醛基树脂中的甲醛和尿素之间的摩尔比率按照23设计进行变化。通过使用在410-2250nm的波长范围中的NIR光谱在旋转板上对板进行分析，并确定板的空气渗透性。以渗透性作为响应使用PLS对光谱数据的建模得到8元模型，其描述75.1％的渗透性变化。因而，上述结果表明通过使用依据本发明的校准模型可获得对基体的渗透性的改进控制。
尽管为了图释和示例的目的，具体实施方式在这里进行了示出和描述，但对于本领域技术人员来说，所示出的和所描述的具体实施方式在不脱离本发明的范围情况下可替换为多种替代或等效实现方式。本领域技术人员将易于得出本发明可以以多种实施方式实现，包括通过硬件、软件或其组合实现。本申请将覆盖在此论述的实施方式的任何变化和改进。因此本发明由附加的权利要求的措词及其等同物所限定。

Claims (20)

1.一种用于对生产分层基体(12)的工艺进行控制的方法，所述工艺包括将硬化剂施加到所述基体(12)上的步骤(30)、将树脂施加到所述基体(12)上的步骤、以及通过传送装置(14)将所述基体(12)传送到压力机(20)的步骤，其中在挤压步骤中将至少一层施加(38)到所述基体(12)上以形成分层基体，所述方法还包括以下步骤：
在第一工序采用第一测量装置(24)采集(32)与所述基体(12)的参数相关的至少一个第一测量数据集，所述第一工序沿所述传送装置(14)的行进方向(A)位于所述挤压步骤的上游；
在第二工序采用第二测量装置(26)采集(34)与所述基体(12)的参数相关的至少一个第二测量数据集，所述第二工序沿所述传送装置(14)的行进方向(A)位于所述挤压步骤的上游和所述第一工序的下游；和
在所述生产分层基体的工艺中，通过使用来自所述第一和第二工序的所采集测量数据以及已计算的校准模型，对在所述施加树脂的步骤中施加到基体(12)上的树脂量进行控制(36)，所述校准模型基于在所述第一和/或第二工序中所采集的基体的测量数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，控制步骤(36)包括以下步骤：
在生产分层基体期间，将在第一和第二工序来自基体的所述所采集测量数据与所述已计算的校准模型的参考数据进行比较。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述第一工序位于所述将硬化剂施加到所述基体(12)的步骤(30)的上游。
4.根据上述任一权利要求所述的方法，其中，所述第二工序位于所述将树脂施加到基体(12)的步骤的下游。
5.根据上述任一权利要求所述的方法，还包括以下步骤：
在生产分层基体期间获得与施加到基体的硬化剂剂量相关的数据；和
在所述控制步骤(36)中使用所述硬化剂剂量数据。
6.根据上述任一权利要求所述的方法，还包括以下步骤：
在生产分层基体期间获得与所述传送装置的线速度相关的数据；
在所述控制步骤(36)中使用所述线速度数据。
7.根据上述任一权利要求所述的方法，其中，通过多变量分析计算所述校准模型。
8.根据上述任一权利要求所述的方法，还包括以下步骤：
在所述第一工序采集基体测试样本的测量数据；
将在所述第一工序对所述测试样本所采集的测量数据布置在至少一个矩阵中；
使用多变量分析计算用于所述第一工序的第一子模型；
在第二工序中从至少第一工序接收与对至少所述第一工序所计算的多变量子模型相关的信息。
9.根据上述任一权利要求所述的方法，其中，通过光谱方法和/或从工艺变量，采集所述测量数据。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述光谱方法使用紫外光、红外光、近红外光或可见光。
11.一种用于对生产分层基体(12)的工艺进行控制的系统(10)，所述系统包括将硬化剂施加到所述基体的装置(16)、将树脂施加到所述基体的装置(18)、以及适于将所述基体(12)移动到挤压装置(20)的传送装置(14)，所述挤压装置适于在所述基体(12)上施加至少一层以形成分层基体，所述系统还包括：
第一测量装置(24)，其用于在第一工序采集与所述基体(12)的参数相关的至少一个第一测量数据集，所述第一测量装置(24)沿着所述传送装置(14)的行进方向(A)布置在所述挤压装置(20)的上游；
第二测量装置(26)，其用于在第二工序采集与所述基体(12)的参数相关的至少一个第二测量数据集，所述第二测量装置(26)沿所述传送装置(14)的行进方向(A)布置在所述挤压装置(20)的上游和所述第一测量装置(24)的下游；以及
控制装置(28)，其连接到所述第一和第二测量装置(24、26)，并用于控制所述树脂施加装置(18)，以通过使用从所述第一和第二工序所采集的测量数据和已计算的校准模型，来确定在所述生产分层基体的工艺期间待施加到基体上的树脂量，所述校准模型基于所述第一和/或第二工序中所采集的基体的测量数据。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述控制装置(28)用于在生产分层基体期间，将在所述第一和第二工序来自基体的所述所采集测量数据与所述已计算的校准模型的参考数据进行比较。
13.根据权利要求11或12所述的系统，其中，所述第一测量装置(24)位于所述硬化剂施加装置(16)的上游。
14.根据权利要求11至13中任一所述的系统，其中，所述第二测量装置(26)位于所述树脂施加装置(18)的下游。
15.根据权利要求11至14中任一所述的系统，其中，所述第一测量装置(24)是用于通过光谱方法采集数据的探头。
16.根据权利要求11至15中任一所述的系统，其中，所述第二测量装置(26)是用于通过光谱方法采集数据的探头。
17.一种在生产线中用于对生产分层基体(12)的工艺进行控制的系统(10)，所述生产线包括将硬化剂施加到所述基体的装置(16)、将树脂施加到所述基体上的装置(18)、以及适于将所述基体(12)移动到挤压装置(20)的传送装置(14)，所述挤压装置在所述基体(12)上施加至少一层以形成分层基体，所述系统还包括：
第一测量装置(24)，其用于在第一工序采集与所述基体(12)的参数相关的至少一个第一测量数据集，所述第一测量装置(24)沿着所述传送装置(14)的行进方向布置在所述挤压装置(20)的上游；
第二测量装置(26)，其用于在第二工序采集与所述基体(12)的参数相关的至少一个第二测量数据集，所述第二测量装置(26)沿所述传送装置(14)的行进方向布置在所述挤压装置(20)的上游和所述第一测量装置(24)的下游；以及
控制装置(28)，其连接到所述第一和第二测量装置(24、26)，并用于控制所述树脂施加装置，以通过使用从所述第一和第二工序所采集的测量数据和已计算的校准模型，来确定在所述生产分层基体的工艺期间待施加到基体(12)上的树脂量，所述校准模型基于所述第一和/或第二工序中所采集的基体的测量数据。
18.根据权利要求17所述的系统，其中，所述系统按照权利要求11-16中任一项进行布置。
19.一种计算机程序产品(21)，当其在计算机上执行时，执行按照权利要求1-10中任一项的步骤。
20.一种计算机可读介质，其包括使计算机执行根据权利要求1-10中任一所述的方法的指令。
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