CN105629938A - 易损件的智能监测方法 - Google Patents

易损件的智能监测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105629938A
CN105629938A CN201610102161.0A CN201610102161A CN105629938A CN 105629938 A CN105629938 A CN 105629938A CN 201610102161 A CN201610102161 A CN 201610102161A CN 105629938 A CN105629938 A CN 105629938A
Authority
CN
China
Prior art keywords
early
consumable accessory
monitoring method
duty parameter
intelligent monitoring
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610102161.0A
Other languages
English (en)
Inventor
尹智勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Yin Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Yin Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Yin Science and Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Yin Science and Technology Co Ltd
Priority to CN201610102161.0A priority Critical patent/CN105629938A/zh
Publication of CN105629938A publication Critical patent/CN105629938A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31457—Factory remote control, monitoring through internet
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

本发明涉及自动化技术领域，公开了一种易损件的智能监测方法。本发明中，应用于包含易损件的裁剪设备，该方法包含以下步骤：获取易损件的多个工况参数；根据工况参数与预警条件的预设对应关系，判断是否存在满足预警条件的工况参数；若存在满足预警条件的工况参数，则产生预警信息。通过上述方法，使得通过实时监测易损件，能够及时发现需要重点关注的易损件，从而能够及时提醒维护人员对该易损件进行检查维护；而且，监测过程无需人工参与，从而减少人工成本，提高工作效率。

Description

易损件的智能监测方法
技术领域
本发明涉及自动化技术领域，特别涉及易损件的智能监测方法。
背景技术
随着生产水平的发展，人们每年需要的服装数量越来越多，自然，用来制造服装的裁剪设备也越来越多。裁剪设备不可避免地包含诸如裁刀、砂轮等易损件，这些易损件随着使用时间的增长，会产生损耗乃至损坏，所以需要经常对这些易损件进行检查并维护。
现有技术下，一般是由维护人员亲自到达各工厂，对各工厂的各台裁剪设备进行检查并维护，浪费维护人员的时间和精力，增加检查维护成本；由于易损件数量多，维护人员少，以及维护人员与易损件未处于同一地方，所以一旦易损件出现故障，往往不能及时发现，而且维护人员花费在检查维护每个易损件上的时间很长，造成检查维护效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种易损件的智能监测方法，使得通过实时监测易损件，能够及时发现需要重点关注的易损件，从而能够及时提醒维护人员对该易损件进行检查维护，而且，监测过程无需人工参与，从而减少人工成本，提高工作效率。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种易损件的智能监测方法，应用于包含易损件的裁剪设备。该方法包含以下步骤：获取易损件的多个工况参数；根据工况参数与预警条件的预设对应关系，判断是否存在满足预警条件的工况参数；若存在满足预警条件的工况参数，则产生预警信息。
本发明实施方式相对于现有技术而言，本实施方式可以通过实时监测易损件，获取易损件的多个工况参数，然后根据工况参数与预警条件的预设对应关系，能够及时发现需要重点关注的易损件，从而能够及时提醒维护人员对该易损件进行检查维护，防止易损件损坏。而且，监测过程无需人工参与，可以由裁剪设备自行完成，从而减少人工成本，提高工作效率。
另外，若不存在满足预警条件的工况参数，则根据多个工况参数计算工况评估值；若判断出工况评估值大于预设评估阈值，则进入产生预警信息的步骤。以从整体上评估易损件，从而利于及时发现潜在故障。
另外，在产生预警信息的步骤之后，还包含以下步骤：判断存在的满足预警条件的工况参数中是否包含裁刀磨损度；若是，则产生裁刀磨刀信号。当易损件包含裁刀时，若裁刀磨损度满足预警条件，则裁剪设备能够自动磨刀，提高了本发明实施方式的自动化程度。
另外，在产生预警信息的步骤之后，还包含以下步骤：判断存在的满足预警条件的工况参数中是否包含驱动电机负载电流；若是，则产生驱动电机停止运行信号。本步骤可以使裁剪设备自行判断驱动电机负载电流是否满足预警条件，驱动电机负载电流满足预警条件时，表示裁剪设备极有可能已经断刀，此时，裁剪设备自动停止运行，可以避免裁剪设备空转。
另外，在产生预警信息的步骤之后，还包含以下步骤：将预警信息发送至远程服务器。本步骤可以使预警信息通过远程服务器传递至维护人员，有利于维护人员进行检修。
附图说明
图1是根据本发明第一实施方式易损件的智能监测方法的流程示意图；
图2是根据本发明第二实施方式易损件的智能监测方法的流程示意图；
图3是根据本发明第三实施方式易损件的智能监测方法的流程示意图；
图4是根据本发明第四实施方式易损件的智能监测方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。
本发明的第一实施方式涉及一种易损件的智能监测方法。该方法应用于包含易损件的裁剪设备，具体流程如图1所示。
步骤101，裁剪设备获取易损件的多个工况参数。
其中，易损件可以为裁刀、砂轮等容易磨损乃至损坏的部件。多个工况参数至少包含累计工作时长与最高工作温度。易损件上设有监测设备，以获取易损件的起始、终点时间，得到易损件一次工作的工作时长，然后将多个工作时长累加，即可获得累计工作时长；监测设备还可以获取易损件工作时，易损件上的各个温度值，并分析得到最高温度值即最高工作温度。
步骤102，裁剪设备根据工况参数与预警条件的预设对应关系，判断是否存在满足预警条件的工况参数。若判断为是，则进入步骤103，若判断为否，则结束本流程。
在本实施方式中，多个工况参数包含累计工作时长与最高工作温度。工况参数与预警条件的预设对应关系可以如表格1所示。
工况参数 预警条件
累计工作时长 ≥1000小时
最高工作温度 ≥40摄氏度
表格1
裁剪设备根据工况参数与预警条件的预设对应关系，判断是否至少有一个工况参数满足预警条件，只要至少一个工况参数满足预警条件，裁剪设备就可以判定存在满足预警条件的工况参数。比如说，裁剪设备采集到的累计工作时长为200小时，最高工作温度45摄氏度，由于根据表格1最高温度的预警条件为≥40摄氏度，所以可以判断出最高工作温度满足预警条件，即存在满足预警条件的工况参数值。
步骤103，裁剪设备产生预警信息。
其中，预警信息可以只包含满足预警条件的工况参数，以使维护人员一目了然的了解可能出现故障的易损件。比如说，预警信息可以为最高工作温度45摄氏度，高于预警条件5摄氏度。当然，在实际应用中，预警信息可以包含所有的工况参数。
步骤104，裁剪设备将预警信息发送至远程服务器。
远程服务器在接收到的裁剪设备发送的预警信息后，可以发出铃声，以引起维护人员的注意，并将工况参数显示在屏幕上，以方便维护人员查询。较佳的，远程服务器还可以将接收到的预警信息发送至维护人员的移动终端，使维护人员通过移动终端即可查询预警信息中包含的工况参数。
相对于现有技术而言，本实施方式可以通过实时监测易损件，获取易损件的多个工况参数，然后根据工况参数与预警条件的预设对应关系，能够及时发现需要重点关注的易损件，从而能够及时提醒维护人员对该易损件进行检查维护，防止易损件损坏。而且，监测过程无需人工参与，可以由裁剪设备自行完成，从而减少人工成本，提高工作效率。
本发明的第二实施方式涉及一种易损件的智能监测方法。第二实施方式是第一实施方式的改进，主要改进之处在于：如图2所示，在本发明第二实施方式中，多个工况参数均不满足预警条件时，会根据计算得到的工况评估值是否大于预设评估阈值，判断是否产生预警信息，以从整体上评估易损件，从而利于及时发现潜在故障。
本实施方式中的步骤201与第一实施方式相同，此处不做赘述。
本实施例中步骤202的具体实施方式与第一实施方式中的步骤102的具体实施方式基本相同，不同之处在于，在步骤202中，若判断出不存在满足预警条件的工况参数时，进入步骤2039(而非如第一实施例中直接结束流程)。具体如下：
步骤203，裁剪设备根据多个工况参数计算工况评估值。
其中，工况评估值的计算方法可以为：各工况参数与各工况参数对应的权值乘积之和，当然，计算方法不止上述方法，也可以为其他方法，此处不做赘述。
比如说，工况参数也包含累计工作时长与最高工作温度。累计工作时长与最高工作温度对应的权值分别为30％、70％；累计工作时长为200小时，最高工作温度为45摄氏度。那么工况评估值＝累计工作时长×累计工作时长对应的权值+最高工作温度×最高工作温度对应的权值＝200×30％+45×70％＝91.5。
步骤204，裁剪设备判断工况评估值是否大于预设评估阈值。若判断为是，则进入步骤205，若判断为否，则结束本流程。
其中，维护人员根据经验或者多次试验得出预设评估阈值，比如说，预设评估阈值为158。若工况评估值为91.5，显然，91.5小于158，裁剪设备判断出工况评估值不满足预设评估阈值。
本发明实施方式中的步骤205、206与第一实施方式中的步骤103、104相同，此处不做赘述。
本发明的第三实施方式涉及一种易损件的智能监测方法。第三实施方式是第一实施方式的改进，主要改进之处在于：在本发明第三实施方式中，工况参数还包含裁刀磨损度，裁剪设备在产生预警信息后，还会判断裁刀磨损度是否满足预警条件，并在满足预警条件后，产生裁刀磨刀信号，以使裁剪设备在可以自动磨刀，提高本发明实施方式的自动化程度。
如图3所示，本发明实施方式中的步骤301至305与第二实施方式中的步骤201至205相同，此处不做赘述。
步骤306，裁剪设备判断存在的满足预警条件的工况参数中是否包含裁刀磨损度，若判断为是，则进入步骤307，若判断为否，则进入步骤308。
步骤307，裁剪设备产生裁刀磨刀信号。
在本实施方式中，易损件至少包含裁刀，多个工况参数不仅包含累计工作时长与最高工作温度，还包含裁刀磨损度，此时，裁剪设备上设有传感器，以获取裁刀磨损度。裁剪设备根据各工况参数与预警条件的预设对应关系，判断出满足预警条件的工况参数，然后再判断裁刀磨损度是否在上述满足预警条件的工况参数内。比如说，工况参数与预警条件的预设对应关系如表格2所示。
工况参数 预警条件
累计工作时长 ≥1000小时
最高工作温度 ≥40摄氏度
裁刀磨损度 ≥50％
表格2
采集到的累计工作时长为200小时，最高工作温度为45摄氏度，裁刀磨损度为60％，根据表格2，可以得知存在满足预警条件的工作参数，且满足预警条件的工作参数为最高工作温度与裁刀磨损度，自然，裁剪设备可以判断出存在的满足预警条件的工况参数中包含裁刀磨损度，裁剪设备会产生裁刀磨刀信号，控制该裁剪设备的裁刀自动磨刀。
当然，在实际应用中，易损件还可以包含砂轮等容易损坏的部件。多个工况参数也可以包含砂轮磨损度。
本发明实施方式中的步骤308与第一实施方式中的步骤206相同，此处不做赘述。
本发明的第四实施方式涉及一种易损件的智能监测方法。第四实施方式是第三实施方式的改进，主要改进之处在于：如图4所示，在本发明第四实施方式中，多个工况参数还包含裁刀的驱动电机负载电流。在产生预警信息后，裁剪设备还会在判断出驱动电机负载电流满足预警条件后，产生驱动电机停止运行信号，以使裁剪设备自动停止运行，避免裁剪设备空转。
本发明实施方式中的步骤401至407与第一实施方式中的步骤301至307相同，此处不做赘述。
步骤408，裁剪设备判断存在的满足预警条件的工况参数中是否包含驱动电机负载电流，若判断为是，则进入步骤409，若判断为否，则进入步骤410。
步骤409，裁剪设备产生驱动电机停止运行信号。
其中，裁剪设备上设有用于采集驱动电机负载电流的传感器。步骤408与步骤409的具体实施方式与第三实施方式中步骤306和307的具体实施方式基本相同。
本发明实施方式中的步骤410与第一实施方式中的步骤308相同，此处不做赘述。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包含相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (9)

1.一种易损件的智能监测方法，其特征在于，应用于包含易损件的裁剪设备；所述易损件的智能监测方法包含以下步骤：
获取所述易损件的多个工况参数；
根据工况参数与预警条件的预设对应关系，判断是否存在满足预警条件的工况参数；
若存在满足预警条件的工况参数，则产生预警信息。
2.根据权利要求1所述的易损件的智能监测方法，其特征在于，若不存在满足预警条件的工况参数，则根据所述多个工况参数计算工况评估值；
若判断出所述工况评估值大于预设评估阈值，则进入所述产生预警信息的步骤。
3.根据权利要求1所述的易损件的智能监测方法，其特征在于，所述多个工况参数包含累计工作时长与最高工作温度。
4.根据权利要求1所述的易损件的智能监测方法，其特征在于，所述易损件包含裁刀；所述多个工况参数包含裁刀磨损度。
5.根据权利要求4所述的易损件的智能监测方法，其特征在于，在所述产生预警信息的步骤之后，还包含以下步骤：
判断存在的所述满足预警条件的工况参数中是否包含所述裁刀磨损度；
若是，则产生裁刀磨刀信号。
6.根据权利要求1所述的易损件的智能监测方法，其特征在于，所述易损件包含裁刀；所述多个工况参数包含所述裁刀的驱动电机负载电流。
7.根据权利要求6所述的易损件的智能监测方法，其特征在于，在所述产生预警信息的步骤之后，还包含以下步骤：
判断存在的所述满足预警条件的工况参数中是否包含所述驱动电机负载电流；
若是，则产生驱动电机停止运行信号。
8.根据权利要求1所述的易损件的智能监测方法，其特征在于，在所述产生预警信息的步骤之后，还包含以下步骤：
将所述预警信息发送至远程服务器。
9.根据权利要求1所述的易损件的智能监测方法，其特征在于，所述预警信息包含所述满足预警条件的工况参数。
CN201610102161.0A 2016-02-24 2016-02-24 易损件的智能监测方法 Pending CN105629938A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610102161.0A CN105629938A (zh) 2016-02-24 2016-02-24 易损件的智能监测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610102161.0A CN105629938A (zh) 2016-02-24 2016-02-24 易损件的智能监测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105629938A true CN105629938A (zh) 2016-06-01

Family

ID=56044994

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610102161.0A Pending CN105629938A (zh) 2016-02-24 2016-02-24 易损件的智能监测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105629938A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107678399A (zh) * 2017-09-30 2018-02-09 江苏西格数据科技有限公司 刀具切割过程中的风险预警系统和方法
CN112060319A (zh) * 2020-09-09 2020-12-11 中联重科股份有限公司 用于预测搅拌主机的易损件寿命情况的方法和装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008225518A (ja) * 2007-03-08 2008-09-25 Fanuc Ltd 異常時モータ減速停止制御手段を有する数値制御装置
CN101556469A (zh) * 2009-05-19 2009-10-14 厦门大学 一种用于机械加工的无线检测系统
CN102609268A (zh) * 2012-02-17 2012-07-25 镇江船舶电器有限责任公司 设备维保监控软件
CN103419072A (zh) * 2013-08-14 2013-12-04 宁波海天精工股份有限公司 一种fanuc系统数控机床的保养和监测方法
CN103903408A (zh) * 2014-04-04 2014-07-02 内蒙古大唐国际新能源有限公司 设备故障侦查预警方法和系统
CN104615085A (zh) * 2015-02-06 2015-05-13 蚌埠市金林数控机床制造有限公司 一种机床监控系统及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008225518A (ja) * 2007-03-08 2008-09-25 Fanuc Ltd 異常時モータ減速停止制御手段を有する数値制御装置
CN101556469A (zh) * 2009-05-19 2009-10-14 厦门大学 一种用于机械加工的无线检测系统
CN102609268A (zh) * 2012-02-17 2012-07-25 镇江船舶电器有限责任公司 设备维保监控软件
CN103419072A (zh) * 2013-08-14 2013-12-04 宁波海天精工股份有限公司 一种fanuc系统数控机床的保养和监测方法
CN103903408A (zh) * 2014-04-04 2014-07-02 内蒙古大唐国际新能源有限公司 设备故障侦查预警方法和系统
CN104615085A (zh) * 2015-02-06 2015-05-13 蚌埠市金林数控机床制造有限公司 一种机床监控系统及方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107678399A (zh) * 2017-09-30 2018-02-09 江苏西格数据科技有限公司 刀具切割过程中的风险预警系统和方法
CN112060319A (zh) * 2020-09-09 2020-12-11 中联重科股份有限公司 用于预测搅拌主机的易损件寿命情况的方法和装置
CN112060319B (zh) * 2020-09-09 2021-09-14 中联重科股份有限公司 用于预测搅拌主机的易损件寿命情况的方法和装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104992270B (zh) 输变电设备状态检修辅助决策系统及方法
CN104866632B (zh) 家电设备的故障数据获取方法、装置及终端
CN110208019A (zh) 一种动设备状态监测动态阈值预警方法
CN107730117B (zh) 一种基于异质数据综合分析的电缆检修预警方法及系统
CN105809255A (zh) 一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法及系统
CN105491125A (zh) 空调故障报警维修系统及报警维修方法
US9208677B2 (en) Systems and methods for process alarm reduction
CN105424395A (zh) 设备故障的确定方法和装置
EP2820496A1 (en) Method and system for diagnostic rules for heavy duty gas turbines
CN110879109A (zh) 一种电缆接头温度数据采集方法、监测装置及存储介质
CN109267612B (zh) 一种基于bim输水管网压力管理系统
CN105548744A (zh) 一种基于运检大数据的变电设备故障识别方法及其系统
CN106649755A (zh) 一种多维度实时变电设备数据的阈值自适应设置异常检测方法
CN116468427B (zh) 一种基于大数据的设备运维智能监管系统及方法
CN112713658A (zh) 一种电网设备监控缺陷智能控制方法及系统
CN106682159A (zh) 一种阈值配置方法
CN105629938A (zh) 易损件的智能监测方法
Siregar Quality control analysis to reduce defect product and increase production speed using lean six sigma method
CN115981199A (zh) 基于物联网的正弦筛监测数据传输系统
CN104391479A (zh) 基于主轴功率监控的机床工作状态的自动统计方法及系统
CN113063211A (zh) 中央空调系统报警信息智能诊断及售后派单方法
CN105677554A (zh) 基于互联网平台的远程维护方法
CN111934426A (zh) 一种基于大数据的电网设备趋势性故障预警系统
CN115879757A (zh) 一种基于mes智能制造的管理方法及相关设备
CN112001561A (zh) 一种电力行业风险预测方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 201100 room E2, room, No. 89 Xin Bang Road, Shanghai, Minhang District, China

Applicant after: CYG YIN Intelligent Technology Co.,Ltd.

Address before: 201100 room E2, room, No. 89 Xin Bang Road, Shanghai, Minhang District, China

Applicant before: Shanghai Yin Science & Technology Co.,Ltd.

Address after: 201100 room E2, room, No. 89 Xin Bang Road, Shanghai, Minhang District, China

Applicant after: Shanghai Yin Science & Technology Co.,Ltd.

Address before: 201100 room E2, room, No. 89 Xin Bang Road, Shanghai, Minhang District, China

Applicant before: SHANGHAI YIN SCIENCE & TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20160601

RJ01 Rejection of invention patent application after publication