CN106323808A - 一种基于微波水分仪的密度适时检测系统及检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于微波水分仪实时监测产品密度的系统和方法，所述系统包括密度模型常数获取单元，用于将建模样品的密度值与微波水分仪的微波信号经建模样品后对应的电压值根据线性回归方程获得斜率和截距；密度模型建模单元，用于将通过人工监测若干个建模样品构成的样本的密度值、微波水分仪的微波信号经样本后对应的电压值、斜率和截距构建线性密度模型；待测产品密度实时监测单元，用于根据待测产品经微波水分仪后输出的电压值和密度模型来计算获得待测产品的实时密度。这种系统和方法与现有技术中人工取样九点密度检测的方法相比具有准确性高，速度快速，节省人力物力的优点。

Description

一种基于微波水分仪的密度适时检测系统及检测方法

技术领域

本发明属于分析检测领域，具体涉及一种基于微波水分仪的密度适时检测系统及检测方法。

背景技术

烟包装箱密度在复烤厂中有着举足轻重的地位，精确实时的检测烟包的九点密度，对提升烟包的装箱密度有重大意义，在复烤厂的自动化生产流程中，如何进行实时密度检测，对于本领域技术人员来说是一件不容易的事情。

在烟草复烤企业的生产线上，复烤出来的烟叶经过左右落料口进行装箱，没有密度检测，直接运送到仓库，这样导致烟包烟叶装箱密度无法检测，无法知道装箱的好坏，解决这个问题的方法是进行人工九点打孔取样检测烟包密度和X射线检测密度，人工九点打孔取样检测是每天随机抽取九箱烟包，然后人工利用手枪钻打孔取出所定九点位置的烟叶，再利用称重法得出烟包的装箱密度，人工九点打孔取样法不能实时检测烟包装箱密度，更不能实时反映出当前控制的好坏，而且浪费很多烟叶，起不到提升烟包装箱密度的质量，X射线检测原理是利用X射线穿透检测密度，每次检测三个点，检测时间为一分钟，需要检测三次，一个烟包需要检测三次，相当于一个烟包需要三分钟，由于是生产线不间断在线生产，所以烟包都是一包紧接着一包，如果每一包都要花费时间停留检测的话，X射线检测时间较长，会导致在线生产出现堵料情况而且影响生产效率，复烤厂中出现堵料就是生产事故，因此X射线检测和人工九点取样的做法均行不通，在目前复烤厂的生产工艺流程中，烟包九点密度检测仍然是一道技术难题。

发明内容

一种基于微波水分仪实时监测产品密度的系统，所述系统包括：

密度模型常数获取单元，用于将建模样品的密度值与微波水分仪的微波信号经待建模样品后的电压值根据线性回归方程获得斜率和截距；

密度模型建模单元，用于将通过人工监测若干个建模样品构成的样本的密度值、微波水分仪的微波信号经样本后的对应的电压值、斜率和截距构建线性密度模型；

待测产品密度实时监测单元，用于根据微波水分仪的微波信号经待测产品后的对应的电压值和密度模型来计算获得待测产品的实时密度。

优选地，所述线性回归方程为：

ρ_i,j＝Α×AMP_i,j+Β，

其中，取n个建模样品，每个建模样品在n’个位置点取样，

ρ_i,j为第i个建模样品的在第j个取样位置点取样获得的子样品的密度值，W_i,j为第i个建模样品在第j个取样位置点取样获得的子样品的重量，V为取样管的体积；

AMP_i,j为微波水分仪的微波信号经第i个建模样品在第j个取样位置点取样获得的子样品后对应的电压值；

A为斜率，B为截距，

i＝1,2…,n；j＝1,2…,n’。

优选地，所述线性密度模型为：

ρ_t,j＝Α×AMP_t,j+Β

其中，取m个待测产品，每个待测产品在n’个位置点取样，

ρ_t,j为第t个待测产品在第j个取样位置点取样获得的子样品的密度，

AMP_t,j为微波水分仪的微波信号经第t个待测产品在第j个取样位置点取样获得的子样品后对应的电压值，

t＝1,2…,m；j＝1,2…,n’。

优选地，所述第t个待测产品的实时密度为ρ_t，

${\mathrm{\ρ}}_t=\frac{\underset{j=1}{\overset{n^{\′}}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{t,j}}{n^{\′}}.$

本发明还公开了一种基于微波水分仪实时监测产品密度的方法，包括如下步骤：

将建模样品的密度值与微波水分仪的微波信号经待建模样品后对应的电压值根据线性回归方程获得斜率和截距；

将通过人工监测若干个建模样品构成的样本的密度值、微波水分仪的微波信号经样本后对应的电压值、斜率和截距构建线性密度模型；

根据微波水分仪的微波信号经待测产品经后对应的电压值和密度模型来计算获得待测产品的实时密度。

优选地，所述线性回归方程为：

ρ_i,j＝Α×AMP_i,j+Β，

其中，取n个建模样品

ρ_i,j为第i个建模样品的在第j个取样位置点取样获得的子样品的密度值，W_i,j为第i个建模样品在第j个取样位置点取样的获得的子样品的重量，V为取样管的体积；

AMP_i,j为微波水分仪的微波信号经第i个建模样品在第j个取样位置点取样的获得的子样品后对应的电压值；

A为斜率，B为截距，

i＝1,2…,n；j＝1,2…,n’。

优选地，所述线性密度模型为：

ρ_t,j＝Α×AMP_t,j+Β

其中，取m个待测产品，

ρ_t,j为第t个待测产品在第j个取样位置点取样的获得的子样品的密度，

AMP_t,j为微波水分仪的微波信号经第t个待测产品在第j个取样位置点取样的获得的子样品后对应的电压值，

t＝1,2…,m；j＝1,2…,n’。

优选地，所述第t个待测产品的实时密度为ρ_t，

${\mathrm{\ρ}}_t=\frac{\underset{j=1}{\overset{n^{\′}}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{t,j}}{n^{\′}}.$

本发明提供了一种基于微波水分仪进行的九点密度实时监测系统和方法，采用线性回归方法建立密度与微波水分仪测试获得的电压值之间的线性关系，并根据待测产品通过微波水分仪检测产品获得微波信号的电压值和线性关系获得待测产品的实时密度。这种方法与现有技术中人工取样九点密度检测的方法相比具有准确性高，速度快速，节省人力物力的优点。

附图说明

图1为本发明中基于微波水分仪实时监测产品密度的系统的示意图。

图2为本发明中基于微波水分仪实时监测产品密度的方法的示意图。

具体实施方式

下面借助具体实施例来描述本发明。在下面的描述中，阐述了许多具体细节以便使所属技术领域的技术人员能够更好地了解本发明。但是，对于所属技术领域内的技术人员来说明显的是，本发明的实现可不具有这些具体细节中的一些。此外，应当理解的是，本发明并不限于所介绍的特定实施例。相反，可以考虑用下面的特征的任意组合来实施本发明，而无论它们是否涉及不同的实施例。因此，下面的实施例和优点仅作说明之用，而不应被看作是对权利要求的限定，除非在权利要求中明确提出。

如图1所示，本发明实施例公开了一种基于微波水分仪实时监测产品密度的系统100，所述系统包括

密度模型常数获取单元110，用于将建模样品的密度值与微波水分仪的微波信号经待建模样品后对应的电压值根据线性回归方程获得斜率和截距；

密度模型建模单元120，用于将通过人工监测若干个建模样品构成的样本的密度值、微波水分仪的微波信号经样本后对应的电压值、斜率和截距构建线性密度模型；

待测产品密度实时监测单元130，用于根据微波水分仪的微波信号经待测产品后对应的电压值和密度模型来计算获得待测产品的实时密度。

具体地，所述线性回归方程为：

ρ_i,j＝Α×AMP_i,j+Β，

其中，取n个建模样品，每个建模样品在n’个位置点取样，

ρ_i,j为第i个建模样品的在第j个取样位置点取样获得的子样品的密度值，W_i,j为第i个建模样品在第j个取样位置点取样的获得的子样品的重量，V为取样管的体积；

AMP_i,j为微波水分仪的微波信号经第i个建模样品在第j个取样位置点取样的获得的子样品后对应的电压值；

A为斜率，B为截距，

i＝1,2…,n；j＝1,2…,n’。n和n’的取值均为正整数，其可以根据需要和具体情况进行确定。

具体地，所述线性密度模型为：

ρ_t,j＝Α×AMP_t,j+Β

其中，取m个待测产品，，每个待测产品在n’个位置点取样，

ρ_t,j为第t个待测产品在第j个取样位置点取样的获得的子样品的密度，

AMP_t,j为第t个待测产品在第j个取样位置点取样的获得的子样品经微波水分仪测试后对应的电压值，

t＝1,2…,m；j＝1,2…,n’。m的取值均为正整数，其可以根据需要和具体情况进行确定。

具体地，第t个待测产品的实时密度为ρ_t，

${\mathrm{\ρ}}_t=\frac{\underset{j=1}{\overset{n^{\′}}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{t,j}}{n^{\′}}.$

如图2所示，本发明实施例还公开了一种基于微波水分仪实时监测产品密度的方法，包括如下步骤：

将建模样品的密度值与微波水分仪的微波信号经待建模样品后对应的电压值根据线性回归方程获得斜率和截距S110；

将通过人工监测若干个建模样品构成的样本的密度值、微波水分仪的微波信号经样本后的电压值、斜率和截距构建线性密度模型S120；

根据微波水分仪的微波信号经待测产品后对应的电压值和密度模型来计算获得待测产品的实时密度S130。

具体地，本发明实施例中产品为打叶复烤生产线上的烟包。

具体地，所述线性回归方程为：

ρ_i,j＝Α×AMP_i,j+Β，

其中，取n个建模样品，每个建模样品在n’个位置点取样，

ρ_i,j为第i个建模样品的在第j个取样位置点取样获得的子样品的密度值，W_i,j为第i个建模样品在第j个取样位置点取样的获得的子样品的重量，V为取样管的体积；

AMP_i,j为微波水分仪的微波信号经第i个建模样品在第j个取样位置点取样获得的子样品后对应的电压值；

A为斜率，B为截距，

i＝1,2…,n；j＝1,2…,n’。

更为具体地，上述子样品的重量W_i,j为由分析天平测试获得，具体的W_i,j的单位为g，n＝1,V＝80cm³，建模样品的九点密度值分别为：

${\mathrm{\ρ}}_{1,1}=\frac{31.8}{80}=0.40,{\mathrm{\ρ}}_{1,2}=\frac{30.4}{80}=0.38,{\mathrm{\ρ}}_{1,3}=\frac{29.2}{80}=0.37,$

${\mathrm{\ρ}}_{1,4}=\frac{29.3}{80}=0.37,{\mathrm{\ρ}}_{1,5}=\frac{30.5}{80}=0.38,{\mathrm{\ρ}}_{1,6}=\frac{29.1}{80}=0.36,$

${\mathrm{\ρ}}_{1,7}=\frac{26.2}{80}=0.33,{\mathrm{\ρ}}_{1,8}=\frac{29.5}{80}=0.37,{\mathrm{\ρ}}_{1,9}=\frac{28.7}{80}=\mathrm{0.36.}$

具体地，所述线性密度模型为：

ρ_t,j＝Α×AMP_t,j+Β

其中，取m个待测产品，

ρ_t,j为第t个待测产品在第j个取样位置点取样的获得的子样品的密度，

AMP_t,j为微波水分仪的微波信号经第t个待测产品在第j个取样位置点取样的获得的子样品后对应的电压值，

t＝1,2…,m；j＝1,2…,n’。本发明实施例中n’为9，即为一个样品有九个取样位置，有9个密

度，成为九点密度。

具体地，第t个待测产品的实时密度为ρ_t，

${\mathrm{\ρ}}_t=\frac{\underset{j=1}{\overset{n^{\′}}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{t,j}}{n^{\′}}.$

人工检测九点密度一个烟包需要检测三分钟，而采用上述系统和方法应用于在线实时检测在线烟包的九点密度仅需两秒钟，缩短了单个烟包的检测时间，提高了检测效率，能够用于在线烟包大批量不间断检测。

本发明提供了一种基于微波水分仪进行的九点密度实时监测系统和方法，采用线性回归方法建立密度与微波水分仪测试获得的电压值之间的线性关系，并根据待测产品通过微波水分仪检测产品获得电压值和线性关系获得待测产品的实时密度。这种方法与现有技术中人工取样九点密度检测的方法相比具有准确性高，速度快速，节省人力物力的优点。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (8)

1.一种基于微波水分仪实时监测产品密度的系统，其特征在于，所述系统包括：

密度模型常数获取单元，用于将建模样品的密度值与微波水分仪的微波信号经建模样品后对应的电压值根据线性回归方程获得斜率和截距；

密度模型建模单元，用于将通过人工监测若干个建模样品构成的样本的密度值、微波水分仪的微波信号经样本后对应的电压值、斜率和截距构建线性密度模型；

待测产品密度实时监测单元，用于根据微波水分仪的微波信号经待测产品后对应的电压值和密度模型来计算获得待测产品的实时密度。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述线性回归方程为：

ρ_i,j＝Α×AMP_i,j+Β，

其中，取n个建模样品，每个建模样品在n’个位置点取样，

ρ_i,j为第i个建模样品在第j个取样位置点取样获得的子样品的密度值，W_i,j为第i个建模样品在第j个取样位置点取样获得的子样品的重量，V为取样管的体积；

AMP_i,j为微波水分仪的微波信号经第i个建模样品在第j个取样位置点取样获得的子样品后对应的电压值；

A为斜率，B为截距，

i＝1,2…,n；j＝1,2…,n’。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述线性密度模型为：

ρ_t,j＝Α×AMP_t,j+Β

其中，取m个待测产品，每个待测产品在n’个位置点取样，

ρ_t,j为第t个待测产品在第j个取样位置点取样获得的子样品的密度，

AMP_t,j为微波水分仪的微波信号经第t个待测产品在第j个取样位置点取样获得的子样品后对应的电压值，

t＝1,2…,m；j＝1,2…,n’。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，第t个待测产品的实时密度为ρ_t，

${\mathrm{\ρ}}_t=\frac{\underset{j=1}{\overset{n^{\′}}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{t,j}}{n^{\′}}.$

5.一种基于微波水分仪实时监测产品密度的方法，包括如下步骤：

将建模样品的密度值与微波水分仪的微波信号经待建模样品后的电压值根据线性回归方程获得斜率和截距；

将通过人工监测若干个建模样品构成的样本的密度值、微波水分仪的微波信号经样本后对应的电压值、斜率和截距构建线性密度模型；

根据微波水分仪的微波信号经待测产品后对应的电压值和密度模型来计算获得待测产品的实时密度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述线性回归方程为：

ρ_i,j＝Α×AMP_i,j+Β，

其中，取n个建模样品，每个建模样品在n’个位置点取样，

ρ_i,j为第i个建模样品的在第j个取样位置点取样获得的子样品的密度值，

W_i,j为第i个建模样品在第j个取样位置点取样的获得的子样品的重量，V为取样管的体积；

AMP_i,j为微波水分仪的微波信号经第i个建模样品在第j个取样位置点取样获得的子样品后对应的电压值；

A为斜率，B为截距，

i＝1,2…,n；j＝1,2…,n’。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述线性密度模型为：

ρ_t,j＝Α×AMP_t,j+Β

其中，取m个待测产品，每个待测产品在n’个位置点取样，

ρ_t,j为第t个待测产品在第j个取样位置点取样的获得的子样品的密度，

AMP_t,j为微波水分仪的微波信号经第t个待测产品在第j个取样位置点取样获得的子样品后对应的电压值，

t＝1,2…,m；j＝1,2…,n’。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，第t个待测产品的实时密度为ρ_t，

${\mathrm{\ρ}}_t=\frac{\underset{j=1}{\overset{n^{\′}}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{t,j}}{n^{\′}}.$