CN107560706A - 一种基于环境因素校准的智能称重方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于环境因素校准的智能称重方法，包括以下步骤：采集称重环境的振动频率，并基于称重环境的振动频率计算第一校准值We；分别采集n个校准件的重量，并根据n个校准件的重量计算第二校准值Wf；采集目标物品的初始重量W0，并基于第一校准值We、第二校准值Wf以及目标物品的初始重量W0计算目标物品的实际重量Ws。本发明基于第一校准值、第二校准值以及目标物品的初始重量计算目标物品的实际重量，降低了各种因素对最终结果的影响，有效地提高了目标物品的实际重量的精度。

Description

一种基于环境因素校准的智能称重方法
技术领域
本发明涉及智能校准方法技术领域，尤其涉及一种基于环境因素校准的智能称重方法。
背景技术
在称重传感器的实际应用过程中，由于工作环境的不稳定引起的测量值漂移，导致测量值不够精确是个不可小觑的问题，在高精度测量过程中，常规技术手段为给称重传感器附加硬件补偿措施，来对称重传感器的测量值进行精度补偿，但此种补偿措施和方法很难达到精度要求，并且人工成本较高，不利于广泛推广和使用。基于上述问题，需要一种基于环境因素校准的智能称重方法，降低环境因素对称重传感器测量值的影响和干扰，满足称重传感器的高精度测量标准和要求。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于环境因素校准的智能称重方法。
本发明提出的基于环境因素校准的智能称重方法，包括以下步骤：
S1、采集称重环境的振动频率，并基于称重环境的振动频率计算第一校准值We；
S2、分别采集n个校准件的重量，记为W1、W2、W3……Wn，并根据n个校准件的重量W1、W2、W3……Wn计算第二校准值Wf；
S3、采集目标物品的初始重量W0，并基于第一校准值We、第二校准值Wf以及目标物品的初始重量W0计算目标物品的实际重量Ws。
优选地，步骤S1具体包括：
利用多个检测模块采集称重环境的振动频率，多个检测模块设于不同位置，且任一个检测模块均包括多个频率检测仪，且多个频率检测仪的安装位置均不相同；
优选地，系统内存储有振动频率与校准值的对应关系。
优选地，步骤S2中，分别采集n个校准件的重量具体包括：
利用n个重量采集模块采集n个校准件的重量，n个重量采集模块与n个校准件一一对应；
n个重量采集模块中任一个重量采集模块均包括多个重量传感器，多个重量传感器的安装位置均不相同。
优选地，步骤S2中，根据n个校准件的重量W1、W2、W3……Wn计算第二校准值Wf具体包括：
系统内存储有n个校准件的实际重量，记为N1、N2、N3……Nn；
Wf＝[(W1+W2+W3+……+Wn)-(N1+N2+N3+……+Nn)]/n。
优选地，步骤S3中，采集目标物品的初始重量W0具体包括：
利用多个采集模块采集目标物品的初始重量W0，多个采集模块分别设于不同位置，且任一个采集模块均包括多个重量传感器，多个重量传感器的安装位置均不相同。
优选地，步骤S3中，基于第一校准值We、第二校准值Wf以及目标物品的初始重量W0计算目标物品的实际重量Ws具体包括：
Ws＝We+Wf+W0。
本发明提出的基于环境因素校准的智能称重方法，采用了两种校准策略；第一种校准策略为：先采集称重环境的振动频率，再对振动频率进行分析得出第一校准值，该校准值可平衡外界环境中的振动对目标物品最终采集结果的干扰和影响，有利于提高最终采集结果的准确性；第二种校准策略为：分别采集多个校准件的重量并记录，再根据多个校准件的测量值与实际值的比较结果来制定第二校准值，通过测量多个校准件的重量并对其进行分析，可以利用多个校准件不同的重量来平衡称重装置对不同重量范围的物品的重量的采集误差，利用上述校准策略得出的第二校准值不仅可以平衡外界环境和内部环境等因素对最终采集精度的影响，而且可以平衡称重装置对不同重量范围的物品进行称重时的误差，全面提高第二校准值制定的可靠性和有效性。最后基于第一校准值、第二校准值以及目标物品的初始重量计算目标物品的实际重量，降低了各种因素对最终结果的影响，有效地提高了目标物品的实际重量的精度。
附图说明
图1为一种基于环境因素校准的智能称重方法的步骤示意图。
具体实施方式
如图1所示，图1为本发明提出的一种基于环境因素校准的智能称重方法。
参照图1，本发明提出的基于环境因素校准的智能称重方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集称重环境的振动频率，并基于称重环境的振动频率计算第一校准值We；
步骤S1具体包括：
利用多个检测模块采集称重环境的振动频率，多个检测模块设于不同位置，且任一个检测模块均包括多个频率检测仪，可从不同角度和不同位置对称重环境的振动频率进行采集，保证称重环境的振动频率采集的全面性和可靠性；且多个频率检测仪的安装位置均不相同，利用多个频率检测仪进一步提高了对称重环境的振动频率采集的有效性和全面性；
优选地，系统内存储有振动频率与校准值的对应关系，该对应关系可根据用户的多次试验数据总结得出，且根据不同物品的物理特性和化学特性进行设置，可全面提高校准值分配的合理性。
S2、分别采集n个校准件的重量，记为W1、W2、W3……Wn，该过程具体包括：
利用n个重量采集模块采集n个校准件的重量，n个重量采集模块与n个校准件一一对应；n个重量采集模块中任一个重量采集模块均包括多个重量传感器，多个重量传感器的安装位置均不相同，利用多个重量传感器可进一步提高对每一个校准件的重量采集的精度，且多个重量传感器可从不同角度和不同位置对每一个校准件的不同位置的重量进行采集，更进一步地提高了采集结果的准确性。
并根据n个校准件的重量W1、W2、W3……Wn计算第二校准值Wf；该操作具体包括：
系统内存储有n个校准件的实际重量，记为N1、N2、N3……Nn；
Wf＝[(W1+W2+W3+……+Wn)-(N1+N2+N3+……+Nn)]/n。
通过采集n个校准件的重量并分析n个校准件的重量与实际重量件的浮动关系来计算第二校准值，有效地避免了称重过程中不同重量范围的物品产生的误差浮动，平衡了外部环境和内部配置对称重过程造成的影响，全面保证了称量的精度。
S3、采集目标物品的初始重量W0，该操作具体包括：
利用多个采集模块采集目标物品的初始重量W0，多个采集模块分别设于不同位置，从不同角度和不同位置对目标物品的初始重量进行采集，保证了采集结果的全面性和可靠性；且任一个采集模块均包括多个重量传感器，多个重量传感器的安装位置均不相同，利用多个重量传感器可进一步提高对目标物品初始重量采集的精度，且多个重量传感器可从不同角度和不同位置对目标物品不同位置的重量进行采集，更进一步地提高了采集结果的准确性。
并基于第一校准值We、第二校准值Wf以及目标物品的初始重量W0计算目标物品的实际重量Ws，该操作具体包括：
Ws＝We+Wf+W0。
通过将第一校准值、第二校准值附加至目标的初始重量上来计算目标物品的实际重量，可以有效地降低各种干扰因素对最终实际重量的影响，全面提高对目标物品的实际重量计算的精度和合理性。
本实施方式提出的基于环境因素校准的智能称重方法，采用了两种校准策略；第一种校准策略为：先采集称重环境的振动频率，再对振动频率进行分析得出第一校准值，该校准值可平衡外界环境中的振动对目标物品最终采集结果的干扰和影响，有利于提高最终采集结果的准确性；第二种校准策略为：分别采集多个校准件的重量并记录，再根据多个校准件的测量值与实际值的比较结果来制定第二校准值，通过测量多个校准件的重量并对其进行分析，可以利用多个校准件不同的重量来平衡称重装置对不同重量范围的物品的重量的采集误差，利用上述校准策略得出的第二校准值不仅可以平衡外界环境和内部环境等因素对最终采集精度的影响，而且可以平衡称重装置对不同重量范围的物品进行称重时的误差，全面提高第二校准值制定的可靠性和有效性。最后基于第一校准值、第二校准值以及目标物品的初始重量计算目标物品的实际重量，降低了各种因素对最终结果的影响，有效地提高了目标物品的实际重量的精度。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于环境因素校准的智能称重方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集称重环境的振动频率，并基于称重环境的振动频率计算第一校准值We；
S2、分别采集n个校准件的重量，记为W1、W2、W3……Wn，并根据n个校准件的重量W1、W2、W3……Wn计算第二校准值Wf；
S3、采集目标物品的初始重量W0，并基于第一校准值We、第二校准值Wf以及目标物品的初始重量W0计算目标物品的实际重量Ws。
2.根据权利要求1所述的基于环境因素校准的智能称重方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
利用多个检测模块采集称重环境的振动频率，多个检测模块设于不同位置，且任一个检测模块均包括多个频率检测仪，且多个频率检测仪的安装位置均不相同；
优选地，系统内存储有振动频率与校准值的对应关系。
3.根据权利要求1所述的基于环境因素校准的智能称重方法，其特征在于，步骤S2中，分别采集n个校准件的重量具体包括：
利用n个重量采集模块采集n个校准件的重量，n个重量采集模块与n个校准件一一对应；
n个重量采集模块中任一个重量采集模块均包括多个重量传感器，多个重量传感器的安装位置均不相同。
4.根据权利要求1所述的基于环境因素校准的智能称重方法，其特征在于，步骤S2中，根据n个校准件的重量W1、W2、W3……Wn计算第二校准值Wf具体包括：
系统内存储有n个校准件的实际重量，记为N1、N2、N3……Nn；
Wf＝[(W1+W2+W3+……+Wn)-(N1+N2+N3+……+Nn)]/n。
5.根据权利要求1所述的基于环境因素校准的智能称重方法，其特征在于，步骤S3中，采集目标物品的初始重量W0具体包括：
利用多个采集模块采集目标物品的初始重量W0，多个采集模块分别设于不同位置，且任一个采集模块均包括多个重量传感器，多个重量传感器的安装位置均不相同。
6.根据权利要求1所述的基于环境因素校准的智能称重方法，其特征在于，步骤S3中，基于第一校准值We、第二校准值Wf以及目标物品的初始重量W0计算目标物品的实际重量Ws具体包括：
Ws＝We+Wf+W0。
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RJ01 Rejection of invention patent application after publication
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