CN110874104A - 镜面钢板温度的在线控制方法、装置和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了镜面钢板温度的在线控制方法、装置和系统。方法包括：获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度；判断所述末位温度是否符合要求，若否，根据预先建立的温度‑参数关系模型，获得并调整洗板机的至少一个参数。本发明采集洗板前后镜面钢板的温度，通过人工智能算法建模并推算出镜面钢板要达到一定末位温度时，洗板机的优选参数，从而进行相应的调整，实现了镜面钢板洗板温度的在线智能化控制，无需人工干预，调控及时，可提高生产效率；进一步的，对于后续的压合工序，镜面钢板的温度适宜有利于提高覆铜板的产品质量。

Description

镜面钢板温度的在线控制方法、装置和系统

技术领域

本发明实施例涉及覆铜板的制造技术，尤其涉及镜面钢板温度的在线控制方法、装置和系统。

背景技术

覆铜箔层压板是将增强材料浸以树脂，一面或两面覆以铜箔，经过热压而成的一种复合材料，简称覆铜板(CCL)，它用于制作印制电路板(PCB)。

覆铜板的生产工艺流程主要有混胶-上胶-叠合-层压-剪切-检测-包装。其中，叠合是指：在叠合台上，依次将镜面钢板、铜箔、半固化片、铜箔、镜面钢板叠合在一起，其品质控制要点是所有物料叠合要整齐，防止铜箔被粉尘污染，保证产品的外观质量，同时需要控制镜面钢板的温度，防止由于镜面钢板的温度过高，导致镜面钢板的热量传递给粘结片引起粘结片软化，软化后的粘结片由于没有施加压力导致粘结片的气泡无法排出，最后成品中留有气泡而导致严重的质量缺陷。

在覆铜板的叠合和层压生产线上，一般有回流线、洗板机、叠合机、装卸机、层压机等。镜面钢板的清洁主要是靠洗板机来完成，洗板机通过洗刷辊和水洗以及热风烘干的方式完成镜面钢板的清洗，并通过控制水温、水流量、风温、风量、线速度、镜面钢板初始温度等参数来控制镜面钢板的洗板后的末位温度；同时，同一条生产线上，镜面钢板的规格有多种，因此镜面钢板的温度控制涉及到多规格、多参数的控制问题，靠人工进行调节很难准确控制。

发明内容

本发明提供镜面钢板温度的在线控制方法、装置和系统，以实现对镜面钢板洗板过程的调控，使镜面钢板洗板后的温度符合要求。

第一方面，本发明实施例提供了一种镜面钢板温度的在线控制方法，包括：

获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度；

判断所述末位温度是否符合要求，若否，根据预先建立的温度-参数关系模型，获得并调整洗板机的至少一个参数。

其中，预先建立温度-参数关系模型，包括：

采集多组样本数据，包括镜面钢板的初始温度、末位温度和洗板机的至少一项参数；

将所述多组样本数据分为校正集样本和验证集样本；

利用所述校正集样本，通过人工智能算法，将所述初始温度、所述末位温度和洗板机的至少一项参数进行关联，建立温度-参数关系模型。

进一步的，预先建立温度-参数关系模型，还包括：

根据所述验证集样本的所述初始温度、所述末位温度和所述参数，通过平均绝对误差和/或平均平方误差，确定所述温度-参数关系模型有效。

其中，所述参数包括水流量、水温、风量、风温、线速度和洗板尺寸。

第二方面，本发明还提供一种镜面钢板温度的在线控制装置，包括：

温度采集模块，用于获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度；

参数调整模块，用于在所述末位温度不符合要求时，根据预先建立的温度-参数关系模型，获得并调整洗板机的至少一个参数。

进一步的，所述在线控制装置还包括：模型建立模块，用于预先建立温度-参数关系模型；

具体包括：

采样子模块，用于采集多组样本数据，包括镜面钢板的初始温度、末位温度和洗板机的至少一项参数，并将所述多组样本数据分为校正集样本和验证集样本；

人工智能子模块，用于利用所述校正集样本，通过人工智能算法，将所述初始温度、所述末位温度和洗板机的至少一项参数进行关联，建立温度-参数关系模型。

其中，模型建立模块还包括：

模型验证子模块，用于根据所述验证集样本的所述初始温度、所述末位温度和所述参数，通过平均绝对误差和/或平均平方误差，确定所述温度-参数关系模型有效。

第三方面，本发明还提供一种镜面钢板温度的在线控制系统，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

两个温度传感器，分别设置于洗板机的入口和出口，用于在线获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度；

至少一个设备PLC，用于获取洗板机的至少一项参数；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4中任一所述的镜面钢板温度的在线控制方法。

其中，所述存储器为一种计算机可读存储介质。

本发明采集洗板前后镜面钢板的温度，通过人工智能算法建模并推算出镜面钢板要达到一定末位温度时，洗板机的优选参数，从而进行相应的调整，实现了镜面钢板洗板温度的在线智能化控制，无需人工干预，调控及时，可提高生产效率；进一步的，对于后续的压合工序，镜面钢板的温度适宜有利于提高覆铜板的产品质量。

附图说明

图1为本发明实施例一中镜面钢板温度的在线控制方法的流程图；

图2是本发明实施例二中镜面钢板温度的在线控制装置的结构示意图；

图3是本发明实施例三中镜面钢板温度的在线控制系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

本实施例提供了一种镜面钢板温度的在线控制方法，用于实时监测镜面钢板洗板后的温度，并针对温度不符合要求的情况，调整洗板机的参数，以实现镜面钢板洗板流程的实时调控。

图1为本实施例中镜面钢板温度的在线控制方法的流程图。如图1所示，该方法包括如下步骤：

S11，获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度。

在洗板机的入口采集镜面钢板的初始温度，在洗板机的出口采集镜面钢板的末位温度。

S12，判断所述末位温度是否符合要求，若是，返回执行步骤S11，继续监控镜面钢板的末位温度，若否，执行步骤S13。

在步骤S12之前，还包括：预先建立温度-参数关系模型，具体包括：

采集多组样本数据，包括镜面钢板的初始温度、末位温度和洗板机的至少一项参数；其中，所述参数包括水流量、水温、风量、风温、线速度和洗板尺寸。

将所述多组样本数据分为校正集样本和验证集样本；

通过人工智能算法，将校正集样本的所述初始温度、所述末位温度和洗板机的至少一项参数进行关联，建立温度-参数关系模型。人工智能算法包括深度神经网络(DNN)、渐进梯度决策树(GBDT)、随机深林(RF)算法、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等任意一种或多种，通过对大量样本的机器学习进行建模。

影响镜面钢板末位温度的参数可能是一个或多个，所以，所述温度-参数关系模型包括温度-单参数关系模型和温度-多参数关系模型，根据需要选择建立适宜的模型。

相应的，还需要根据所述验证集样本的所述初始温度、所述末位温度和所述参数，通过平均绝对误差和/或平均平方误差，确定所述温度-参数关系模型的效果，将确定有效的关系模型应用于洗板机参数的预测和调整。

S13，根据预先建立的温度-参数关系模型，获得并调整洗板机的至少一个参数。

洗板机参数的调节包括两种方式：一是根据步骤S12中获得的初始温度和末位温度，与生产要求的温度指标进行对比，根据差值在所述温度-参数关系模型中找出最优的参数组合，计算得到参数需要调整的量，调整量少的参数优先调整。二是，将生产要求的温度指标代入温度-参数关系模型中，获得参数的最优组合，关系模型建模时，应分析出各个参数的权重，在调整时根据权重选择一个或多个参数调整，可以是权重高的参数优先调整。

例如，以40±1℃为镜面钢板处理后的温度指标。控制过程如下：

采用温度传感器在线测试镜面钢板的初始温度为100℃，末位温度为43℃，把数据传输给人工智能算法平台；人工智能算法平台根据预先建立的温度-参数模型进行实时运算，镜面钢板尺寸2100mm*1270mm，得出最佳的过程参数组合：水量10L/min、水温18℃、风量50m³/min、风温75℃、线速度50m/min；原先的洗板机过程参数水量10L/min、水温20℃、风量50m³/min、风温80℃、线速度50m/min，只需对水温和风温进行调节；控制系统把这些参数分别实时传输给设备PLC，如风温PLC和水温PLC；设备PLC自动调整参数；如此循环，最终实现镜面钢板温度的智能化控制。

每一批钢板的初始温度都有可能不同，温度指标也有可能不同，本实施例的技术方案能够在生产线上实时采集镜面钢板的温度并且通过人工智能算法建立的模型推算出洗板机的最优参数组合，从而对参数进行相应的调整，实现了镜面钢板洗板温度的在线智能化控制，无需人工干预，调控及时，可提高生产效率；进一步的，对于后续的压合工序，镜面钢板的温度适宜有利于提高覆铜板的产品质量。

实施例二

本实施例提供了一种镜面钢板温度的在线控制装置，用于执行上述实施例的在线控制方法，该装置由软件和/或硬件组成。

图2是本实施例中镜面钢板温度的在线控制装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：

温度采集模块21，用于获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度；

参数调整模块22，用于在所述末位温度不符合要求时，根据预先建立的温度-参数关系模型，获得并调整洗板机的至少一个参数。

进一步的，所述在线控制装置还包括：模型建立模块23，用于预先建立温度-参数关系模型；具体包括：

采样子模块231，用于采集多组样本数据，包括镜面钢板的初始温度、末位温度和洗板机的至少一项参数，并将所述多组样本数据分为校正集样本和验证集样本；

人工智能子模块232，用于利用所述校正集样本，通过人工智能算法，将所述初始温度、所述末位温度和洗板机的至少一项参数进行关联，建立温度-参数关系模型。

其中，模型建立模块还包括：模型验证子模块233，用于根据所述验证集样本的所述初始温度、所述末位温度和所述参数，通过平均绝对误差和/或平均平方误差，确定所述温度-参数关系模型有效。

本实施例所提供的镜面钢板温度的在线控制装置可执行本发明任意实施例所提供的镜面钢板温度的在线控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例三

本实施例提供了一种镜面钢板温度的在线控制系统，图3是本实施例中镜面钢板温度的在线控制系统的结构示意图，如图3所示，该系统包括：

一个或多个处理器33；

存储器32，用于存储一个或多个程序；

两个温度传感器31，分别设置于洗板机的入口和出口，例如红外测温仪，用于在线获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度。

至少一个设备PLC 34，PLC 34通过计算机网络系统连接到所述处理器33，用于获取洗板机的至少一项参数；PLC 34包括风温PLC、风量PLC、电机PLC、水量PLC、水温PLC等，分别控制对应的参数。

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器33执行，使得所述一个或多个处理器33实现上述实施例的镜面钢板温度的在线控制方法。

所述存储器32作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的在线质量控制方法对应的程序指令/模块。处理器33通过运行存储在存储器32中的软件程序、指令以及模块，从而执行该系统的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的镜面钢板温度的在线控制方法。

存储器32可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器32可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器32可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述搜索装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种镜面钢板温度的在线控制方法，其特征在于，包括：

获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度；

判断所述末位温度是否符合要求，若否，根据预先建立的温度-参数关系模型，获得并调整洗板机的至少一个参数。

2.根据权利要求1所述的在线控制方法，其特征在于，预先建立温度-参数关系模型，包括：

采集多组样本数据，包括镜面钢板的初始温度、末位温度和洗板机的至少一项参数；

将所述多组样本数据分为校正集样本和验证集样本；

利用所述校正集样本，通过人工智能算法，将所述初始温度、所述末位温度和洗板机的至少一项参数进行关联，建立温度-参数关系模型。

3.根据权利要求2所述的在线控制方法，其特征在于，预先建立温度-参数关系模型，还包括：

根据所述验证集样本的所述初始温度、所述末位温度和所述参数，通过平均绝对误差和/或平均平方误差，确定所述温度-参数关系模型有效。

4.根据权利要求2或3所述的在线控制方法，其特征在于：

所述参数包括水流量、水温、风量、风温、线速度和洗板尺寸。

5.一种镜面钢板温度的在线控制装置，其特征在于，包括：

温度采集模块，用于获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度；

参数调整模块，用于在所述末位温度不符合要求时，根据预先建立的温度-参数关系模型，获得并调整洗板机的至少一个参数。

6.根据权利要求5所述的在线控制装置，其特征在于，还包括：模型建立模块，用于预先建立温度-参数关系模型；

具体包括：

采样子模块，用于采集多组样本数据，包括镜面钢板的初始温度、末位温度和洗板机的至少一项参数，并将所述多组样本数据分为校正集样本和验证集样本；

人工智能子模块，用于利用所述校正集样本，通过人工智能算法，将所述初始温度、所述末位温度和洗板机的至少一项参数进行关联，建立温度-参数关系模型。

7.根据权利要求6所述的在线控制装置，其特征在于，模型建立模块还包括：

模型验证子模块，用于根据所述验证集样本的所述初始温度、所述末位温度和所述参数，通过平均绝对误差和/或平均平方误差，确定所述温度-参数关系模型有效。

8.一种镜面钢板温度的在线控制系统，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

两个温度传感器，分别设置于洗板机的入口和出口，用于在线获取镜面钢板的初始温度和洗板机处理后的末位温度；

至少一个设备PLC，用于获取洗板机的至少一项参数；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4中任一所述的镜面钢板温度的在线控制方法。

9.根据权利要求8所述的温度在先控制系统，其特征在于：所述存储器为一种计算机可读存储介质。

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