CN111830917A - 一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法 - Google Patents
一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111830917A CN111830917A CN202010692832.XA CN202010692832A CN111830917A CN 111830917 A CN111830917 A CN 111830917A CN 202010692832 A CN202010692832 A CN 202010692832A CN 111830917 A CN111830917 A CN 111830917A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- raw material
- quality inspection
- paper
- raw materials
- whole vehicle
- 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
Links
- 239000002994 raw material Substances 0.000 title claims abstract description 137
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 75
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 79
- 239000012535 impurity Substances 0.000 claims description 61
- 239000010893 paper waste Substances 0.000 claims description 58
- 238000005303 weighing Methods 0.000 claims description 48
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 42
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 26
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 16
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 3
- 239000000123 paper Substances 0.000 description 44
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 26
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 6
- 235000017166 Bambusa arundinacea Nutrition 0.000 description 5
- 235000017491 Bambusa tulda Nutrition 0.000 description 5
- 241001330002 Bambuseae Species 0.000 description 5
- 235000015334 Phyllostachys viridis Nutrition 0.000 description 5
- 239000011425 bamboo Substances 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 229920000742 Cotton Polymers 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000008187 granular material Substances 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000011087 paperboard Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
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
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
-
- 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
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32368—Quality control
-
- 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)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Processing Of Solid Wastes (AREA)
Abstract
本发明公开了一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法,涉及物联网、云计算、机器视觉AI及自动化技术领域,该系统包括原料品质检验数据综合管理平台,以及与原料品质检验数据综合管理平台相连的PLC在线质检数据采集与自动控制系统、手机预约系统、进厂人证识别与门禁叫号系统、车辆智能称重系统、整车原料在线水分检测及体积测量系统、原料随机采样管理装置和拆包与机器视觉杂质检测系统,基于该管控系统,本申请可以对造纸企业的原料进行防作弊质检管控,可以避免原料质量参差不齐和人为作弊事件,且自动化管控,大大提高了质检的效率。
Description
技术领域
本发明涉及物联网、云计算、机器视觉AI及自动化技术领域,特别涉及一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法。
背景技术
由于国民对于纸与纸板需求量增大,造纸产业迅速发展,造纸原料(废纸、木片、竹片)是构成造纸企业的主要成本,而在我国造纸企业的原料收购过程中的原料质量参差不齐、原料进厂后的质检过程大多都人依靠人工检验,效率低、数据容易失真、存在很大的管理漏洞,容易造成人为作弊事件、给公司造成巨大损失。
当前造纸企业在原料进厂质检过程的弊端主要体现在以下几个方面:
(1)供货单位的原料进厂存在不确定性,无法提前获取原料的送货到货信息,对原料来源也无法定位验证系统,且没有预约管理;
(2)原料车辆到厂后需要门卫人员进行繁琐的登记信息,并开具或发放进厂通行证,原料车辆进出厂没有或只有不完整的电子化的进厂记录及图片;
(3)汽车衡过磅称重时一般通过IC卡或车牌识别进行车辆识别,IC卡容易造成司机之间换卡作弊行为,因原料车辆的车况及装运环节等原因车牌识别率也只能在90%左右,还需人工干预,并且企业为防止原料在检验过程中根据车号进行串通作弊行为在进厂时将车号进行遮挡,从而无法进行车牌识别;
(4)少数造纸企业拥有整车在线水分检测系统,一般都采用微波水分检测,因微波水分检测是按一定角度对整车的原料(废纸、木块、竹块)进行检测的,整车有近五分之二的原料测量不到,从而也给检测结果造成较大影响;
(5)竹块、木块原料水分含量高,通常在料场卸货过程中采用随机取样点取样进行实验室检验,人工手写标签记录,人工监察,没有相关的数字化监管措施,这为样品追溯、样品识别、样品查找带来不便,并且标签存放时间短;
(6)废纸包抽检过程全程采用纸质表格记录,为管理与审核带来不便,容易产生作弊行为;
(7)单包废纸水分检测采用插入式手持水分检测仪进行检测,该方法测量范围小,环节影响较大,稳定性较差;
(8)废纸杂质当前造纸企业都采用人工经验法进行检测,因检验人员的经验水平不同,无法保证测量的准确性和公平性,因检验结果用人工纸卡表格登记,换班后再集中输入电脑,从而导致检验结果严重滞后、数据容易篡改,人为因素最大,容易作弊。
发明内容
为克服现有技术中存在的造纸企业的原料收购过程中的原料质量参差不齐、原料进厂后的质检过程大多都人依靠人工检验,效率低、数据容易失真、容易造成人为作弊事件的问题,本发明提供了一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法。
具体技术方案如下:
一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,包括原料品质检验数据综合管理平台,以及与原料品质检验数据综合管理平台相连的PLC在线质检数据采集与自动控制系统、手机预约系统、进厂人证识别与门禁叫号系统、车辆智能称重系统、整车原料在线水分检测及体积测量系统、原料随机采样管理装置和拆包与机器视觉杂质检测系统,所述车辆智能称重系统、整车原料在线水分检测及体积测量系统、原料随机采样管理装置和拆包与机器视觉杂质检测系统均与PLC在线质检数据采集与自动控制系统相连,
所述原料品质检验数据综合管理平台用于对基础数据、系统参数和原料质检数据的维护,以及计算与分析水分检测大数据、杂质检测大数据和质检数据,并出具各类统计分析报表,
所述PLC在线质检数据采集与自动控制系统用于采集外部控制数据和所有检测数据,并对外部设备和传动装置进行控制,
所述手机预约系统用于提前到货预约登记,
所述进厂人证识别与门禁叫号系统包括自助服务终端和LED显示屏,所述自助服务终端用于验证驾驶员身份,所述LED显示屏用于显示车辆排队序号,
所述车辆智能称重系统用于整车称重,
所述整车原料在线水分检测及体积测量系统用于测得整车原料的实际体积,并测量得出整车水分的检测值,
所述原料随机采样管理装置用于随机采样并检验,
所述拆包与机器视觉杂质检测系统用于对废纸拆包,并对散纸进行分类后,结合废纸总重量、过滤出来的颗粒状、小块杂质重量得出各类杂质的检测结果。
优选的,所述手机预约系统包括若干信息组,所述信息组包括若干信息单元,若干所述信息单元包括车牌号单元、供货单位单元、原料品名单元、规格单元、司机姓名单元、司机身份证号单元、手机号单元、拍照单元和地理信息位置单元。
优选的,所述车辆智能称重系统包括LED显示屏、汽车衡称重系统和监控摄像系统,所述汽车衡称重系统用于对整车进行称重,所述LED显示屏用于显示称重数据,所述监控摄像系统用于记录整车称重过程。
优选的,所述整车原料在线水分检测及体积测量系统包括微波水分测量仪、超声波测距仪和激光轮廓扫描仪,所述超声波测距仪用于测量整车的长度,所述激光轮廓扫描仪用于扫描整车轮廓,所述微波水分测量仪结合超声波测距仪和激光轮廓扫描仪所得数据得出整车原料在线水分。
优选的,所述原料随机采样管理装置包括采样点显示屏、随机采样管理装置本体、认证识别终端和RFID电子标签,所述随机采样管理装置本体用于随机产生采样点号,所述采样点显示屏与随机采样管理装置相连用于显示随机产生的采样点号,所述认证识别终端用于驾驶员的身份识别,所述RFID电子标签与随机产生的采样点号一一对应。
优选的,所述拆包与机器视觉杂质检测系统包括废纸传输平台,所述废纸传输平台上方依次划分有水分检测区、废纸拆包区和识别分类区。
优选的,所述水分检测区包括水分检测框架,所述水分检测框架的四角处均设置有光电开关,所述水分检测架的入口处设置有RFID读写器,所述水分检测架的两侧均设置有单包微波水分测量仪。
优选的,所述废纸拆包区包括金属框架,所述金属框架四角均设置有光电开关,所述金属框架上设置有废纸拆包散包转齿装置,所述金属框架下方的废纸传输平台上表面均匀间隔设置有若干固体杂质过滤器,所述金属框架下方的废纸传输平台的下方设置有固体杂质接收计重台。
优选的,识别分类区包括散纸杂质识别区框架,所述散纸杂质识别区框架四角处设置有机器视觉摄像机,所述述散纸杂质识别区框架下方的废纸传输平台上表面设置有散纸传送皮带。
一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控方法,包括以下步骤,
步骤1:驾驶员手机预约系统在原料运到造纸厂前进行提前到货预约登记;
步骤2:驾驶员将原料送货到造纸厂,并进行身份验证后按次序进厂;
步骤3:车辆进厂后,通过车辆智能称重系统和整车原料在线水分检测及体积测量系统测得整车原料的实际重量和实际体积,并测量得出整车水分的检测值;
步骤4:完成整车称重与测量后,系统随机生成原料抽包包号,并对其进行抽包检验;
步骤5:对废纸拆包,并对散纸进行分类后,结合废纸总重量、过滤出来的颗粒状、小块杂质重量得出各类杂质的检测结果。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果:
(1)本发明提供的一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法,包括原料品质检验数据综合管理平台,以及与原料品质检验数据综合管理平台相连的PLC在线质检数据采集与自动控制系统、手机预约系统、进厂人证识别与门禁叫号系统、车辆智能称重系统、整车原料在线水分检测及体积测量系统、原料随机采样管理装置和拆包与机器视觉杂质检测系统,解决了供货单位的原料进厂无法提前获取原料的送货到货信息,对原料来源也无法定位确认的问题,且可以防止原料计量与原料质检中存在作弊手段,水分检测范围完全,而且全自动化检测,质检效率高且检验结果准确。
(2)本发明中的PLC在线质检数据采集与自动控制系统负责对所有检测数据、外部控制数据的采集以及外部设备、传动装置的控制,实现了原料在线测量的全数字化、全自动化的数据采集与管控。
附图说明
图1为一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统的结构示意图;
图2为一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统中拆包与机器视觉杂质检测系统的结构示意图;
图3为一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控方法的流程示意图。
图中,1-废纸传输平台,2-水分检测框架,3-光电开关,4-RFID读写器,5-单包微波水分测量仪,6-金属框架,7-废纸拆包散包转齿装置,8-固体杂质过滤器,9-固体杂质接收计重台,10-散纸杂质识别区框架,11-机器视觉摄像机,12-散纸传送皮带。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是,对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明,但并不构成对本发明的限定。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本申请公开了一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,如图1所示,包括原料品质检验数据综合管理平台,以及与原料品质检验数据综合管理平台相连的PLC在线质检数据采集与自动控制系统、手机预约系统、进厂人证识别与门禁叫号系统、车辆智能称重系统、整车原料在线水分检测及体积测量系统、原料随机采样管理装置和拆包与机器视觉杂质检测系统,车辆智能称重系统、整车原料在线水分检测及体积测量系统、原料随机采样管理装置和拆包与机器视觉杂质检测系统均与PLC在线质检数据采集与自动控制系统相连。
原料品质检验数据综合管理平台用于对基础数据、系统参数和原料质检数据的维护,以及计算与分析水分检测大数据、杂质检测大数据和质检数据,并出具各类统计分析报表,
PLC在线质检数据采集与自动控制系统用于采集外部控制数据和所有检测数据,并对外部设备和传动装置进行控制,
手机预约系统用于提前到货预约登记,优选的,手机预约系统包括若干信息组,信息组包括若干信息单元,若干信息单元包括车牌号单元、供货单位单元、原料品名单元、规格单元、司机姓名单元、司机身份证号单元、手机号单元、拍照单元和地理信息位置单元。
进厂人证识别与门禁叫号系统包括自助服务终端和LED显示屏,自助服务终端用于验证驾驶员身份,LED显示屏用于显示车辆排队序号。
车辆智能称重系统用于整车称重,优选的,车辆智能称重系统包括LED显示屏、汽车衡称重系统和监控摄像系统,汽车衡称重系统用于对整车进行称重,LED显示屏用于显示称重数据,监控摄像系统用于记录整车称重过程。
整车原料在线水分检测及体积测量系统用于测得整车原料的实际体积,并测量得出整车水分的检测值,优选的,整车原料在线水分检测及体积测量系统包括微波水分测量仪、超声波测距仪和激光轮廓扫描仪,超声波测距仪用于测量整车的长度,激光轮廓扫描仪用于扫描整车轮廓,微波水分测量仪结合超声波测距仪和激光轮廓扫描仪所得数据得出整车原料在线水分。
原料随机采样管理装置用于随机采样并检验,优选的,原料随机采样管理装置包括采样点显示屏、随机采样管理装置本体、认证识别终端和RFID电子标签,随机采样管理装置本体用于随机产生采样点号,采样点显示屏与随机采样管理装置相连用于显示随机产生的采样点号,认证识别终端用于驾驶员的身份识别,RFID电子标签与随机产生的采样点号一一对应。
拆包与机器视觉杂质检测系统用于对废纸拆包,并对散纸进行分类后,结合废纸总重量、过滤出来的颗粒状、小块杂质重量得出各类杂质的检测结果。如图2所示,拆包与机器视觉杂质检测系统包括废纸传输平台1,废纸传输平台1上方依次划分有水分检测区、废纸拆包区和识别分类区。优选的,水分检测区包括水分检测框架2,水分检测框架2的四角处均设置有光电开关3,水分检测架的入口处设置有RFID读写器4,水分检测架的两侧均设置有单包微波水分测量仪5。优选的,废纸拆包区包括金属框架6,金属框架6四角均设置有光电开关3,金属框架6上设置有废纸拆包散包转齿装置7,金属框架6下方的废纸传输平台1上表面均匀间隔设置有若干固体杂质过滤器8,金属框架6下方的废纸传输平台1的下方设置有固体杂质接收计重台9。优选的,识别分类区包括散纸杂质识别区框架10,散纸杂质识别区框架10四角处设置有机器视觉摄像机11,述散纸杂质识别区框架10下方的废纸传输平台1上表面设置有散纸传送皮带12。
一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控方法,包括以下步骤,如图3所示,
步骤1:驾驶员手机预约系统在原料运到造纸厂前进行提前到货预约登记;
具体如下:首先驾驶员通过手机预约系统在原料运到造纸厂前进行提前到货预约登记,包括对车牌号、供货单位、原料品名、规格、司机姓名、身份证号、手机号等信息通过手机APP进行登记,并用手机对驾驶员本人进行人脸拍照,对整车物资进行拍照,照片通过手机定位功能自动获取原料装货地点信息、经纬度信息,系统以此作为进入造纸厂后的驾驶员身份识别依据,车辆货物比对依据、原料来源依据。
步骤2:驾驶员将原料送货到造纸厂,并进行身份验证后按次序进厂;
具体如下:驾驶员完成预约登记后,将原料送货到造厂,驾驶员在自助服务终端上进行人脸识别或刷身份证进行到厂确认,或通过手机预约记录生成二维码在自助服务终端上进行扫描识别,自助服务终端系统自动比对人脸及身份信息,当与驾驶员预约信息一致时,系统提示身份比对成功,按先确认先进厂的规则生成进厂排队序号,并在车辆排队叫号LED屏上显示,司机也可通过预约登记APP时实查看自己的进场次序,车辆按提示按次序进厂。
步骤3:车辆进厂后,通过车辆智能称重系统和整车原料在线水分检测及体积测量系统测得整车原料的实际重量和实际体积,并测量得出整车水分的检测值;
具体如下:车辆进厂后,门岗人员可用遮牌板对车牌号遮住,再进行智能称重(第1次过磅为毛重),车辆依据LED屏信息提示上磅,先进入车辆限高龙门架,系统通过超声波测距仪测量出整车的货物高度,当超出限高值时,系统自动报警,禁止上磅;不超高车辆上磅并停稳,系统通过红外光栅定位车辆是否完全上磅,检测到车辆完全上磅并重量稳定后系统提示‘请进行身份识别’,驾驶员人脸面对驾驶室左边窗外的识别摄像机,系统通过视频自动对该驾驶员身份进行识别认证,如识别成功系统提示‘身份识别成功,正在验证原料信息’,系统通过摄像机对整车原料进行拍照、并对该照片与预约系统的溯源整车原料照片进行相似度比对,如比对成功,系统自动保存重量信息、照片信息及比对结果,然后通过语音及LED屏提示车辆下磅。
车辆下磅时经过原料检测龙门架时,光电开关3感应到货车下磅时微波水分检测仪开始工作,系统开始采集微波水分检测仪测量数据,当光电开关3感应不到货车时,微波水分检测仪停止测量,控制系统通过采集到的水分测量数据依据平均值算法得出水分测量值Vh。
车辆下磅时经过原料检测龙门架时,光电开关3感应到货车,PLC控制系统启动激光轮廓扫描仪,并采集扫描到的车厢整体轮廓数据,当光电开关3感应不到货车时,PLC控制系统停止激光轮廓扫描仪进行扫描,即完成整车原料轮廓扫描,控制系统通过采集到的轮廓数据依据积分算法测量出整车原料的体积。
当车辆完成卸货后,进行第2次智能过磅(为皮重),过磅过程与第1次过磅一致,系统采集到第2次重量(皮重),第2次测量体积(当原料完全卸货后,体积为0,如体积不为0,表示未完全卸货),系统通过第1次称重重量与第2次称重重量得出原料的实际重量(净总),通过第1次测量体积与第2次测量体积得出原料的实际测量体积(净体积)。
因微波水分测量仪的测量区域无法覆盖整车物资(约有四分之一的无法覆盖),系统通过原料体积与原料重量的容重关系依据同体积的原料绝干重量值进行计算,得出容重水分补偿值Vw,设置微波水分检测值权重系数K1、容重水分值权重系统K2,最终水分检测值计算方法为:水分检测值=(Vh*K1+Vw*K2)/2。
步骤4:完成整车称重与测量后,系统随机生成原料抽包包号,并对其进行抽包检验;
具体如下:完成整车称重与测量后,系统随机生成原料抽包包号(废纸包位置)或采样点号(整车木块、竹块位置),车辆进入抽包或卸货检验点(抽检点),驾驶员下车通过认证识别终端进行身份识别,检验员在抽检点打印出抽包单货采样单,并按抽包数或检验点数分配同样数量的RFID标签,每包废纸分配一个RFID电子标签,进行单包杂质检验;每袋样品(木块、竹块)分配一个RFID电子标签,通过手机APP进行检验结果登记。
步骤5:对废纸拆包,并对散纸进行分类后,结合废纸总重量、过滤出来的颗粒状、小块杂质重量得出各类杂质的检测结果。
具体如下:叉车将废纸包放置在废纸包传输平台,称重传感器感应到废纸包存在并重量稳定,控制系统启动传送装置将废纸包进行匀速传送,首先经过RFID读写器4区域时,系统自动识别废纸包上RFID电子标签信息,当废纸包进入至水分检测区,并通过入口处的光电开关3时,系统启动单包微波水分测量仪5并实时采集测量值,当废纸包通过出口处的光电开关3时,系统停止单包微波水分测量。废纸包进入废纸拆包区光电开关3感应到废纸包时,系统停止传送废纸包,启动废纸拆包散包转齿装置7进行拆包散包,持续一定时间(可设置,预置为10秒),颗粒状、小块杂质通过杂质过滤器落到杂质接收计重台,系统采集到过滤出来的颗粒装、小块杂质重量,完成拆包(到达设定时间后),系统再次启动传送装置。当散纸进入当散纸杂质识别区(皮带运输),机器视觉摄像机11实现对皮带上匀速传送的散纸进行视觉识别,按照深度学习算法对散纸进行分类、按杂质检验标准进行分类计算结合废纸总重量、过滤出来的颗粒状、小块杂质重量计算出各类杂质检测结果。
本发明可以运行于各种通用的操作系统及微机和服务部构建的各种单机、局域网、内部网(Intranet)或广域网等多种软硬件环境,本发明初适合造纸行业外、也适用于人造板木料、粮棉、燃煤、化工原料、矿业原料等应用领域的大宗物资质量检测管控应用。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明,但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言,在不脱离本发明原理和精神的情况下,对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型,仍落入本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,其特征在于:包括原料品质检验数据综合管理平台,以及与原料品质检验数据综合管理平台相连的PLC在线质检数据采集与自动控制系统、手机预约系统、进厂人证识别与门禁叫号系统、车辆智能称重系统、整车原料在线水分检测及体积测量系统、原料随机采样管理装置和拆包与机器视觉杂质检测系统,所述车辆智能称重系统、整车原料在线水分检测及体积测量系统、原料随机采样管理装置和拆包与机器视觉杂质检测系统均与PLC在线质检数据采集与自动控制系统相连,
所述原料品质检验数据综合管理平台用于对基础数据、系统参数和原料质检数据的维护,以及计算与分析水分检测大数据、杂质检测大数据和质检数据,并出具各类统计分析报表,
所述PLC在线质检数据采集与自动控制系统用于采集外部控制数据和所有检测数据,并对外部设备和传动装置进行控制,
所述手机预约系统用于提前到货预约登记,
所述进厂人证识别与门禁叫号系统包括自助服务终端和LED显示屏,所述自助服务终端用于验证驾驶员身份,所述LED显示屏用于显示车辆排队序号,
所述车辆智能称重系统用于整车称重,
所述整车原料在线水分检测及体积测量系统用于测得整车原料的实际体积,并测量得出整车水分的检测值,
所述原料随机采样管理装置用于随机采样并检验,
所述拆包与机器视觉杂质检测系统用于对废纸拆包,并对散纸进行分类后,结合废纸总重量、过滤出来的颗粒状、小块杂质重量得出各类杂质的检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,其特征在于:所述手机预约系统包括若干信息组,所述信息组包括若干信息单元,若干所述信息单元包括车牌号单元、供货单位单元、原料品名单元、规格单元、司机姓名单元、司机身份证号单元、手机号单元、拍照单元和地理信息位置单元。
3.根据权利要求1所述的一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,其特征在于:所述车辆智能称重系统包括LED显示屏、汽车衡称重系统和监控摄像系统,所述汽车衡称重系统用于对整车进行称重,所述LED显示屏用于显示称重数据,所述监控摄像系统用于记录整车称重过程。
4.根据权利要求1所述的一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,其特征在于:所述整车原料在线水分检测及体积测量系统包括微波水分测量仪、超声波测距仪和激光轮廓扫描仪,所述超声波测距仪用于测量整车的长度,所述激光轮廓扫描仪用于扫描整车轮廓,所述微波水分测量仪结合超声波测距仪和激光轮廓扫描仪所得数据得出整车原料在线水分。
5.根据权利要求1所述的一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,其特征在于:所述原料随机采样管理装置包括采样点显示屏、随机采样管理装置本体、认证识别终端和RFID电子标签,所述随机采样管理装置本体用于随机产生采样点号,所述采样点显示屏与随机采样管理装置相连用于显示随机产生的采样点号,所述认证识别终端用于驾驶员的身份识别,所述RFID电子标签与随机产生的采样点号一一对应。
6.根据权利要求1所述的一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,其特征在于:所述拆包与机器视觉杂质检测系统包括废纸传输平台,所述废纸传输平台上方依次划分有水分检测区、废纸拆包区和识别分类区。
7.根据权利要求6所述的一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,其特征在于:所述水分检测区包括水分检测框架,所述水分检测框架的四角处均设置有光电开关,所述水分检测架的入口处设置有RFID读写器,所述水分检测架的两侧均设置有单包微波水分测量仪。
8.根据权利要求7所述的一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,其特征在于:所述废纸拆包区包括金属框架,所述金属框架四角均设置有光电开关,所述金属框架上设置有废纸拆包散包转齿装置,所述金属框架下方的废纸传输平台上表面均匀间隔设置有若干固体杂质过滤器,所述金属框架下方的废纸传输平台的下方设置有固体杂质接收计重台。
9.根据权利要求8所述的一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统,其特征在于:识别分类区包括散纸杂质识别区框架,所述散纸杂质识别区框架四角处设置有机器视觉摄像机,所述述散纸杂质识别区框架下方的废纸传输平台上表面设置有散纸传送皮带。
10.一种基于权利要求1~9任一项所述的造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统的管控方法,其特征在于:包括以下步骤,
步骤1:驾驶员手机预约系统在原料运到造纸厂前进行提前到货预约登记;
步骤2:驾驶员将原料送货到造纸厂,并进行身份验证后按次序进厂;
步骤3:车辆进厂后,通过车辆智能称重系统和整车原料在线水分检测及体积测量系统测得整车原料的实际重量和实际体积,并测量得出整车水分的检测值;
步骤4:完成整车称重与测量后,系统随机生成原料抽包包号,并对其进行抽包检验;
步骤5:对废纸拆包,并对散纸进行分类后,结合废纸总重量、过滤出来的颗粒状、小块杂质重量得出各类杂质的检测结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010692832.XA CN111830917A (zh) | 2020-07-17 | 2020-07-17 | 一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010692832.XA CN111830917A (zh) | 2020-07-17 | 2020-07-17 | 一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111830917A true CN111830917A (zh) | 2020-10-27 |
Family
ID=72923501
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010692832.XA Pending CN111830917A (zh) | 2020-07-17 | 2020-07-17 | 一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111830917A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113240366A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-08-10 | 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 | 一种采购车辆进厂控制方法及装置 |
CN113358390A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-09-07 | 福建省青山纸业股份有限公司 | 一种木、竹片的取样方法 |
CN113762753A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-07 | 青岛奥利普自动化控制系统有限公司 | 数字化物料管理系统、方法、设备及存储介质 |
CN114669493A (zh) * | 2022-02-10 | 2022-06-28 | 南京搏力科技有限公司 | 一种基于人工智能的废纸质量自动检测装置及检测方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104966184A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-10-07 | 滁州九德木业有限公司 | 人造板木质原料物联网电子计重与检验集成化管理系统 |
CN105425748A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-03-23 | 李波 | 基于物联网的废纸验收管理系统及其运行方法 |
CN105684006A (zh) * | 2014-09-02 | 2016-06-15 | 柏兰斯株式会社 | 再生用废纸的品质管理服务器及其方法 |
RU2716187C1 (ru) * | 2019-10-14 | 2020-03-06 | Александр Сергеевич Бостон | Аппаратно-программный комплекс по автоматическому приему макулатуры |
CN213482700U (zh) * | 2020-07-17 | 2021-06-18 | 南京搏力科技有限公司 | 一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统 |
-
2020
- 2020-07-17 CN CN202010692832.XA patent/CN111830917A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105684006A (zh) * | 2014-09-02 | 2016-06-15 | 柏兰斯株式会社 | 再生用废纸的品质管理服务器及其方法 |
CN104966184A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-10-07 | 滁州九德木业有限公司 | 人造板木质原料物联网电子计重与检验集成化管理系统 |
CN105425748A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-03-23 | 李波 | 基于物联网的废纸验收管理系统及其运行方法 |
RU2716187C1 (ru) * | 2019-10-14 | 2020-03-06 | Александр Сергеевич Бостон | Аппаратно-программный комплекс по автоматическому приему макулатуры |
CN213482700U (zh) * | 2020-07-17 | 2021-06-18 | 南京搏力科技有限公司 | 一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113240366A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-08-10 | 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 | 一种采购车辆进厂控制方法及装置 |
CN113358390A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-09-07 | 福建省青山纸业股份有限公司 | 一种木、竹片的取样方法 |
CN113762753A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-07 | 青岛奥利普自动化控制系统有限公司 | 数字化物料管理系统、方法、设备及存储介质 |
CN114669493A (zh) * | 2022-02-10 | 2022-06-28 | 南京搏力科技有限公司 | 一种基于人工智能的废纸质量自动检测装置及检测方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111830917A (zh) | 一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统及方法 | |
CN103576648B (zh) | 智能出入库无人值守自动计量系统和计量方法 | |
CN110599081A (zh) | 一种对粮食出入库业务进行智能管理的方法及系统 | |
CN113139733B (zh) | 混凝土质量追溯系统 | |
CN101140455A (zh) | 生产过程的实时监控系统及监控方法 | |
US20190005507A1 (en) | Systems implementing solid-waste carbon exchange | |
CN107067197A (zh) | 货物跟踪和监视系统及方法 | |
CN105425748B (zh) | 基于物联网的废纸验收管理系统及其运行方法 | |
CN113515985B (zh) | 自助过磅系统、过磅检测方法、设备及存储介质 | |
CN212931612U (zh) | 一种适用于工地材料运输的地磅管理系统 | |
CN112073527B (zh) | 一种校园危化品全过程管理系统及方法 | |
CN115481989B (zh) | 混凝土搅拌站无人值守的收料售料系统及工作方法 | |
CN112804486A (zh) | 砂石采运监管系统及方法 | |
CN110610335A (zh) | 一种化工企业用智能购销管理系统 | |
CN213482700U (zh) | 一种造纸企业原料数字化防作弊质检管控系统 | |
CN112884412A (zh) | 一种物料验收方法、装置、系统 | |
EP2568252A1 (en) | Method and a device for accurate measuring of volume of timber | |
CN202758396U (zh) | 射频识别装置以及粮食收购系统 | |
CN108898196B (zh) | 物流巡查监控方法、装置及巡查终端 | |
CN107204118A (zh) | 称重信息匹配方法、装置和服务器 | |
CN117557175A (zh) | 一种地磅智能控制管理系统 | |
CN117218181A (zh) | 一种基于ai视频分析技术的垃圾体积和质量估算方法 | |
CN111947758A (zh) | 物料称重真实数据的获取方法 | |
CN111582676A (zh) | 一种工程监理监管系统 | |
CN114111988B (zh) | 一种垃圾回收智能过磅分流控制方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |