CN115125466A - 一种镀锡层厚度控制在线检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种镀锡层厚度控制在线检测方法，涉及镀锡层厚度控制技术领域，解决了镀层厚度偏差过大，调节时间长和控制效果不佳的缺陷的技术问题；本发明通过将激光检测仪安装在风刀的输出端上；激光检测仪每隔Ts采集一次镀锡层采样点的实际厚度；通过实际厚度和目标厚度获取厚度偏差值，根据厚度偏差值和运行速度获取偏差指数，设定镀锡层厚度偏差阈值，根据所述偏差指数和风刀参数模型获取标准风刀参数根据目标风刀压力值和实际风刀距离值获取压力偏差值；根据目标风刀距离值和实际风刀压力值获取距离偏差值；控制器根据压力偏差值和距离偏差值对风刀设备进行调整控制；实现了对风刀的精准控制，提高了镀锡层厚度的精确度。

Description

一种镀锡层厚度控制在线检测方法
技术领域
本发明属于热镀领域，涉及镀锡层厚度控制技术，具体是一种镀锡层厚度控制在线检测方法。
背景技术
随着电力电气在当今社会的普及与新兴产业的兴起，新科技对铜及铜合金材料提出越来越多的要求，比如高强度、高导电、高导热、高耐蚀、节能、环保等。铜加工材热镀锡是将经过预处理的铜加工材放入一定温度的熔融锡液中，浸没适当时间，使固态铜加工材和液态锡之间发生一系列的反应，在铜加工材表面形成锡镀层，从而达到表面防护的一种表面技术。目前，铜加工材镀锡的常用方法有化学镀、电镀和热镀3种。相比于化学镀和电镀，热镀锡由于工艺简单、流程短，并且大大减少了化学镀和电镀带来的环境污染，目前已经被很多国家用来取代化学镀锡和电镀锡工艺。热镀锡后，镀层由锡合金层与金属锡层构成；经热扩散处理后，镀层主要成分为锡合金。热镀锡工艺的主要影响因素有助镀剂和镀液的成分、温度、热镀时间等。
热浸镀锡是采用热浸镀方法的镀锡工艺，可获得结合力好、耐腐蚀性强、光亮的结晶镀层。热浸镀锡钢板(即马口铁)是最早应用的热浸镀钢板，近些年来，由于锡资源的紧张，电镀锡已在若干领域取代了热浸镀锡，但在一些需要厚镀层及电器、无线电工程等方面，热浸镀锡仍被应用。目前，国内大多数热镀锡生产线的镀层厚度控制依然由操作工手动调整完成，不可避免地会引起镀层厚度偏差过大。现有的镀层厚度自动控制系统中也存在调节时间长和控制效果不佳的缺陷。
为此，提出一种镀锡层厚度控制在线检测方法。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种镀锡层厚度控制在线检测方法，该一种镀锡层厚度控制在线检测方法解决了大多数热镀锡生产线的镀层厚度控制依然由操作工手动调整完成，不可避免地会引起镀层厚度偏差过大，现有的镀层厚度自动控制系统中也存在调节时间长和控制效果不佳的缺陷的问题。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种镀锡层厚度控制在线检测方法，具体包括以下步骤：
步骤一：激光检测仪检测镀锡层采样点的实际厚度；
步骤二：根据检测到的镀锡层实际厚度和镀锡层的目标厚度获取偏差指数；
步骤三：根据所述偏差指数和风刀参数模型获取标准风刀参数，其中，所述风刀参数模型基于人工智能模型建立；其中，所述标准风刀参数包括目标风刀距离值和目标风刀压力值；
步骤四：根据所述目标风刀距离值和所述目标风刀压力值获取距离偏差值和压力偏差值，并将距离偏差值和压力偏差值发送至控制器；
步骤五：控制器根据所述距离偏差值和所述压力偏差值对风刀设备进行调整控制。
优选的，所述激光检测仪安装在风刀的输出端上。
优选的，所述激光检测仪每隔Ts采集一次镀锡层采样点的实际厚度；其中，T为大于0的整数，单位为s。
优选的，根据检测到的镀锡层实际厚度和镀锡层的目标厚度获取偏差指数，具体过程包括：
镀锡层采样点的实际厚度用Si表示，单位为μm；其中，i表示检测周期，i的取值为1,2,3……n；
镀锡层的目标厚度用S标表示，单位为μm；
通过所述实际厚度Si和目标厚度S标获取厚度偏差值，所述厚度偏差值用ΔS表示；
所述厚度偏差值ΔS的计算公式为：ΔS＝Si-S标；
根据所述厚度偏差值ΔS和运行速度V获取偏差指数，所述偏差指数用Y表示；
所述运行速度用V表示，单位为m/min；其中，所述运行速度为固定值；
所述偏差指数Y的计算公式为
Figure BDA0003732989600000031
其中，α和β均为修正因子。
优选的，设定镀锡层厚度偏差阈值，所述镀锡层厚度偏差阈值标记为ΔSmax；
当ΔS＞ΔSmax时，生成预警信号，并将所述预警信号发送至管理员的智能终端。
优选的，所述智能终端包括智能手机和电脑。
优选的，所述风刀参数模型基于人工智能模型建立，具体过程包括：
通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为风刀参数模型；
标准训练数据包括若干组输入偏差指数数据以及对应的风刀距离，且输入偏差指数数据和原始数据内容属性一致；
人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型。
优选的，所述目标风刀距离值标记为D标，单位为mm；
所述目标风刀压力值标记为P标，单位为Pa
优选的，根据所述目标风刀距离值和所述目标风刀压力值获取距离偏差值和压力偏差值，具体过程包括：
获取实际风刀距离值，所述实际风刀距离值标记为Di，单位为mm；
获取实际风刀压力值，所述实际风刀压力值标记为Pi，单位为Pa；
根据所述目标风刀压力值P标和所述实际风刀距离值P获取压力偏差值ΔP；
所述压力偏差值ΔP的计算公式为：ΔP＝Pi-P标；
根据所述目标风刀距离值D标和所述实际风刀压力值D获取距离偏差值ΔD；
所述距离偏差值ΔD的计算公式为：ΔD＝Di-D标；
将所述压力偏差值和所述距离偏差值发送至控制器。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过将激光检测仪安装在风刀的输出端上；激光检测仪每隔Ts采集一次镀锡层采样点的实际厚度；通过实际厚度和目标厚度获取厚度偏差值，根据厚度偏差值和运行速度获取偏差指数，设定镀锡层厚度偏差阈值，当偏差指数＞偏差阈值时，生成预警信号，并将预警信号发送至管理员的智能终端；根据所述偏差指数和风刀参数模型获取标准风刀参数根据目标风刀压力值和实际风刀距离值获取压力偏差值；根据目标风刀距离值和实际风刀压力值获取距离偏差值；将压力偏差值和距离偏差值发送至控制器；控制器根据压力偏差值和距离偏差值对风刀设备进行调整控制；实现了对风刀的精准控制，提高了镀锡层厚度的精确度，同时也提高了效率。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种镀锡层厚度控制在线检测方法，具体包括以下步骤：
步骤一：激光检测仪检测镀锡层采样点的实际厚度；
步骤二：根据检测到的镀锡层实际厚度和镀锡层的目标厚度获取偏差指数；
步骤三：根据所述偏差指数和风刀参数模型获取标准风刀参数，其中，所述风刀参数模型基于人工智能模型建立；其中，所述标准风刀参数包括目标风刀距离值和目标风刀压力值；
步骤四：根据所述目标风刀距离值和所述目标风刀压力值获取距离偏差值和压力偏差值，并将距离偏差值和压力偏差值发送至控制器；
步骤五：控制器根据所述距离偏差值和所述压力偏差值对风刀设备进行调整控制。
目前，国内大多数热镀锡生产线的镀层厚度控制依然由操作工手动调整完成，不可避免地会引起镀层厚度偏差过大；现有的镀层厚度自动控制系统中也存在调节时间长和控制效果不佳的缺陷，为此提出一种镀锡层厚度控制在线检测方法，解决了国内大多数热镀锡生产线的镀层厚度控制依然由操作工手动调整完成，不可避免地会引起镀层厚度偏差过大，现有的镀层厚度自动控制系统中也存在调节时间长和控制效果不佳的缺陷的问题。
本实施例中，所述激光检测仪安装在风刀的输出端上；需要进一步说明的是，激光检测仪是利用激光扫描检测原理而研制的，它主要由光学机械扫描器和扫描光学系统组成的激光扫描发射器，由接收光学系统和光电转换电子学系统构成的激光扫描接收器，以单片机为核心的实时控制与数据处理系统构成的控制器以及半导体激光电源组成。
本实施例中，所述激光检测仪每隔Ts采集一次镀锡层采样点的实际厚度；其中，T为大于0的整数，单位为s。
本实施例中，根据检测到的镀锡层实际厚度和镀锡层的目标厚度获取偏差指数，具体过程包括：
镀锡层采样点的实际厚度用Si表示，单位为μm；其中，i表示检测周期，i的取值为1,2,3……n；
镀锡层的目标厚度用S标表示，单位为μm；
通过所述实际厚度Si和目标厚度S标获取厚度偏差值，所述厚度偏差值用ΔS表示；
所述厚度偏差值ΔS的计算公式为：ΔS＝Si-S标；
根据所述厚度偏差值ΔS和运行速度V获取偏差指数，所述偏差指数用Y表示；
所述运行速度用V表示，单位为m/min；其中，所述运行速度为固定值；
所述偏差指数Y的计算公式为
Figure BDA0003732989600000061
其中，α和β均为修正因子。
本实施例中，设定镀锡层厚度偏差阈值，所述镀锡层厚度偏差阈值标记为ΔSmax；
当ΔS＞ΔSmax时，生成预警信号，并将所述预警信号发送至管理员的智能终端；需要进一步说明的是，设定镀锡层厚度偏差阈值原因在于风刀调节镀锡层的厚度存在一定的局限性，有一个调节的范围，当镀锡层的厚度超出调节范围后，即风刀无法控制镀锡层的厚度，此时人工再去改变镀锡层的厚度会造成效率低下等问题，因此，设定镀锡层厚度偏差阈值，一旦镀锡层的厚度超出阈值，及时提醒管理员，管理员接收预警信号后及时处理问题，避免造成厚度过厚的问题。
本实施例中，所述智能终端包括智能手机和电脑等智能设备。
本实施例中，所述风刀参数模型基于人工智能模型建立，具体过程包括：
通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为风刀参数模型。
本实施例中，标准训练数据包括若干组输入偏差指数数据以及对应的风刀距离，且输入偏差指数数据和原始数据内容属性一致；可以理解的是，输入数据和原始数据均包括选定的N个偏差指数，只是偏差指数的数值大小不同。
本实施例中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型或者RBF神经网络模型等具有强大非线性拟合能力的模型。
本实施例中，所述目标风刀距离值标记为D标，单位为mm；
所述目标风刀压力值标记为P标，单位为Pa。
本实施例中，根据所述目标风刀距离值和所述目标风刀压力值获取距离偏差值和压力偏差值，具体过程包括：
获取实际风刀距离值，所述实际风刀距离值标记为Di，单位为mm；
获取实际风刀压力值，所述实际风刀压力值标记为Pi，单位为Pa；
根据所述目标风刀压力值P标和所述实际风刀距离值P获取压力偏差值ΔP；
所述压力偏差值ΔP的计算公式为：ΔP＝Pi-P标；
根据所述目标风刀距离值D标和所述实际风刀压力值D获取距离偏差值ΔD；
所述距离偏差值ΔD的计算公式为：ΔD＝Di-D标；
将所述压力偏差值和所述距离偏差值发送至控制器；
所述控制器根据所述压力偏差值和距离偏差值对风刀设备进行调整控制。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
激光检测仪安装在风刀的输出端上；激光检测仪每隔Ts采集一次镀锡层采样点的实际厚度；通过实际厚度和目标厚度获取厚度偏差值，根据厚度偏差值和运行速度获取偏差指数，设定镀锡层厚度偏差阈值，当偏差指数＞偏差阈值时，生成预警信号，并将预警信号发送至管理员的智能终端；根据所述偏差指数和风刀参数模型获取标准风刀参数根据目标风刀压力值和实际风刀距离值获取压力偏差值；根据目标风刀距离值和实际风刀压力值获取距离偏差值；将压力偏差值和距离偏差值发送至控制器；控制器根据压力偏差值和距离偏差值对风刀设备进行调整控制。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (9)

1.一种镀锡层厚度控制在线检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤一：激光检测仪检测镀锡层采样点的实际厚度；
步骤二：根据检测到的镀锡层实际厚度和镀锡层的目标厚度获取偏差指数；
步骤三：根据所述偏差指数和风刀参数模型获取标准风刀参数，其中，所述风刀参数模型基于人工智能模型建立；其中，所述标准风刀参数包括目标风刀距离值和目标风刀压力值；
步骤四：根据所述目标风刀距离值和所述目标风刀压力值获取距离偏差值和压力偏差值，并将距离偏差值和压力偏差值发送至控制器；
步骤五：控制器根据所述距离偏差值和所述压力偏差值对风刀设备进行调整控制。
2.根据权利要求1所述的一种镀锡层厚度控制在线检测方法，其特征在于，所述激光检测仪安装在风刀的输出端上。
3.根据权利要求2所述的一种镀锡层厚度控制在线检测方法，其特征在于，所述激光检测仪每隔Ts采集一次镀锡层采样点的实际厚度；其中，T为大于0的整数，单位为s。
4.根据权利要求3所述的一种镀锡层厚度控制在线检测方法，其特征在于，根据检测到的镀锡层实际厚度和镀锡层的目标厚度获取偏差指数，具体过程包括：
镀锡层采样点的实际厚度用Si表示，单位为μm；其中，i表示检测周期，i的取值为1,2,3……n；
镀锡层的目标厚度用S标表示，单位为μm；
通过所述实际厚度Si和目标厚度S标获取厚度偏差值，所述厚度偏差值用ΔS表示；
所述厚度偏差值ΔS的计算公式为：ΔS＝Si-S标；
根据所述厚度偏差值ΔS和运行速度V获取偏差指数，所述偏差指数用Y表示；
所述运行速度用V表示，单位为m/min；其中，所述运行速度为固定值；
所述偏差指数Y的计算公式为
Figure FDA0003732989590000021
其中，α和β均为修正因子。
5.根据权利要求4所述的一种镀锡层厚度控制在线检测方法，其特征在于，设定镀锡层厚度偏差阈值，所述镀锡层厚度偏差阈值标记为ΔSmax；
当ΔS＞ΔSmax时，生成预警信号，并将所述预警信号发送至管理员的智能终端。
6.根据权利要求5所述的一种镀锡层厚度控制在线检测方法，其特征在于，所述智能终端包括智能手机和电脑。
7.根据权利要求6所述的一种镀锡层厚度控制在线检测方法，其特征在于，风刀参数模型基于人工智能模型建立，具体过程包括：
通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为风刀参数模型；
标准训练数据包括若干组输入偏差指数数据以及对应的风刀距离，且输入偏差指数数据和原始数据内容属性一致；
人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型。
8.根据权利要求7所述的一种镀锡层厚度控制在线检测方法，其特征在于，所述目标风刀距离值标记为D标，单位为mm；
所述目标风刀压力值标记为P标，单位为Pa。
9.根据权利要求8所述的一种镀锡层厚度控制在线检测方法，其特征在于，根据所述目标风刀距离值和所述目标风刀压力值获取距离偏差值和压力偏差值，具体过程包括：
获取实际风刀距离值，所述实际风刀距离值标记为Di，单位为mm；
获取实际风刀压力值，所述实际风刀压力值标记为Pi，单位为Pa；
根据所述目标风刀压力值P标和所述实际风刀距离值P获取压力偏差值ΔP；
所述压力偏差值ΔP的计算公式为：ΔP＝Pi-P标；
根据所述目标风刀距离值D标和所述实际风刀压力值D获取距离偏差值ΔD；
所述距离偏差值ΔD的计算公式为：ΔD＝Di-D标；
将所述压力偏差值和所述距离偏差值发送至控制器。
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