CN115284098B - 一种聚碳酸酯板的打磨方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及成型塑料产品后处理技术领域，具体涉及一种聚碳酸酯板的打磨方法。本发明通过随机抽样获得不同生产批次中的多个聚碳酸酯板的实验板材，对实验板材执行打磨过程并采集打磨过程中的打磨进给速度、砂轮转速和板材压力。通过三种打磨数据确定每个实验板材的打磨难度。根据实验板材的打磨难度获得对应生产批次的打磨优先级，根据打磨优先级对不同生产批次的聚碳酸酯板进行有序的打磨。本发明通过打磨数据制定打磨策略，保证了聚碳酸酯板在后处理过程中的质量和处理效率。

Description

一种聚碳酸酯板的打磨方法

技术领域

本发明涉及成型塑料产品后处理技术领域，具体涉及一种聚碳酸酯板的打磨方法。

背景技术

聚碳酸酯板为常用的塑料板材，聚碳酸酯板具有质量轻、韧性足、耐腐蚀、耐磨、防潮防水、成本低等优点，因此常被使用在建筑、化工、等多种工业领域。聚碳酸酯板可根据不同生产工艺分为多种类别，在实际生产过程中可同时生产出成型的多种生产批次的板材共同进行后处理。

常见的后处理包括切割、打磨、抛光等工艺，其中在进行打磨工艺时，现有的智能打磨机器可根据板材表面的不同高度的瑕疵凸点自动控制打磨进给量和打磨进给速度，但是对于大量待打磨板材的处理，随着打磨机器运行时间的增加，机器部件的温度会上升，进而影响后续打磨过程中的效率，使得后续打磨过程中打磨难度较大的板材不能进行充分打磨，从而影响产品质量。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种聚碳酸酯板的打磨方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明提出了一种聚碳酸酯板的打磨方法，所述方法包括：

对不同生产批次的聚碳酸酯板进行随机抽样，获得多个实验板材；对所述实验板材进行打磨操作，根据预设采样频率在预设采样时间段内采集所述打磨操作中的打磨数据；所述打磨操作可根据板材表面的瑕疵高度自动调整打磨进给量；所述打磨数据包括打磨进给速度序列、砂轮转速序列和板材压力序列；

根据所述打磨进给速度序列内元素的大小和所述砂轮转速序列的波动性获得每个所述实验板材的打磨阻尼强度；去除所述打磨阻尼强度中的异常数据，根据所述板材压力序列的波动性和所述打磨阻尼强度获得所述实验板材的打磨难度；

根据所述打磨难度设置所述实验板材对应的所述生产批次的打磨优先级；所述打磨难度与所述打磨优先级呈正相关关系；根据所述打磨优先级依次对多个所述生产批次的聚碳酸酯板进行打磨抛光。

进一步地，获得所述砂轮转速序列的方法包括：

在打磨机砂轮上放置遮光片，在打磨机机床边缘放置光电门，根据所述遮光片经过所述光电门时产生的电信号获得所述采样频率下的砂轮转速，构成所述砂轮转速序列。

进一步地，获得所述板材压力序列的方法包括：

利用打磨机械臂上的压力传感器获得机械臂的施加压力，根据所述实验板材的倾角获得所述施加压力在所述实验板材上的垂直分量，以所述垂直分量作为板材压力，获得所述板材压力序列。

进一步地，所述根据所述打磨进给速度序列内元素的大小和所述砂轮转速序列的波动性获得每个所述实验板材的打磨阻尼强度包括：

根据打磨阻尼强度公式获得所述打磨阻尼强度，所述打磨阻尼强度公式包括：

其中，为所述打磨阻尼强度，/>为双曲正切归一化函数，/>为所述打磨进给速度序列内的元素均值，/>为所述打磨进给速度序列内的最大元素值，/>为所述打磨进给速度序列内的最小元素值，/>为所述砂轮转速序列中第/>个元素的值，/>为所述砂轮转速序列中的元素数量。

进一步地，所述去除所述打磨阻尼强度中的异常数据包括：

以所有所述打磨阻尼强度构成样本数据集，构建所述样本数据集的孤立森林，利用孤立森林异常检测算法获得每个样本数据的异常得分，根据所述异常得分筛除所述样本数据集中的异常数据。

进一步地，所述根据所述板材压力序列的波动性和所述打磨阻尼强度获得所述实验板材的打磨难度包括：

根据打磨难度计算公式获得所述打磨难度，所述打磨难度计算公式包括：

其中，为所述打磨难度，/>为经过筛除所述异常数据后剩余的所述打磨阻尼强度，/>为所述打磨阻尼强度对应所述实验板材的所述板材压力序列，/>为方差计算函数，为双曲正切归一化函数，/>为所述板材压力序列的中的最大元素值，/>为所述板材压力序列的元素平均值。

进一步地，所述根据所述打磨难度设置所述实验板材对应的所述生产批次的打磨优先级包括：

以每种所述生产批次对应的所述实验板材的平均打磨难度作为所述生产批次的整体打磨难度；根据所述整体打磨难度由小到大对所述生产批次进行排序，将排序获得的序号作为所述打磨优先级。

本发明具有如下有益效果：

本发明实施例对多种不同生产批次的聚碳酸酯板进行随机抽样，获得多个实验板材。通过对实验板材打磨过程中的数据采集，根据打磨进给速度和砂轮转速获得当前板材的打磨阻尼强度。将打磨阻尼强度中的异常数据去除，保证了后续数据的准确性，避免了因为其他因素产生的噪声数据对后续打磨优先级造成影响。进一步根据准确的打磨阻尼强度和板材压力序列获得当前实验板材的打磨难度，根据打磨难度获得对应生产批次的打磨优先级。通过打磨优先级制定科学有效的打磨策略进行打磨，保证了聚碳酸酯板生产过程中整体的板材质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种聚碳酸酯板的打磨方法流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种聚碳酸酯板的打磨方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种聚碳酸酯板的打磨方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种聚碳酸酯板的打磨方法流程图，该方法包括：

步骤S1：对不同生产批次的聚碳酸酯板进行随机抽样，获得多个实验板材；对实验板材进行打磨操作，根据预设采样频率在预设采样时间段内采集打磨操作中的打磨数据；打磨操作可根据板材表面的瑕疵高度自动调整打磨进给量；打磨数据包括打磨进给速度序列、砂轮转速序列和板材压力序列。

在聚碳酸酯板进行生产时，不同种类的聚碳酸酯板会经由不同的生产线进行生产，且每条生产线因为工艺不同，则形成的板材质量也会不同。在进行后处理过程中的打磨时会存在大量不同生产批次的聚碳酸酯板共同等待打磨，为了后续确定打磨优先级，则需要对不同生产批次的聚碳酸酯板进行随机抽样，保证每个生产批次均存在板材被抽取，可获得多个实验板材。需要说明的是，因为实验板材是经过随机抽样获得的，因此实验板材相较于所有聚碳酸酯板而言数量较少，因此可根据实验板材进行打磨实验，利用实验板材的数据代表整个生产批次的数据。

对实验板材进行打磨操作，常见的智能打磨机器是通过PLC进行控制，可根据板材表面的不规则瑕疵凸起的高度对打磨进给量进行控制，保证板材的打磨效率。例如在板材上凸起较高的部分，为了保证打磨质量，则需要减缓打磨进给速度，保证该部分的凸起能够被完整且平稳的打磨掉；对于板材凸起较低的部分，因为该部分较为容易打磨，则可保持打磨进给速度或者提高打磨进给速度，加快打磨时间。

在实验板材进行打磨操作时可获得每个实验板材的打磨数据，打磨数据包括打磨进给速度、砂轮转速和板材压力，具体包括：

（1）对于打磨进给速度而言，可直接根据PLC控制结果读取打磨进给速度，根据预设采样频率读取一次，预设采样时间段内的连续采样频率上的打磨进给速度构成打磨进给速度序列。

（2）对于砂轮转速而言，在打磨机砂轮上放置遮光片，在打磨机机床边缘放置光电门，砂轮每旋转一次遮光片会经过一次光电门，从而形成电信号，因此可根据遮光片经过光电门时产生的电信号获得采样频率下的砂轮转速，构成砂轮转速序列。

（3）对于板材压力而言，在打磨过程中有可能会存在打磨机械臂与板材之间形成夹角，因此可利用打磨机械臂上的压力传感器获得机械臂的施加压力，根据实验板材的倾角获得施加压力在实验板材上的垂直分量，以垂直分量作为板材压力，获得板材压力序列。

步骤S2：根据打磨进给速度序列内元素的大小和砂轮转速序列的波动性获得每个实验板材的打磨阻尼强度；去除打磨阻尼强度中的异常数据，根据板材压力序列的波动性和打磨阻尼强度获得实验板材的打磨难度。

打磨进给速度能够表示当前板材上瑕疵点的高度分布，即瑕疵点越高则对应的打磨进给速度越小；砂轮转速能够表示当前瑕疵点的表面打磨摩擦阻力，即瑕疵点阻力越大，砂轮转速越小。因此可根据打磨进给速度序列和砂轮转速序列表示的信息评价当前实验板材的打磨过程，根据打磨进给速度序列内元素的大小和砂轮转速序列的波动性获得每个实验板材的打磨阻尼强度包括：

根据打磨阻尼强度公式获得打磨阻尼强度，打磨阻尼强度公式包括：

其中，为打磨阻尼强度，/>为双曲正切归一化函数，/>为打磨进给速度序列内的元素均值，/>为打磨进给速度序列内的最大元素值，/>为打磨进给速度序列内的最小元素值，/>为砂轮转速序列中第/>个元素的值，/>为砂轮转速序列中的元素数量。

在打磨阻尼强度公式中，表示了打磨进给速度的特征，分子越大，则说明板材表面没有较高的瑕疵，打磨较为容易，打磨阻尼强度越小；分母为打磨进给速度序列中的极差，极差越小，说明表面没有出现高度突变的瑕疵，打磨过程较为平滑，打磨阻尼强度越小。/>表示了砂轮转速序列的波动性，波动性越小，则说明板材表面上的瑕疵越容易被打磨，打磨阻尼强度越小。

每个实验板材在进行打磨数据的分析后都可以获得对应的打磨阻尼强度。但是在实际打磨过程中，因为不是理想实验场景，极容易受到外界环境的影响，导致打磨数据在采集和分析过程中出现误差，从而形成异常的打磨阻尼强度数据。为了消除异常数据的影响，需要去除打磨阻尼强度中的异常数据再进行后续的操作，消除异常数据的方法包括：

以所有打磨阻尼强度构成样本数据集，构建样本数据集的孤立森林，利用孤立森林异常检测算法获得每个样本数据的异常得分，根据异常得分筛除样本数据集中的异常数据。

需要说明的是，孤立森林异常检测算法为本领域技术人员常用的现有技术，具体实施过程不再赘述，在此仅简述该算法的基本原理：

孤立森林中包含大量的孤立树，孤立树要么是一个没子节点的外部节点，要么是具有两个子节点的内部节点。若是内部节点的形式，则在建立时需要随机指定一个属性值和一个分割值，分割值需要位于指定属性值的最大值最小值之间，将数据集分为/>和/>。

建立单棵孤立树：随机选择一个属性值和分隔值；通过递归方法分割多个聚碳酸酯板打磨阻尼强度数组，直到满足：孤立树达到设定的高度限制，且子节点中仅有一个数据。从而建立起单棵孤立树。孤立树为一个二叉树，树的每个节点有零或两个子节点。通过重复建立多个孤立树可构建孤立森林。在本发明实施例中，为了保证算法的性能，建立100个孤立树构成孤立森林。

在孤立森林中每个打磨阻尼强度均为待检测数据，获得待检测数据的路径长度，把待检测数据在每一棵孤立树中遍历，从每棵树的根节点开始，按照构建该棵孤立树时选择的属性值和分割值从根节点到叶子节点；其中，如果某一棵孤立树中属性值小于分割值，则待检测数据遍历到左子树，否则待检测数据遍历到右子树，直到达到叶子节点，并记录这过程中所走过的边的数量，得到单棵孤立树的路径长度；在本实施例中，由于孤立树与二叉查找树的结构等价，所以包含待检测数据的叶节点的路径长度等于二叉查找树中失败查询的路径长度,即从根节点，穿过中间的节点，最后到达叶子节点，所走过的边的数量。

所有打磨阻尼强度共有n个，将n个打磨阻尼强度作为样本数据，该样本数据的所有孤立树的平均路径长度为：/>，其中/>为调和数，该值被估计为/>，其中0.5772156649为欧拉常数。

获取第i个样本在每棵孤立树的路径长度/>，然后基于第i个样本在所有孤立树的路径长度的期望/>以及所有孤立树的平均路径长度/>获取第i个样本的异常得分：/>。

当第i个样本的异常得分小于异常阈值时，该样本为正常数据，当异常得分大于等于异常阈值时，该样本为异常数据。在本发明实施例中异常阈值为0.5。

将异常数据去除后，剩余的打磨阻尼强度即可继续进行后续计算。因为板材压力表示的是板材与打磨机器之间的相对关系，因此能够直观的表现出板材的打磨难度，将打磨阻尼强度与板材压力序列进行结合，根据板材压力序列的波动性和打磨阻尼强度获得实验板材的打磨难度，具体包括：

根据打磨难度计算公式获得打磨难度，打磨难度计算公式包括：

其中，为打磨难度，/>为经过筛除异常数据后剩余的打磨阻尼强度，/>为打磨阻尼强度对应实验板材的板材压力序列，/>为方差计算函数，/>为双曲正切归一化函数，/>为板材压力序列的中的最大元素值，/>为板材压力序列的元素平均值。

在打磨难度计算公式中，为板材压力序列展现的特征，其中/>表示板材压力序列中元素变化的波动性，波动性越大说明板材表面凸起瑕疵的形状特征越复杂，板材表面受力越不均匀，打磨难度越大；/>表示板材压力序列中的激增情况，该项越大，说明在打磨过程中出现了截面突然增大的情况，导致压力出现变化，打磨难度越大。

步骤S3：根据打磨难度设置实验板材对应的生产批次的打磨优先级；打磨难度与打磨优先级呈正相关关系；根据打磨优先级依次对多个生产批次的聚碳酸酯板进行打磨抛光。

因为智能打磨机器会根据板材表面情况自动控制进给量，且随着工作时间增加会导致机器温度上升，效率降低，因此对于打磨难度较大的板材需要优先进行打磨，将打磨难度较小的板材放在之后进行处理，保证了生产过程中整体板材的质量。根据打磨难度设置实验板材对应的生产批次的打磨优先级具体包括：

以每种生产批次对应的实验板材的平均打磨难度作为生产批次的整体打磨难度。根据整体打磨难度由小到大对生产批次进行排序，将排序获得的序号作为打磨优先级。即序号越大打磨优先级大，则越优先进行打磨。通过打磨优先级可对不同生产批次的聚碳酸酯板进行有序的打磨，保证了整体打磨后处理过程中的效率和质量。

综上所述，本发明实施例通过随机抽样获得不同生产批次中的多个聚碳酸酯板的实验板材，对实验板材执行打磨过程并采集打磨过程中的打磨进给速度、砂轮转速和板材压力。通过三种打磨数据确定每个实验板材的打磨难度。根据实验板材的打磨难度获得对应生产批次的打磨优先级，根据打磨优先级对不同生产批次的聚碳酸酯板进行有序的打磨。本发明实施例通过打磨数据制定打磨策略，保证了聚碳酸酯板在后处理过程中的质量和处理效率。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种聚碳酸酯板的打磨方法，其特征在于，所述方法包括：

对不同生产批次的聚碳酸酯板进行随机抽样，获得多个实验板材；对所述实验板材进行打磨操作，根据预设采样频率在预设采样时间段内采集所述打磨操作中的打磨数据；所述打磨操作根据板材表面的瑕疵高度自动调整打磨进给量；所述打磨数据包括打磨进给速度序列、砂轮转速序列和板材压力序列；

根据所述打磨进给速度序列内元素的大小和所述砂轮转速序列的波动性获得每个所述实验板材的打磨阻尼强度；去除所述打磨阻尼强度中的异常数据，根据所述板材压力序列的波动性和所述打磨阻尼强度获得所述实验板材的打磨难度；

根据所述打磨难度设置所述实验板材对应的所述生产批次的打磨优先级；所述打磨难度与所述打磨优先级呈正相关关系；根据所述打磨优先级依次对多个所述生产批次的聚碳酸酯板进行打磨抛光；

所述根据所述打磨进给速度序列内元素的大小和所述砂轮转速序列的波动性获得每个所述实验板材的打磨阻尼强度包括：

根据打磨阻尼强度公式获得所述打磨阻尼强度，所述打磨阻尼强度公式包括：

其中，为所述打磨阻尼强度，/>为双曲正切归一化函数，/>为所述打磨进给速度序列内的元素均值，/>为所述打磨进给速度序列内的最大元素值，/>为所述打磨进给速度序列内的最小元素值，/>为所述砂轮转速序列中第/>个元素的值，/>为所述砂轮转速序列中的元素数量；

所述根据所述板材压力序列的波动性和所述打磨阻尼强度获得所述实验板材的打磨难度包括：

根据打磨难度计算公式获得所述打磨难度，所述打磨难度计算公式包括：

其中，为所述打磨难度，/>为经过筛除所述异常数据后剩余的所述打磨阻尼强度，/>为所述打磨阻尼强度对应所述实验板材的所述板材压力序列，/>为方差计算函数，/>为双曲正切归一化函数，/>为所述板材压力序列的中的最大元素值，/>为所述板材压力序列的元素平均值。

2.根据权利要求1所述的一种聚碳酸酯板的打磨方法，其特征在于，获得所述砂轮转速序列的方法包括：

在打磨机砂轮上放置遮光片，在打磨机机床边缘放置光电门，根据所述遮光片经过所述光电门时产生的电信号获得所述采样频率下的砂轮转速，构成所述砂轮转速序列。

3.根据权利要求1所述的一种聚碳酸酯板的打磨方法，其特征在于，获得所述板材压力序列的方法包括：

利用打磨机械臂上的压力传感器获得机械臂的施加压力，根据所述实验板材的倾角获得所述施加压力在所述实验板材上的垂直分量，以所述垂直分量作为板材压力，获得所述板材压力序列。

4.根据权利要求1所述的一种聚碳酸酯板的打磨方法，其特征在于，所述去除所述打磨阻尼强度中的异常数据包括：

以所有所述打磨阻尼强度构成样本数据集，构建所述样本数据集的孤立森林，利用孤立森林异常检测算法获得每个样本数据的异常得分，根据所述异常得分筛除所述样本数据集中的异常数据。

5.根据权利要求1所述的一种聚碳酸酯板的打磨方法，其特征在于，所述根据所述打磨难度设置所述实验板材对应的所述生产批次的打磨优先级包括：

以每种所述生产批次对应的所述实验板材的平均打磨难度作为所述生产批次的整体打磨难度；根据所述整体打磨难度由小到大对所述生产批次进行排序，将排序获得的序号作为所述打磨优先级。