CN116000620B - 一种喷雾泵装配系统 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供一种喷雾泵装配系统，包括装配装置、检测装置、气密性检测装置、干燥装置、传送装置和处理装置，装配装置用于对喷雾泵的部件进行装配；检测装置包括第一按压结构、固定喷雾泵结构、水箱和第一图像采集装置，检测装置用于按压喷雾泵进行喷雾检测；气密性检测装置用于对喷雾泵和喷瓶进行气密性检测；干燥装置用于对经过检测或复检的喷雾泵进行干燥；传送装置包括传送带，用于将喷雾泵在各装置间进行传送；处理装置分别与装配装置、检测装置、气密性检测装置、干燥装置和传送装置通信连接，用于数据处理和控制各装置。

Description

一种喷雾泵装配系统

技术领域

本说明书涉及喷雾泵装配技术领域，特别涉及一种喷雾泵装配系统。

背景技术

喷雾泵在日常生活中的应用非常广泛，喷雾泵的雾化效果直接影响到其使用体验。喷雾泵的雾化效果可以通过按压喷雾泵后观察喷雾情况判断。目前的喷雾泵装配装置可以将喷雾泵传输至按压装置下方，通过按压装置对喷雾泵进行按压，检测装置对喷雾进行拍照检测，比对喷雾泵的喷雾是否合格。而单一的雾化效果检测可能存在误检，且喷雾泵在喷雾后内部会有水残留，无法直接包装销售。

因此，需要一种检测准确度高且具备完善的后续处理的喷雾泵装配系统。

发明内容

本说明书实施例之一提供一种喷雾泵装配系统，包括：装配装置，用于对所述喷雾泵的部件进行装配；检测装置，包括第一按压结构、固定喷雾泵结构、水箱和第一图像采集装置，所述检测装置用于按压所述喷雾泵进行喷雾检测；气密性检测装置，用于对所述喷雾泵和喷瓶进行气密性检测；干燥装置，用于对经过检测或复检的所述喷雾泵进行干燥；传送装置，包括传送带，用于将所述喷雾泵在所述装配装置、所述检测装置、所述气密性检测装置和所述干燥装置间进行传送；处理装置，分别与所述装配装置、所述检测装置、所述气密性检测装置、所述干燥装置和所述传送装置通信连接，用于数据处理和控制所述装配装置、所述检测装置、所述气密性检测装置、所述干燥装置和所述传送装置。

在一些实施例中，所述喷雾检测包括基于所述固定喷雾泵结构将待测的所述喷雾泵固定于所述水箱之上，通过所述第一按压结构按压待测的所述喷雾泵；所述处理装置基于所述第一图像采集装置获取的第一喷雾图像，通过雾化评估模型进行图像识别处理，并判断所述第一喷雾图像的处理结果是否满足第一预设条件；所述雾化评估模型为机器学习模型。

在一些实施例中，所述气密性检测装置包括第一箱体、第二箱体和第二图像采集装置，对所述第一箱体内加压，所述第二箱体内为常压；所述气密性检测包括在所述第一箱体内向所述喷瓶内灌装有色气体，组装所述喷雾泵和所述喷瓶并转移至所述第二箱体中。

在一些实施例中，所述处理装置用于基于所述第二图像采集装置获取的气密图像进行图像识别处理，并判断所述气密图像的处理结果是否满足第二预设条件。

在一些实施例中，还包括压力传感器，用于检测所述第一按压结构的按压压力；所述处理装置用于基于所述第一喷雾图像、所述气密图像、所述按压压力以及检测速度，判断是否将所述喷雾泵传送至复检装置进行喷雾复检。

在一些实施例中，还包括复检装置，所述复检装置用于喷雾复检，所述复检装置包括固定喷瓶结构、第二按压结构和第三图像采集装置；所述喷雾复检包括将待复检的所述喷雾泵组装至所述喷瓶，通过所述第二按压结构按压待复检的所述喷雾泵。

在一些实施例中，所述处理装置进一步用于基于所述第三图像采集装置获取的第二喷雾图像，进行图像识别处理，判断所述第二喷雾图像的处理结果是否满足第三预设条件。

在一些实施例中，响应于所述第二喷雾图像的处理结果满足所述第三预设条件，所述处理装置发送指令至所述传送装置将所述喷雾泵传送至所述干燥装置。

在一些实施例中，所述干燥装置包括热风箱和第三按压结构，所述热风箱包括用于所述喷雾泵活动插入的插孔，所述第三按压结构用于按压待干燥的所述喷雾泵。

本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机控制如上述的喷雾泵装配系统运行。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的喷雾泵装配系统的示意图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的雾化评估模型的模型图；

图3是根据本说明书一些实施例所示的气密识别模型的模型图；

图4是根据本说明书一些实施例所示的判断模型的模型图；

图5是根据本说明书一些实施例所示的喷雾泵装配流程图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例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说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

喷雾泵在日常生活中的应用非常广泛，如洗发水、杀虫剂、啫喱水及化妆品等都会用到喷雾泵。喷雾泵可以通过装配设备进行装配，在喷雾泵的装配中，需要对喷雾泵进行检测，以判断其雾化效果、密封性能等，喷雾泵的吸力、喷力以及雾化效果等直接影响到消费者的使用体验。喷雾泵的雾化效果可以通过按压喷雾泵后通过观察喷雾情况判断是否符合要求。但存在误检的可能，且喷雾泵在喷雾后内部会有水残留，无法直接进行包装销售。

鉴于此，本说明书一些实施例提供一种自动化的喷雾泵装配系统，能够减少误检的可能，检测准确度高，且具备完善的后续处理，经过该喷雾泵装配系统生产的产品能够直接进入包装工序。

图1是根据本说明书一些实施例所示的喷雾泵装配系统100的示意图。

如图1所示，在一些实施例中，喷雾泵装配系统100可以包括装配装置110、检测装置120、气密性检测装置130、干燥装置140、传送装置150和处理装置160。

装配装置110用于对喷雾泵的部件进行装配。在一些实施例中，喷雾泵的部件可以包括泵体、垫片、按头、锁头和吸管等，通过装配装置110可以将多个部件装配在一起，构成喷雾泵。示例的，装配装置110可以包括装配机构、垫片装配机构、按头装配机构、锁头装配机构和吸管装配机构等；装配装置110可以通过装配机构将泵体主体、玻珠、弹簧、螺牙、活塞和锁盖等装配在一起构成泵体，通过垫片装配机构装配垫片，通过按头装配机构装配按头，通过锁头装配机构装配锁头，通过吸管装配机构插上吸管，即装配好喷雾泵。在一些实施例中，装配装置110也可以包括其他任意可行的机构，用以装配喷雾泵的各部件。

在一些实施例中，装配装置110还可以包括组装装置。在一些实施例中，组装装置可以用于将喷雾泵与喷瓶组装在一起，构成喷雾泵瓶，向喷雾泵瓶中盛放物料，按压喷雾泵，即可喷出雾状物料。在一些实施例中，组装装置可以将组装好的喷雾泵瓶拆分为喷雾泵和喷瓶。在一些实施例中，组装装置可以包括多个具有抓取功能的机械手，用以分别抓取喷雾泵和喷瓶进行组装和拆分。在一些实施例中，组装装置还可以是其他任意可行的结构，用以实现对喷雾泵和喷瓶的组装和拆分。

检测装置120用于对喷雾泵的雾化效果进行检测。在一些实施例中，检测装置120可以用于按压喷雾泵进行喷雾检测。在一些实施例中，检测装置120可以包括第一按压结构、固定喷雾泵结构、水箱和第一图像采集装置。示例的，固定喷雾泵的结构可以用以将喷雾泵竖直固定在水箱上方；按压结构(如第一按压结构、第二按压结构、第三按压结构)可以包括按压块和气缸，通过气缸能够驱动按压块按压喷雾泵；第一图像采集装置可以包括摄像头等能够获取图像的设备。

在一些实施例中，喷雾检测可以包括基于固定喷雾泵结构可以将待测的喷雾泵固定于水箱之上，喷雾泵的吸管可以伸入水箱内，并使得吸管口没入水箱内的液面下，通过第一按压结构按压待测的喷雾泵，使得喷雾泵喷雾；第一图像采集装置可以对喷雾进行拍摄，以获取能够表明喷雾泵的喷雾情况的第一喷雾图像，处理装置160可以通过对第一喷雾图像的识别处理，评估喷雾泵的喷雾情况是否符合预设标准。在一些实施例中，用于评估喷雾情况的指标可以包括喷雾范围，雾滴尺寸等。在一些实施例中，处理装置160可以通过雾化评估模型对第一喷雾图像进行图像识别处理，并判断第一喷雾图像的处理结果是否满足第一预设条件，其中，雾化评估模型为机器学习模型。关于处理装置160对于第一喷雾图像进行识别处理以及评估是否符合预设标准的更多内容，可以参见图2及其相关描述，在此不再赘述。

在一些实施例中，通过将喷雾泵固定在水箱上方进行喷雾检测，可以避免向喷瓶灌水然后进行喷雾的繁复操作，无需后续对喷瓶进行干燥等处理，节省了人力物力，提高了生产效率。

在一些实施例中，喷雾泵装配系统100还可以包括压力传感器，压力传感器可以设置于检测装置120，用于检测第一按压结构的按压压力。在一些实施例中，对于将同一批次的喷雾泵按压至指定位置，应当施加相同的按压压力，如果压力传感器检测到的第一按压结构对某个喷雾泵的按压压力与其对同批次的其他喷雾泵的按压压力不同，则表明该喷雾泵可能存在问题，因而按压压力可以作为辅助判断喷雾泵雾化效果以及气密性等性能的指标。

气密性检测装置130可以用于对喷雾泵和喷瓶进行气密性检测。气密性可以指装置的密封性，即装置是否漏气，装置不漏气，则气密性良好，装置漏气，则气密性不好。在一些实施例中，可以通过组装装置将喷雾泵和喷瓶组装在一起，检测喷雾泵瓶气密性是否良好。

在一些实施例中，气密性检测装置130包括第一箱体、第二箱体和第二图像采集装置。在一些实施例中，第一箱体和第二箱体可以均为密封的；可以对第一箱体内加压，例如，将第一箱体与加压装置连接，通过向第一箱体内通入气体增加第一箱体内的压力；第二箱体内可以为常压。

在一些实施例中，气密性检测可以包括在第一箱体内向喷瓶内灌装有色气体，通过组装装置组装喷雾泵和喷瓶并将组装好的喷雾泵和喷瓶转移至第二箱体中。在一些实施例中，第一箱体内的气压可以根据需要设置为略大于常压，在第一箱体内灌装好的喷雾泵瓶内的有色气体具有与第一箱体相同的气压，在将喷雾泵瓶置于第二箱体后，由于压力的作用，有色气体具有向喷雾泵瓶外扩散的趋势，如果喷雾泵瓶气密性不好，则有色气体会泄露。

在一些实施例中，第二图像采集装置可以包括摄像头等设备，第二图像采集装置可以用以拍摄表明第二箱体中的喷雾泵瓶是否有气体泄露的气密图像。示例的，对于气密性不好的喷雾泵瓶，在第一箱体内灌装好加压有色气体，在常压环境的第二箱体中，有色气体会泄露出来，因其有颜色显示，能够被图像采集装置直观地拍摄到，处理装置160可以对气密图像进行识别处理，判断气体泄露。需要说明的是，第一箱体的气压不应当设置过高，以避免过高的气压差使得喷雾泵瓶本身产生破裂。

在一些实施例中，通过在第一箱体中灌气以及在第二箱体中通过图像判断有色气体是否泄露，能够直观有效地检测喷雾泵瓶的气密性，且该过程对喷头和喷瓶本身无影响。

干燥装置140用于对喷雾泵进行干燥。在一些实施例中，干燥装置140可以用于对经过检测或复检的喷雾泵进行干燥。在一些实施例中，干燥装置140可以包括烘箱、干燥箱等，可以基于加快空气流动、干燥剂与水结合等原理对喷雾泵进行干燥。

在一些实施例中，干燥装置140可以包括热风箱和第三按压结构。在一些实施例中，热风箱中具有经过加热的空气，例如，热风箱内的温度可以为50-60℃，热风箱内的空气可以用于干燥喷雾泵。需要说明的是，热风箱内的温度不可过高，以免对喷雾泵本身造成损伤，此外，热风箱内的气压可以略高于常压。

在一些实施例中，热风箱可以包括用于喷雾泵活动插入的插孔，该插孔可以用软质材料活动密封，例如橡胶等，在喷雾泵的吸管未插入时可以保证热风箱内部的密封，在喷雾泵的吸管插入后，能够与吸管外壁紧贴从而保证热风箱内的气体不会泄露。在一些实施例中，第三按压结构可以用于按压待干燥的喷雾泵，使得热风箱内的热空气经过喷雾泵对喷雾泵进行干燥。

传送装置150可以用于将喷雾泵以及其他与喷雾泵相关的部件在装配装置110、检测装置120、气密性检测装置130和干燥装置140间进行传送。在一些实施例中，传送装置150可以包括传送带，传送带可以设置于装配装置110、检测装置120、气密性检测装置130和干燥装置140之间。

在一些实施例中，喷雾泵装配系统100还可以包括复检装置。复检装置可以用于对于喷雾检测不合格和/或气密性检测不合格的喷雾泵进行再次检测，即复检装置可以用于喷雾复检。

在一些实施例中，复检装置可以包括固定喷瓶结构、第二按压结构和第三图像采集装置。在一些实施例中，喷雾复检可以包括将待复检的喷雾泵通过组装装置组装至喷瓶，并向喷瓶内加水或其他液体，通过第二按压结构按压待复检的喷雾泵。在一些实施例中，可以通过第三图像采集装置(例如，摄像头等)拍摄能够表明待复检的喷雾泵的喷雾情况的第二喷雾图像，处理装置160可以通过对第二喷雾图像的识别处理，评估喷雾泵的喷雾情况是否符合预设标准。处理装置160对于第二喷雾图像进行识别处理以及评估的方式与处理装置160对于第一喷雾图像的识别处理以及评估方式相同，可以参见处理装置160对于第一喷雾图像进行识别处理以及评估是否符合预设标准的相关内容，在此不再赘述。

在一些实施例中，通过将喷雾泵与喷瓶对应组装后进行喷雾复检，能够最大程度模拟喷雾环境，排除其他因素的影响，增大检测结果的准确性。

处理装置160可以用于数据处理和控制各装置。在一些实施例中，处理装置160可以分别与装配装置110、检测装置120、气密性检测装置130、干燥装置140和传送装置150通信连接。处理装置160可以是中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)、系统芯片(SoC)、微处理器(MCU)等，或其任意组合。在一些实施例中，处理装置160可以是本地的或远程的。例如，处理装置160可以通过网络、无线电等方式对喷雾泵装配系统100进行控制。

在一些实施例中，处理装置160可以用于基于第一图像采集装置获取的第一喷雾图像，通过对图像进行处理，判断第一喷雾图像的处理结果是否满足第一预设条件。示例的，处理装置160可以基于对第一喷雾图像的处理结果(例如喷雾合格度等)，判断喷雾泵是否满足雾化效果的标准，不满足雾化效果的标准，则可以认为满足第一预设条件。雾化效果的标准可以是预设的。

在一些实施例中，处理装置160可以基于雾化评估模型对第一喷雾图像进行图像识别处理，获取第一喷雾图像的处理结果，雾化评估模型可以为机器学习模型。在一些实施例中，雾化评估模型的类型可以包括神经网络模型、卷积神经网络模型、深度神经网络模型等或其任意组合，模型类型的选择可视具体情况而定。

图2是根据本说明书一些实施例所示的雾化评估模型200的模型图。

如图2所示，在一些实施例中，雾化评估模型200可以包括特征提取层220和评估层240，例如，特征提取层220可以是卷积神经网络模型，评估层240可以是循环神经网络模型等。在一些实施例中，特征提取层220的输入可以包括第一喷雾图像210，其输出可以包括喷雾图像特征230；评估层240的输入可以包括喷雾图像特征230，其输出可以包括喷雾合格度250；特征提取层220的输出可以作为评估层240的输入。

其中，第一喷雾图像210可以指在喷雾泵进行喷雾检测过程中，第一图像采集装置采集的至少一幅图像，喷雾图像特征230可以指基于至少一幅第一喷雾图像提取的至少一幅第一喷雾图像对应的喷雾图像特征数据。例如，特征数据可以包括但不限于向量和/或矩阵等形式。在一些实施例中，喷雾合格度可以是以数值表示的产品合格程度，例如，可以以0-100表示，数值越高则对应合格程度越高，喷雾合格度的数值超过预设喷雾合格阈值则可以认为喷雾泵合格，即喷雾泵满足雾化效果的标准。

在一些实施例中，雾化评估模型200可以通过联合训练获得。在一些实施例中，训练雾化评估模型200的训练样本可以基于历史数据获得，标签可以为人工标注的历史数据对应的喷雾合格度。联合训练的训练样本包括样本喷雾图像，标签为样本喷雾图像对应的喷雾合格度。将样本喷雾图像输入特征提取层，得到特征提取层输出的喷雾图像特征；将喷雾图像特征作为训练样本数据输入评估层，得到评估层输出的喷雾合格度。基于样本喷雾图像对应的喷雾合格度和评估层输出的喷雾合格度构建损失函数，同步更新特征提取层和评估层的参数。通过参数更新，得到训练好的特征提取层和评估层，即获得训练好的雾化评估模型。

在一些实施例中，雾化评估模型200还可以包括判断层270。在一些实施例中，判断层270的输入可以包括喷雾合格度250和按压压力260，其输出可以包括喷雾判断准确度280。其中，按压压力260可以指压力传感器检测到的第一按压结构的按压压力。其中，喷雾判断准确度280可以是用于评估雾化评估模型200输出的喷雾合格度的准确程度的指标。例如，喷雾判断准确度280可以用0-1的数值表示，数值越大，准确度越高。

在一些实施例中，判断层270的训练样本可以为多组喷雾检验数据，包括基于至少一幅样本第一喷雾图像处理得到的至少一个样本喷雾合格度数据及至少一个样本按压压力，标签可以为1或0，代表经过复检后的实际合格情况与喷雾合格度的预测是否相符，例如，1表示相符，0表示不相符。将训练样本输入初始判断层，得到初始判断层输出的喷雾判断准确度。基于经过复检后的实际合格情况与喷雾合格度的预测是否相符与初始判断层输出的喷雾判断准确度构建损失函数，并基于损失函数更新初始判断层，直至满足损失函数小于阈值、收敛，或训练周期达到阈值等预设要求，获得训练好的判断层。

在一些实施例中，通过图像识别处理，对喷雾泵的雾化效果进行快速评估，能够快速有效地识别雾化效果不合格的喷雾泵产品，进一步通过准确度的判断，提高了评估雾化效果的准确度。

在一些实施例中，处理装置160可以用于基于第二图像采集装置获取的气密图像进行图像识别处理，并判断气密图像的处理结果是否满足第二预设条件。示例的，处理装置160可以基于对气密图像的处理结果(例如气密性合格度等)，判断喷雾泵瓶是否满足气密性标准，不满足气密性标准，则可以认为满足第二预设条件。气密性标准可以是预设的。

在一些实施例中，处理装置160可以基于气密识别模型对气密图像进行图像识别处理，获取气密图像的处理结果，气密识别模型可以为机器学习模型。在一些实施例中，气密识别模型的类型可以包括神经网络模型、卷积神经网络模型、深度神经网络模型等或其任意组合，模型类型的选择可视具体情况而定。

图3是根据本说明书一些实施例所示的气密识别模型300的模型图。

如图3所示，在一些实施例中，气密识别模型300可以包括特征提取层320和评估层340，例如，特征提取层320可以是卷积神经网络模型，评估层340可以是循环神经网络模型等。在一些实施例中，特征提取层320的输入可以包括气密图像310，其输出可以包括气密图像特征330；评估层340的输入可以包括气密图像特征330，其输出可以包括气密性合格度350；特征提取层320的输出可以作为评估层340的输入。其中，气密图像310可以指在喷雾泵进行气密性检测过程中，第二图像采集装置采集的至少一幅图像，气密图像特征330可以指基于至少一幅气密图像提取的至少一幅气密图像对应的气密图像特征数据。例如，特征数据可以包括但不限于向量和/或矩阵等形式。在一些实施例中，气密性合格度可以是以数值表示的产品合格程度，例如，可以以0-100表示，数值越高则对应合格程度越高，气密性合格度的数值超过预设气密性阈值则可以认为喷雾泵合格，即喷雾泵满足气密性的标准。

在一些实施例中，气密识别模型300可以通过联合训练获得。在一些实施例中，训练气密识别模型300的训练样本可以基于历史数据获得，标签可以为人工标注的历史数据对应的气密性合格度。联合训练的训练样本包括样本气密图像，标签为样本气密图像对应的气密性合格度。将样本气密图像输入特征提取层，得到特征提取层输出的气密图像特征；将气密图像特征作为训练样本数据输入评估层，得到评估层输出的气密性合格度。基于样本气密图像对应的气密性合格度和评估层输出的气密性合格度构建损失函数，同步更新特征提取层和评估层的参数。通过参数更新，得到训练好的特征提取层和评估层，即获得训练好的气密识别模型。

在一些实施例中，气密识别模型300还可以包括判断层360。在一些实施例中，判断层360的输入可以包括气密性合格度350、第一箱体气压380和第二箱体气压390，其输出可以包括气密判断准确度370。其中，气密判断准确度370可以是用于评估气密识别模型300输出的气密性合格度的准确程度的指标。例如，气密判断准确度370可以用0-1的数值表示，数值越大，准确度越高。

在一些实施例中，判断层360的训练样本可以为多组气密性检验数据，包括基于至少一幅样本气密图像处理得到的至少一个样本气密性合格度数据、至少一个样本第一箱体气压和至少一个样本第二箱体气压，标签可以为1或0，代表经过复检后的实际合格情况与气密性合格度的预测是否相符，例如，1表示相符，0表示不相符。将训练样本输入初始判断层，得到初始判断层输出的气密判断准确度。基于经过复检后的实际合格情况与气密性合格度的预测是否相符与初始判断层输出的气密判断准确度构建损失函数，并基于损失函数更新初始判断层，直至满足损失函数小于阈值、收敛，或训练周期达到阈值等预设要求，获得训练好的判断层。

在一些实施例中，通过图像识别处理，对喷雾泵的气密性进行快速评估，能够直观有效地识别气密性不合格的喷雾泵产品，进一步通过准确度的判断，提高了评估气密性的准确度。

在一些实施例中，响应于第一喷雾图像的处理结果满足第一预设条件和/或气密图像的处理结果满足第二预设条件，处理装置160可以发送指令至传送装置150将喷雾泵传送至复检装置，进行喷雾复检。在一些实施例中，基于喷雾泵合格度和气密性合格度中的一项或两项未超过预设的阈值(包括预设喷雾合格阈值、预设气密性阈值)，则表明满足第一预设条件和/或满足第二预设条件，处理装置160可以发送指令通过传送装置150将喷雾泵传送至复检装置，进行喷雾复检。

在一些实施例中，响应于喷雾合格度和气密性合格度不满足综合评分条件，处理装置160可以发送指令通过传送装置150将喷雾泵传送至复检装置，进行喷雾复检。综合评分可以指综合喷雾合格度和气密性合格度两项进行评分。在一些实施例中，喷雾合格度和气密性合格度两项均没有明显异常，但对两项进行综合评分后可能无法达标，即为不满足综合评分条件。

在一些实施例中，综合评分达标的依据可以是：ax+by>C；其中，x和y分别是喷雾合格度和气密性合格度，a和b是权重，C是综合评分阈值。在一些实施例中，a可以正相关于第一图像采集装置的检测速度、喷雾判断准确度等，b可以正相关于第二图像采集装置的检测速度、气密判断准确度等。其中，检测速度可以指图像采集装置采集图像的频率，例如，每0.5秒采集一次图像，检测速度可以记为0.5s。在一些实施例中，较高的检测速度能够对应较高的检测精度，例如，检测速度较低可能无法及时采集到有色气体泄露的图像，从而影响判断结果。

在一些实施例中，处理装置160可以用于基于复检装置进行喷雾复检的结果，可以对检测速度、第一箱体气压和第二箱体气压等进行调整。例如，如果复检装置的结果显示误判的比例较高，则可以增加第一图像采集装置和第二图像采集装置的检测速度、增大第一箱体的气压等。

在一些实施例中，处理装置160可以进一步用于根据雾化评估模型输出的喷雾判断准确度，调整第一图像采集装置的检测速度。例如，喷雾判断准确度较低时可以加快检测速度，即增加图像采集频率。

在一些实施例中，根据气密识别模型输出的气密判断准确度，可以调整第二图像采集装置的检测速度。例如，气密判断准确度较低时可以加快检测速度，即增加图像采集频率。

在一些实施例中，处理装置160可以用于基于第一喷雾图像、气密图像、按压压力以及检测速度，判断是否将喷雾泵传送至复检装置进行喷雾复检。在一些实施例中，处理装置160可以基于判断模型判断是否进行喷雾复检，判断模型可以为机器学习模型。在一些实施例中，模型的类型可以包括神经网络模型、卷积神经网络模型、深度神经网络模型等或其任意组合，模型类型的选择可视具体情况而定。

图4是根据本说明书一些实施例所示的判断模型450的模型图。

如图4所示，在一些实施例中，判断模型450的输入可以包括第一喷雾图像410、气密图像420、按压压力430和检测速度440，其输出可以包括产品合格度460。在一些实施例中，产品合格度460可以是以数值表示的产品合格程度，例如，可以以0-100表示，数值越高则对应产品合格程度越高，产品合格度的数值超过预设产品合格阈值则可以认为喷雾泵合格，即喷雾泵满足合格标准，无需复检，反之，则需要进行复检。其中，关于第一喷雾图像410、气密图像420、按压压力430和检测速度440的相关说明可以参见前文，在此不再赘述。

在一些实施例中，训练判断模型450的训练样本可以包括样本喷雾图像、样本气密图像、样本按压压力和样本检测速度，训练样本可以来源于历史数据，标签为历史数据对应的实际合格度。在一些实施例中，将训练样本输入初始判断模型，得到初始判断模型输出的产品合格度。基于历史数据对应的实际合格度与初始判断模型输出的产品合格度构建损失函数，并基于损失函数更新初始聚拢模型，直至满足损失函数小于阈值、收敛，或训练周期达到阈值等预设要求，获得训练好的判断模型。

在一些实施例中，在判断模型450训练时，可以基于喷雾合格度和气密性合格度，对应判断模型450的输入项设置不同的损失项权重。例如，喷雾合格度、气密性合格度越高则其分别对应的第一喷雾图像、气密图像损失项权重越高。

在一些实施例中，处理装置160可以进一步用于基于第三图像采集装置获取的第二喷雾图像，进行图像识别处理，判断第二喷雾图像的处理结果是否满足第三预设条件。示例的，处理装置160可以基于对第二喷雾图像识别处理的结果(例如喷雾合格度等)，判断喷雾泵是否满足雾化效果的标准，不满足雾化效果的标准，则可以认为满足第三预设条件。

在一些实施例中，处理装置160可以基于雾化评估模型200对第二喷雾图像进行图像识别处理，获得复检喷雾合格度及其他对应指标，其中，雾化评估模型200可以为前文训练好的雾化评估模型200。

在一些实施例中，响应于第二喷雾图像的处理结果满足第三预设条件，处理装置160可以发送指令至传送装置150将喷雾泵传送至干燥装置，进行干燥。在一些实施例中，喷雾泵喷雾合格度以及气密性合格度分别超过预设喷雾合格阈值和预设气密性阈值，处理装置160可以发送指令通过传送装置150将喷雾泵传送至干燥装置，进行干燥。在一些实施例中，喷雾泵的喷雾合格度和气密性合格度综合评分达标，处理装置160可以发送指令通过传送装置150将喷雾泵传送至干燥装置，进行干燥。在一些实施例中，喷雾泵复检的喷雾合格度超过预设产品合格阈值，处理装置160可以发送指令通过传送装置150将喷雾泵传送至干燥装置140，进行干燥。

在一些实施例中，对于喷雾泵复检的喷雾合格度小于等于预设产品合格阈值，则表明喷雾泵不合格，做报废处理。

在一些实施例中，通过对经过喷雾检测和气密性检测后仍存在不合格可能的喷雾泵进行进一步的复检，提高了评估准确度，减少了误判的可能性。

本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机控制如上述任意一项实施例的喷雾泵装配系统100运行。

图5是根据本说明书一些实施例所示的喷雾泵装配流程图。

如图5所示，流程500可以包括下述步骤。在一些实施例中，流程500可以由喷雾泵装配系统100执行。

步骤510，喷雾检测。在一些实施例中，步骤510可以由检测装置120执行。在一些实施例中，喷雾检测可以包括通过固定喷雾泵结构将待测的喷雾泵固定于水箱之上，通过第一按压结构按压待测的喷雾泵，通过第一图像采集装置获取第一喷雾图像。

步骤520，气密性检测。在一些实施例中，步骤520可以由气密性检测装置130执行。在一些实施例中，气密性检测可以包括在第一箱体内向喷瓶内灌装有色气体，通过组装装置组装喷雾泵和喷瓶，并将组装好的喷雾泵瓶转移至第二箱体中，通过第二图像采集装置获取气密图像。

步骤530，判断喷雾检测和气密性检测的结果是否符合标准。在一些实施例中，步骤530可以由处理装置160执行。判断方式可以参见前文的相关说明。

在一些实施例中，喷雾泵喷雾合格度以及气密性合格度均分别超过预设喷雾合格阈值和预设气密性阈值，可以认为符合标准。在一些实施例中，喷雾泵的喷雾合格度和气密性合格度综合评分达标，可以认为符合标准。对于符合标准的喷雾泵进入步骤560进行喷雾泵干燥。对于不符合标准的喷雾泵进入步骤540进行喷雾复检。

步骤540，喷雾复检。在一些实施例中，步骤540可以由复检装置执行。在一些实施例中，对于步骤530中喷雾检测和气密性检测结果不符合标准的喷雾泵，可以进行喷雾复检。

在一些实施例中，喷雾复检可以包括通过组装装置将待复检的喷雾泵组装至喷瓶，通过第二按压结构按压待复检的喷雾泵，通过第三图像采集装置获取第二喷雾图像。

步骤550，判断复检结果是否符合标准。在一些实施例中，步骤550可以由处理装置160执行。复检结果的判断方式可以参见前文的相关说明。

在一些实施例中，喷雾泵复检的喷雾合格度超过预设产品合格阈值，可以认为符合标准。符合标准的喷雾泵进入步骤560进行喷雾泵干燥。不符合标准的喷雾泵进入步骤570报废处理。

步骤560，喷雾泵干燥。在一些实施例中，步骤560可以由干燥装置140执行。在一些实施例中，对于步骤530中喷雾检测和气密性检测结果符合标准的喷雾泵，以及步骤550中复检结果符合标准的喷雾泵，通过干燥装置140进行干燥。

步骤570，报废处理。在一些实施例中，步骤570可以由喷雾泵装配系统100执行。在一些实施例中，对于步骤550中复检结果不符合标准的喷雾泵，可以做报废处理。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (7)

1.一种喷雾泵装配系统，其特征在于，包括：

装配装置，用于对所述喷雾泵的部件进行装配；

检测装置，包括第一按压结构、固定喷雾泵结构、水箱和第一图像采集装置，所述检测装置用于按压所述喷雾泵进行喷雾检测；所述喷雾检测包括：

基于所述固定喷雾泵结构将待测的所述喷雾泵固定于所述水箱之上，通过所述第一按压结构按压待测的所述喷雾泵；处理装置用于基于所述第一图像采集装置获取的第一喷雾图像，通过雾化评估模型进行图像识别处理，并判断所述第一喷雾图像的处理结果是否满足第一预设条件；所述雾化评估模型为机器学习模型；

气密性检测装置，用于对所述喷雾泵和喷瓶进行气密性检测；所述气密性检测装置包括第一箱体、第二箱体和第二图像采集装置，对所述第一箱体内加压，所述第二箱体内为常压；所述气密性检测包括在所述第一箱体内向所述喷瓶内灌装有色气体，组装所述喷雾泵和所述喷瓶并转移至所述第二箱体中；

干燥装置，用于对经过检测或复检的所述喷雾泵进行干燥；

传送装置，包括传送带，用于将所述喷雾泵在所述装配装置、所述检测装置、所述气密性检测装置和所述干燥装置间进行传送；

所述处理装置，分别与所述装配装置、所述检测装置、所述气密性检测装置、所述干燥装置和所述传送装置通信连接，用于数据处理和控制所述装配装置、所述检测装置、所述气密性检测装置、所述干燥装置和所述传送装置；所述处理装置还用于：

基于所述第二图像采集装置获取的气密图像进行图像识别处理，并判断所述气密图像的处理结果是否满足第二预设条件；响应于所述第一喷雾图像的处理结果满足所述第一预设条件和/或所述气密图像的处理结果满足所述第二预设条件，所述处理装置发送指令至所述传送装置将所述喷雾泵传送至复检装置，进行喷雾复检；响应于喷雾合格度和气密性合格度不满足综合评分条件，所述处理装置发送指令通过所述传送装置将所述喷雾泵传送至所述复检装置，进行所述喷雾复检，所述综合评分的权重相关于所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置的检测速度、喷雾判断准确度和气密判断准确度；基于所述喷雾复检的结果，对所述检测速度、第一箱体气压和第二箱体气压至少一项进行调整。

2.根据权利要求1所述的喷雾泵装配系统，其特征在于，还包括压力传感器，用于检测所述第一按压结构的按压压力；所述处理装置用于基于所述第一喷雾图像、所述气密图像、所述按压压力以及所述检测速度，判断是否将所述喷雾泵传送至所述复检装置进行所述喷雾复检。

3.根据权利要求1所述的喷雾泵装配系统，其特征在于，所述复检装置包括固定喷瓶结构、第二按压结构和第三图像采集装置；所述喷雾复检包括将待复检的所述喷雾泵组装至所述喷瓶，通过所述第二按压结构按压待复检的所述喷雾泵。

4.根据权利要求3所述的喷雾泵装配系统，其特征在于，所述处理装置进一步用于基于所述第三图像采集装置获取的第二喷雾图像，进行图像识别处理，判断所述第二喷雾图像的处理结果是否满足第三预设条件。

5.根据权利要求4所述的喷雾泵装配系统，其特征在于，响应于所述第二喷雾图像的处理结果满足所述第三预设条件，所述处理装置发送指令至所述传送装置将所述喷雾泵传送至所述干燥装置。

6.根据权利要求1所述的喷雾泵装配系统，其特征在于，所述干燥装置包括热风箱和第三按压结构，所述热风箱包括用于所述喷雾泵活动插入的插孔，所述第三按压结构用于按压待干燥的所述喷雾泵。

7.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机控制如权利要求1-6中任意一项所述的喷雾泵装配系统运行。