CN116529043A - 浆料散布量化系统及用于量化浆料散布的方法 - Google Patents

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Abstract

本申请描述了一种浆料散布量化系统(200)，该浆料散布量化系统包括：成型台，该成型台包括成型区域和至少一个浆料出口(120)，该至少一个浆料出口被配置为在使用时将浆料(130)分配到该成型区域中；传感器(210)，该传感器关于该成型区域进行了训练，并且被配置为捕获该成型区域的图像；以及处理器(220)，该处理器可运行用于：对该图像进行分析，以识别该浆料(130)；确定该浆料(130)的至少一种特性；以及输出该浆料(130)的该至少一种特性的至少一个指示。还论述了一种方法、一种计算机实施的方法和一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质包括指令，该指令在计算设备上执行时使该计算设备控制如所描述的系统(200)。

Description

浆料散布量化系统及用于量化浆料散布的方法
本发明的领域
本发明涉及一种浆料散布量化系统及方法，并且在提供能够识别灰泥浆料散布的特性的灰泥浆料散布量化系统方面发现了特定的(但不是排他性的)实用性。
本发明的背景技术
轻质建筑板材，例如，石膏板(例如，纸面石膏板(gypsum plasterboard))通常用于在建筑物中提供内部分隔件。为了提供分隔件，通常首先用木材、金属或其他合适的材料构造一框架，并且用螺钉或其他固定件将石膏板片材固定到框架上，以提供一连续的分隔件表面。还已知将该板固定到实心墙壁(例如，砖墙)，以提供更理想的成品表面。该板通常用于构造墙壁和吊顶。石膏板通常由灰泥浆料形成。通常将灰泥和其他添加剂与水混合来形成浆料，然后使该浆料在高温下干燥来形成石膏板。
通常，将灰泥浆料混合并且传送到石膏板成型台(forming table)。该成型台通常包括浆料出口，该浆料出口将浆料散布到一张移动的纸(moving sheet of paper)上。从上方提供另一张纸，并且通过成型头将该张纸施加到浆料上，该成型头将该纸压在浆料上并且设定石膏板的厚度。然后，石膏板通常沿着生产线行进远离成型台以被固化、切割和分配。替代地，可以使用其他合适的材料替代纸张，例如，可以用玻璃纤维垫替代一张或两张纸。
期望在浆料的性质和成型工艺这两方面都提供一致性，以降低所生产的石膏板的可变性。已知的是，经由坍落度测试来分析灰泥浆料的流变性能，其中，通过在移除支撑物之后测量锥形体积的浆料的坍落形状和/或沉降来测试灰泥浆料的流变性。可以每2小时进行一次坍落度测试。
然而，尽管坍落度测试可以间接提供灰泥浆料的流变性能的一些指示(indication)，但是其不会提供灰泥浆料在石膏板生产线的成型台上的散布质量的任何指示。此外，坍落度测试是离线进行的，这意味着坍落度测试的结果可能无法提供实时工艺波动的指示。
同样重要的是要注意，任何离线坍落度测试的结果与无剪切应力下的静态灰泥浆料相关。然而，在石膏板生产线上，灰泥浆料将从混合器流出，因此，将经受一定水平的剪切应力。该剪切应力对所观察到的灰泥浆料的流变性的影响没有被考虑在离线坍落测试内。此外，离线坍落度测试仍然是一种评估灰泥浆料的流变性的定性方法，而且经常发现离线测试的结果依赖于操作者，降低了离线测试的可靠性。
通常情况下，灰泥浆料在石膏板生产线上的散布质量是通过视觉来估计的。尽管操作者可能经过训练，能够在视觉上识别出不期望的浆料散布特性，但是难以注意到浆料散布方面的微小变化。因此，随着时间推移，质量可能会发生变化而不被注意到。此外，不同的操作者观察灰泥浆料的散布可能会导致不一致的结果。
因此，期望提供一种不易受上述问题影响的浆料散布分析或量化系统。
本发明的目的和方面试图至少减轻在现有已知的分析系统和方法情况下的这些问题。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供了一种浆料散布量化系统，该浆料散布量化系统包括：成型台，该成型台包括成型区域和至少一个浆料出口，该至少一个浆料出口被配置为在使用时将浆料分配到该成型区域中；传感器，该传感器关于该成型区域进行了训练(trained on the forming area)，并且被配置为捕获该成型区域的图像；以及处理器，该处理器可运行用于：对该图像进行分析，以识别该浆料；确定该浆料的至少一种特性；以及输出该浆料的该至少一种特性的至少一个指示。
本发明的关键优点在于，可以在浆料散布后立即获得或很快获得该浆料的特性。因此，可以基于该特性来识别出非期望散布并且对该非期望散布进行校正。此外，使用本发明可以提高板的质量。具体地，本发明可以用于识别空隙和其他缺陷(例如，空边缘板)。确定浆料的特性还可以用于优化浆料组成，例如，通过降低浆料的水含量来减少干燥时间和与干燥过程相关的能量消耗。
优选地，图像是一维的。替代地，图像是二维的。替代地，图像是三维的。在可以从一维图像获得要从图像确定的特性的情况下，图像可以是一维的、二维的或三维的。在图像是一维的情况下，优选将沿着垂直于在其上分配浆料的片材的移动方向的线来捕获图像。在可以从二维图像获得要从图像确定的特性的情况下，图像可以是二维的或三维的。在图像是二维的情况下，优选将在平行于或垂直于其上分配浆料的片材的移动方向的平面中捕获图像。
浆料可以是建筑浆料。建筑浆料可以是适用于形成建筑板材的浆料，例如，石膏板、水泥板或建筑领域中使用的其他板或板材。浆料可以是灰泥浆料，灰泥浆料通常用于制造石膏板。石膏板也可被称为干式墙、墙板、石膏灰胶纸夹板(sheet rock)、纸面石膏板(gypsum board)或类似物。灰泥浆料通常包括水和灰泥。此外，灰泥浆料可以包括一种或多种添加剂，例如，淀粉、玻璃纤维或已知为石膏板产品提供有益性质的其他组分。为了形成石膏板，可以水化灰泥浆料中的灰泥，并且形成石膏基质。灰泥浆料可以不包括粘结材料。在石膏板的制造过程中，灰泥浆料通常在第二张纸定位于灰泥浆料上之前，散布在第一张纸上。本发明可以用于在定位第二张纸之前，确定所散布的灰泥浆料的特性。替代地，可以使用其他合适的材料替代纸张，例如，可以用玻璃纤维垫替代一张或两张纸。
成型台可以是用于支撑浆料正在其上散布的介质的装置。成型台可以是石膏板成型台。因此，介质可以是纸、玻璃纤维垫或其他合适的片材材料。成型台可以在连续的生产工艺中使用。成型区域是成型台的一个区域或一部分，其中，浆料出口被配置为将浆料分配到该区域或该部分中、或分配在该区域或该部分上。
浆料出口可以包括多个出口孔。每个出口孔可以被配置为将浆料分配到与每个其他出口孔不同的成型区域的部分中。此外，每个出口孔可以被配置为分配具有不同组成的浆料。
在成型区域中可以设置辊和/或挤压机，以进一步散布浆料。所期望的散布可以是覆盖介质的预定区域的散布，其中，在通过辊和/或挤压机进一步散布浆料之前和/或之后将浆料散布在该预定区域上。
传感器可以包括可见光摄像头、红外线摄像头、紫外线摄像头和/或激光传感器。在一些情况下，浆料的颜色可以与在其上散布浆料的介质相似。因此，如果传感器是可见光摄像头，则处理器可能无法将浆料与介质区分开。然而，在该情况下，如果传感器包括红外线摄像头、紫外线摄像头和/或激光传感器，则处理器可以能够将浆料和介质区分开。因此，对传感器的选择可以取决于浆料和/或在其上散布浆料的介质的固有特性。传感器可以包括发射器，该发射器被配置为与可见光摄像头、红外线摄像头、紫外线摄像头和/或激光传感器配合。例如，传感器可以包括可见白光发射器和可见光摄像头。
用于识别浆料而对该图像进行的分析可以包括对该图像的至少一部分的形状、颜色、对比度和/或亮度中的一者或多者进行的分析。以这种方式，处理器可以能够将浆料和在其上散布浆料的介质区分开。处理器可以被配置为将在使用时由传感器获取的数据与预定数据集进行比较，该预定数据集包括与可允许的浆料散布对应的数据。因此，处理器可以可运行为识别不期望的浆料散布。图像分析可以离线和/或在线进行。
处理器可以获取待分析的图像的区段、图像的仅包括浆料的区段、图像的仅包括在其上散布浆料的介质的区段、和/或与浆料出口对应的区段，作为来自用户的输入或其他的输入。处理器可以被配置为在待分析的图像的区段内识别浆料和在其上散布浆料的介质。处理器还可以被配置为记录浆料特性，例如，颜色或亮度。如果浆料出口包括两个或更多个出口孔，则处理器可以被配置为识别来自第一出口孔的浆料与来自第二出口孔的浆料汇合的接合点。处理器可以被配置为沿着通过两个出口孔与接合点之间的线来分割图像。替代地，和/或附加地，处理器可以被配置为沿着成型区域的长度将图像分成两个或更多个图像部分。处理器可以被配置为计算每个图像部分的浆料覆盖比率或百分比。处理器可以被配置为输出所计算的比率。
该浆料的该至少一种特性可以包括面积、深度、形状、宽度、速度、和/或流变性能中的一者或多者。例如，当生产石膏板时，希望感兴趣区域内的浆料面积一致、浆料深度一致、形状一致、宽度一致以及浆料的流变性能一致。特性不一致可以表示不期望的浆料散布。
处理器可以被配置为使用像素特性描述对图像进行分析，以识别浆料。传感器可以被配置为捕获包括多个像素的图像。处理器可以被配置为将一个或多个像素与一个或多个其他像素进行比较。每个像素或像素群可以被表征为与被确定为相似的其他像素成一组。第一组像素可以归因于浆料，第二组像素可以归因于在其上散布浆料的介质。第三组像素和/或未被表征为第一组或第二组的像素可以归因于内含物和/或其他外来对象。
该传感器可以被配置为提供连续的图像反馈。该处理器可以被配置为提供连续的更新输出。以这种方式，可以连续地输出浆料的特性的至少一个指示，并且可以连续地监测浆料散布。如此，可以监控特性的波动并且使特性的波动最小化。例如，特性发生变化可以指示浆料的流变性能或组成发生变化。
该系统可以包括混合器。该混合器可以被配置为混合多种成分以形成该浆料。该混合器可以被配置为向该至少一个浆料出口提供该浆料。该系统可以包括成型台振动系统。该处理器还可以被配置为控制该混合器的运行和/或控制该成型台振动系统的运行。该处理器可以被配置为响应于该至少一个指示落在预定的可接受范围之外，改变该混合器的至少一种运行和/或该成型台振动系统的至少一种运行。以这种方式，系统可以自动地对所识别的浆料散布的不期望的特性进行校正。
优选地，控制混合器的运行可以包括但不限于：改变进入混合器的浆料的组成、改变混合器内的浆料的组成、改变进入混合器的泡沫的密度、改变泡沫在进入进入了混合器的浆料之前的密度、以及改变混合器内的转子的速度中的至少一者。
优选地，控制成型台振动系统的运行可以包括但不限于：改变振动频率和/或改变振动幅度。
任何设想的改变可以单独进行或与任何数量的附加改变组合进行。
该处理器可以被配置为实现该混合器和/或该成型台振动系统的运行的连续变化。连续变化可以是逐渐变化。连续变化可能意味着处理器不会在相对短的时间内使混合器和/或成型台振动系统的运行产生显著的变化。混合器和/或成型台振动系统的运行的显著变化可以在相对较的时间内实现。因此，处理器可能不会在相对短的时间内使散布的浆料的特性发生显著变化。
该处理器可以被配置为计算在预定时间段内的该至少一个指示的总和或平均值。该处理器可以被配置为响应于在该预定时间段内的该至少一个指示的总和或平均值落在预定的可接受范围之外，改变该混合器和/或该成型台振动系统的运行。因此，一次性的或以其他方式隔离的不期望的特性识别可能不会导致运行的改变。平均值可以是至少一个指示的平均数、中位数或众数。
该处理器可以被配置为识别该至少一种特性的期望变化。该处理器可以被配置为查询混合器运行变化的预定列表和/或成型台振动系统运行变化的预定列表和该至少一种特性的对应变化的预定列表。该处理器可以被配置为识别预定的混合器运行变化和/或预定的成型台振动系统运行变化，该预定的混合器运行变化和/或预定的成型台振动系统运行变化引起该至少一种特性的对应变化，该至少一种特性的对应变化与该至少一种特性的期望变化相似。该处理器可以被配置为根据所识别的、预定的混合器运行变化来改变该混合器的至少一种运行。该处理器可以被配置为根据所识别的、预定的成型台振动系统运行变化来改变该成型台振动系统的至少一种运行。该处理器可以被配置为执行上述步骤中的每个步骤，以改进或以其他方式改变混合器和/或成型台振动系统的运行，以产生更期望的浆料散布。以这种方式，该处理器可以被配置为自动地对所识别的至少一种特性进行校正。
可以为浆料的至少一种特性的指示的可接受水平设置上阈值和/或下阈值。如果该值分别超过上阈值或低于下阈值，则可以改变混合器和/或成型台振动系统的运行。在预定的可接受阈值内的波动可能不会影响运行的变化。可以对预定的可接受值应用一公差。
该系统可以被配置为改变浆料内的水、流化剂、缓凝剂、促进剂、灰泥和/或其他添加剂或成分的量。可以为每种成分的可接受范围的值提供预定范围。该系统可以被配置为通过改变任何或每种成分在其预定的可接受范围的值内的量来改变混合器的运行。
在改变混合器和/或成型台振动系统的运行与检测运行的变化的结果之间可能存在延迟。因此，在对混合器和/或成型台振动系统的运行进行第一次改变之后，该系统可以不立即对混合器和/或成型台振动系统的运行进行第二次改变，或者在指定的时间段内不对混合器和/或成型台振动系统的运行进行第二次改变。
该处理器可以被配置为修改混合器运行变化的该预定列表和/或成型台振动系统运行变化的该预定列表，以增加新的条目，该新的条目包括混合器运行变化和/或成型台振动系统运行变化、以及通过使用该系统而识别的该至少一种特性的对应变化。该处理器可以被配置为删除包括混合器运行变化和/或成型台振动系统运行变化的条目，其中，所测量的该至少一种特性的对应变化与该预定列表中包括的该至少一种特性的对应变化不同。以这种方式，该处理器可以被配置为通过使用来获悉和改进系统的运行。
本文描述的分析步骤可以形成神经网络的一部分。神经网络可以进行周期性的重新训练。重新训练可以包括对混合器运行变化的预定列表的手动修改或用户修改。替代地和/或附加地，本文描述的分析步骤可以形成机器学习、回归拟合和/或深度学习过程的一部分。
该系统可以与至少一个其他浆料散布量化系统通信。每个浆料散布量化系统可以利用混合器运行变化和/或成型台振动系统运行变化的单个预定列表。因此，神经网络可以扩展到多个浆料散布量化系统。以这种方式，可以更快速和/或更广泛地改进系统的运行。在使用时，多个浆料散布量化系统可以布置在单个地理区域中。在每个地理区域中，成分可以不同。因此，所识别的在一个地理区域中的混合器运行和/或成型台振动系统运行的变化可能不能够适用于另一个地理区域。
该处理器可以被配置为将该图像的第一部分与该图像的第二部分单独进行分析。第一部分可以是该图像的第一半，第二部分可以是该图像的第二半。第一半和第二半部可以是纵向的两半。因此，两半可以由沿着成型区域中心延伸远离浆料出口的线分开。
处理器可以被配置为将第一部分和第二部分与图像的第三部分单独进行分析。应当理解，该处理器可以被配置为对任何数量的单独部分进行分析。
处理器可以被配置为将该第一部分的该至少一种特性与该第二部分的该至少一种特性进行比较，以识别该第一部分与该第二部分之间的差异。该至少一个标识符可以包括与所识别的该第一部分与该第二部分之间的差异相关的值。该处理器可以被配置为识别第一部分与第二部分之间的对称性。该处理器可以被配置为输出指示所识别的对称性的值。
该系统可以在新的浆料出口设计的测试和分析方面发现特定的实用性。例如，该系统可以用作在研发和开发过程中对不同的浆料出口喷口设计进行量化的工具。该系统可以用于对离开每个浆料出口喷口的浆料的量进行量化。该系统可以用于对浆料出口几何形状进行优化，以改善浆料在成型台上的散布。此外，该系统可以用于对成型台设计进行优化。
该系统还可以包括显示器。该显示器可以被配置为显示浆料的至少一种特性的至少一个指示。该显示器可以被配置为显示浆料的至少一种特性的历史指示。该显示器可以被配置为显示对混合器的运行所做的改变。
根据本发明的第二方面，提供了一种使用本发明的第一方面的浆料散布量化系统对浆料散布进行量化的方法，该方法包括以下步骤：将该浆料分配到该成型区域中；通过该传感器，捕获该成型区域的图像；通过该处理器，对该图像进行分析，以识别该浆料；通过该处理器，确定该浆料的至少一种特性；以及通过该处理器，输出该浆料的该至少一种特性的至少一个指示。
优选地，通过使浆料与在其上散布浆料的介质产生差异来识别浆料。
根据本发明的第三方面，提供了一种用于控制根据本发明的第一方面的系统的计算机实施的方法。
根据本发明的第四方面，提供了至少一种非暂态计算机可读存储介质，该至少一种非暂态计算机可读存储介质包括指令，该指令在计算设备上执行时，使得该计算设备控制根据本发明的第一方面的系统。
应当理解，与本发明的第一方面相关联的每个和/或任何特征和/或优点也可以被包括于和/或应用于本发明的第二方面、第三方面和第四方面中的每个方面和/或任一方面中。
尽管本发明的一些方面在本文中是关于灰泥浆料散布进行描述的，但是应当理解，本发明也可以发现在其他领域中，例如，在食品生产领域中具有实用性。例如，本发明可以以发现在果酱或奶油散布工艺中具有实用性。此外，本发明发现在水泥板的生产中具有实用性。
具体实施方式
现在将参考附图仅通过示例来描述本发明的实施例，其中：
图1是灰泥浆料散布装置的示意性平面图；以及
图2是图1所示的灰泥浆料散布装置以及浆料散布量化系统的示意性侧视图。
图1是灰泥浆料散布装置100的示意性平面图。装置100包括混合器110，该混合器被配置为将多种成分混合成浆料。混合器110包括两个浆料出口120，这两个浆料出口被配置为将浆料130分配到一张移动的纸140上。可以设想其他数量的浆料出口120。在图1所示的视图中，纸140从左向右移动远离混合器110，并且形成最终石膏板产品的一个表面。混合器110可以是连续混合器，使得多种成分被连续地或周期性地引入到混合器中，并且从混合器110连续地分配浆料。
由于浆料130的固有粘度，浆料130随着时间推移在纸140上变平并且散布。因此，从如图1所示的平面图来看，浆料130的面积随着其移动远离混合器110而增大，并且与最近分配的浆料130相比，有更多的时间来散布。
来自两个浆料出口120中的每个浆料出口的浆料130最终充分散布，以在汇合点150处与另一个浆料出口130的浆料汇合。然后，来自两个浆料出口120中的每个浆料出口的浆料形成单个浆料130团，该浆料团继续在纸140上散布并且面积增加，如图1的视图所示。
浆料130可能具有不均匀的深度或其他不期望的散布特性。浆料130和纸140通过或经过挤压机(extruder)160，该挤压机被配置为使浆料130变平至与石膏板产品的期望厚度相对应的、均匀且预定的深度。
浆料130的特性以及浆料130在浆料出口120与挤压机160之间的区域中的散布特性可能是人们感兴趣的。因此，如图2所示，可以提供浆料散布量化系统，以对由分别与两个浆料出口120的出口孔对齐的线170和与挤压机160的入口对齐的线180界定的区域中的浆料130进行分析。然而，也可以设想，在挤压机160的下游区域中的浆料130的散布特性可能是人们感兴趣的。在这样的实施例中，挤压机160位于成型区域内。
图2是图1所示的灰泥浆料散布装置100以及浆料散布量化系统200的示意性侧视图。浆料散布量化系统200包括摄像头210，该摄像头被配置为捕获位于界定感兴趣区域的线170、180之间的浆料130和纸140的视频反馈。摄像头210被配置为向处理器220提供视频反馈。
处理器220被配置为对来自摄像头210的视频反馈进行分析，以确定浆料130的特性和/或浆料130散布的特性。例如，处理器220可以被配置为确定位于感兴趣区域内的浆料130的面积和纸140的面积，并且输出与被浆料130覆盖的纸140的百分比相对应的值。可以设想其他特性。
处理器220可以被配置为执行多个分析步骤，以提供与被浆料130覆盖的纸140的百分比相对应的值。处理器220可以被配置为接收视频的与感兴趣区域相关的区段(fieldof the video)、视频的仅包括纸140的区段、视频的仅包括浆料130的区段、以及视频的与浆料出口120相关的区段，作为来自用户的输入。视频的与浆料出口120相关的区段可以为这样的区段，该区段的宽度等于浆料出口120的宽度并且其长度足以包括汇合点(图2中未示出)。
然后，处理器220可以经由像素特性描述(pixel characterisation)或任何其他分析技术，确定视频的与对应于纸140和浆料130的感兴趣区域相关的区段内的区域。如果使用像素特性描述，则处理器220可以识别与视频的仅包括浆料130的区段内的像素相似的像素，确定该像素包括浆料，并且识别与视频的仅包括纸140的区段内的像素相似的像素，并且确定该像素包括纸。然后，处理器220可以能够计算感兴趣区域内被浆料130覆盖的纸140的总百分比面积。
此外，处理器220可以被配置为将视频反馈图像分成多个部分并且对每个部分单独进行分析。每个图像可以沿着平分两个浆料出口120和汇合点(图2中未示出)的线分成两半，并且评估两半之间的对称性。
处理器220被配置为向显示器230提供信息，例如，与纸140被浆料130覆盖的百分比相对应的值。显示器230可以以图表或其他方式示出信息。
处理器220还被配置为向自动化系统240提供信息，例如，与纸140被浆料130覆盖的百分比相对应的值。自动化系统240可以如上所述控制混合器110的运行。自动化系统240可以响应于由处理器220提供的信息来控制混合器110的运行。例如，如果被浆料130覆盖的纸140的面积低于预定的可接受范围，则可以使混合器110运行以向浆料添加更多的水和/或流化剂以降低粘度。
处理器220还被配置为向监督系统250提供信息，例如，与纸140被浆料130覆盖的百分比相对应的值。监督系统250可以允许用户监督生产。
还设置激光传感器260，该激光传感器被配置为测量在挤压机160的入口处的浆料130的散布特性(例如，深度)。激光传感器260可以向处理器220提供测量结果或其他信息。

Claims (15)

1.一种浆料散布量化系统，包括：
成型台，所述成型台包括成型区域和至少一个浆料出口，所述至少一个浆料出口被配置为在使用时将浆料分配到所述成型区域中；
传感器，所述传感器关于所述成型区域进行了训练，并且被配置为捕获所述成型区域的图像；以及
处理器，所述处理器可运行用于：
对所述图像进行分析，以识别所述浆料；
确定所述浆料的至少一种特性；以及
输出所述浆料的所述至少一种特性的至少一个指示。
2.根据权利要求1所述的浆料散布量化系统，其中，用于识别所述浆料而对所述图像进行的分析包括：对所述图像的至少一部分的形状、颜色、对比度和/或亮度中的一者或多者进行的分析。
3.根据权利要求1或2所述的浆料散布量化系统，其中，所述浆料的所述至少一种特性包括面积、深度、形状、宽度、速度、和/或流变性能中的一者或多者。
4.根据前述权利要求中任一项所述的浆料散布量化系统，其中，所述传感器被配置为提供连续的图像反馈，并且所述处理器被配置为提供连续的更新输出。
5.根据前述权利要求中任一项所述的浆料散布量化系统，其中，所述系统包括混合器，所述混合器被配置为混合多种成分以形成所述浆料，并且将所述浆料提供到所述至少一个浆料出口和/或成型台振动系统，其中，所述处理器还被配置为控制所述混合器和/或所述成型台振动系统的运行。
6.根据权利要求5所述的浆料散布量化系统，其中，响应于所述至少一个指示落在预定的可接受范围之外，所述处理器被配置为改变所述成型台振动系统的至少一种运行和/或所述混合器的运行。
7.根据权利要求6所述的浆料散布量化系统，其中，所述处理器被配置为实现所述混合器和/或所述成型台振动系统的运行的连续变化。
8.根据权利要求6或7所述的浆料散布量化系统，其中，所述处理器被配置为计算在预定时间段内的所述至少一个指示的总和或平均值，并且响应于在所述预定时间段内的所述至少一个指示的总和或平均值落在预定的可接受范围之外，改变所述混合器和/或所述成型台振动系统的运行。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的浆料散布量化系统，其中，所述处理器被配置为：
识别所述至少一种特性的期望变化；
查询混合器运行变化的预定列表和/或成型台振动系统运行变化的预定列表和所述至少一种特性的对应变化的预定列表；
识别预定的混合器运行变化和/或预定的成型台振动系统运行变化，所述预定的混合器运行变化和/或预定的成型台振动系统运行变化引起所述至少一种特性的对应变化，所述至少一种特性的对应变化与所述至少一种特性的期望变化相似；以及
根据所识别的、预定的混合器运行变化来改变所述混合器的至少一种运行，和/或根据所识别的、预定的成型台振动系统运行变化来改变所述成型台振动系统的至少一种运行。
10.根据权利要求9所述的浆料散布量化系统，其中，所述处理器被配置为：修改混合器运行变化的所述预定列表和/或成型台振动系统变化的所述预定列表，以增加新的条目，所述新的条目包括混合器运行变化和/或成型台振动系统运行变化、以及通过使用所述系统而识别的所述至少一种特性的对应变化；和/或删除包括混合器运行变化和/或成型台振动系统运行变化的条目，其中，所测量的所述至少一种特性的的对应变化与所述预定列表中包括的所述至少一种特性中的所述对应变化不同。
11.根据前述权利要求中任一项所述的浆料散布量化系统，其中，所述处理器被配置为将所述图像的第一部分与所述图像的第二部分单独进行分析。
12.根据权利要求11所述的浆料散布量化系统，其中，所述处理器被配置为将所述第一部分的所述至少一种特性与所述第二部分的所述至少一种特性进行比较，以识别所述第一部分与所述第二部分之间的差异，并且所述至少一个标识符包括与所识别的所述第一部分与所述第二部分之间的差异相关的值。
13.一种使用根据前述权利要求中任一项所述的浆料散布量化系统来量化浆料散布的方法，所述方法包括以下步骤：
将浆料分配到所述成型区域中；
通过所述传感器，捕获所述成型区域的图像；
通过所述处理器，对所述图像进行分析，以识别所述浆料；
通过所述处理器，确定所述浆料的至少一种特性；以及
通过所述处理器，输出所述浆料的所述至少一种特性的至少一个指示。
14.一种计算机实施的方法，所述计算机实施的方法用于控制根据权利要求1至12中任一项所述的系统。
15.至少一种非暂态计算机可读存储介质，所述至少一种非暂态计算机可读存储介质包括指令，所述指令在计算设备上执行时，使得所述计算设备控制根据权利要求1至12中任一项所述的系统。
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