CN116533507A - 一种纸塑覆膜喷码用加工设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种纸塑覆膜喷码用加工设备，包括上料传送带、下料传送带、夹持组件、控制台、覆膜组件、喷码机、图像识别系统；上料传送带与下料传送带分别位于覆膜组件的两端；夹持组件位于覆膜组件上方，用于夹持盒体，喷码机位于覆膜组件上方，用于对盒体喷码；控制台连接夹持组件，实现盒体自动夹持上料和自动夹持下料；控制台连接覆膜组件、喷码机，控制覆膜和喷码工作；控制台嵌入图像识别系统，用于识别加工不合格的盒体。本发明有益效果：识别纸塑覆膜质量，提高纸塑加工的良品率和效率。

Description

一种纸塑覆膜喷码用加工设备
技术领域
本发明属于纸塑加工技术领域，尤其是涉及纸塑覆膜喷码用加工设备。
背景技术
纸塑覆膜技术是一种具有广泛应用的复合材料制造流程，它涉及将塑料薄膜和纸张捆绑在一起，以产生特定功能的新型包装材料。这种技术通常依赖于热封或粘合剂来实现纸张和塑料层的紧密结合，创建出强度高、防潮性好的包装材料。在纸塑加工的过程中，喷码成为了一个重要环节。喷码技术运用微小的墨水滴在产品或包装表面形成可读的字符和图形，有效地记录了产品的关键信息。因此，喷码工序通常会与覆膜工序相邻进行，以提高生产效率。纸塑覆膜的制作过程需要一定的温度控制，以确保达到理想的热封效果。而当前的热封技术，如利用导热油加热辊、水加热辊、蒸汽加热辊、电加热辊等，都存在一些技术问题。主要问题在于难以对温度进行持续稳定的控制，这可能导致纸塑覆膜质量的不一致。比如，部分覆膜可能出现气泡、褶皱等问题。严重情况下，纸塑变形过大，使得成品不符合规格。如果不能即时剔除这些不合格产品，就会降低整体加工的良品率。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种纸塑覆膜喷码用加工设备，以识别纸塑覆膜质量，提高纸塑加工的良品率和效率。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种纸塑覆膜喷码用加工设备。
进一步的，包括上料传送带、下料传送带、夹持组件、控制台、覆膜组件、喷码机、图像识别系统；
上料传送带与下料传送带分别位于覆膜组件的两端；
夹持组件位于覆膜组件上方，用于夹持盒体，喷码机位于覆膜组件上方，用于对盒体喷码；
控制台连接夹持组件，实现盒体自动夹持上料和自动夹持下料；
控制台连接覆膜组件、喷码机，控制覆膜和喷码工作；
控制台嵌入图像识别系统，用于识别加工不合格的盒体。
进一步的，所述图像识别系统包括机械连杆、工业相机、识别决策模型；
机械连杆位于所述覆膜组件上方、侧方，工业相机安装在机械连杆的一端，实现两自由度的移动和两自由度的旋转；
识别决策模型的操作步骤如下：
S1、图片采集预处理：工业相机拍取盒体加工完后的照片，并改善盒体的图像质量，将其转化为模型输入格式；
S2、特征提取：提取图像中盒体本地的特征信息向量X；
S3、模型训练：利用大量的盒体本地特征信息向量X训练随机森林模型并构建决策树；
S4、实用决策：利用已构建到一定程度的决策树组合成随机森林模型判断当前盒体的覆膜喷码质量，并发出决策信号至所述控制台。
进一步的，所述步骤S1采集图片包括盒体上面、正面、背面、左面、右面的图片，每张照片标注盒体的位置及合格信息；
所述步骤S2的特征信息向量X包括盒体形状特征、盒体表面颜色特征、盒体表面覆膜缺陷特征、喷码位置特征。
进一步的，所述S2中包括：
盒体形状特征包括，利用边缘检测算法Canny提取对角线作为形状特征信息，特征点如下：
d_1=sqrt((x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2)
d_2=sqrt((x_4-x_3)^2+(y_4-y_3)^2)
d_1、d_2分别为盒体对角线长度，x_1、x_2、x_3、x_4、y_1、y_2、y_3、y_4分别为盒体面的四个角的平面坐标，sqrt-根号；
盒体表面颜色特征利用颜色直方图提取颜色特征；
盒体表面覆膜缺陷特征利用纹理分析算法GLCM提取覆膜上的缺陷特征；
喷码位置利用模板匹配算法NCC提取喷码位置特征。
进一步的，所述纹理分析算法GLCM反映盒体的上面、正面、背面、左面、右面的纹理信息，其中相关性缺陷特征表示如下：
∑C_((i,j))=∑(i,j)[(i-μx)(j-μy)P(i,j)]/(σx*σy)
ε＜i,j
其中，(i,j)-行和列索引，P(i,j)-对应位置的元素值，μx、μy分别表示在水平方向和垂直方向上的均值，σx、σy分别表示水平方向和垂直方向上的标准差；ε-截断值；
ε用于剔除图片边缘像素。
进一步的，所述步骤S4实用决策通过决策函数利用特征信息向量X作为输入，评估盒体覆膜喷码质量，决策函数为：
y_hat=argmax_c{count_c1,count_c2,count_c3}
count_c1=∑[h_t(x)=c1]
y_hat-预测类别标签；c1-合格盒体、c2-盒体覆膜不合格、c3-盒体喷码不合格；argmax_c-取最大值；h_t(x)-第t棵决策树的预测结果，t=1,2…T；count-对应类别标签决策树的数量；
y_hat=c1时为盒体覆膜喷码合格，否则标记为不合格。
进一步的，所述夹持组件包括夹臂、导轨、横向气缸；
夹臂与导轨滑动连接，横向气缸固定在导轨上，横向气缸连接夹臂，用于推动夹臂在导轨上滑动；
夹臂包括竖向气缸、夹具，竖向气缸与夹具连接，用于夹持/松开盒体。
进一步的，覆膜组件包括热辊、升降轴、承载台；
热辊连接电加热器、PID控制器，实现温度控制；
承载台位于热辊中间，升降轴连接承载台，盒体在承载台上被热辊覆膜。
进一步的，所述喷码机位于承载台上方，喷码机向下移动对准盒体实现喷码。
进一步的，所述下料传送带还安装称重机、剔除组件；
称重机位于下料传送带中间，配合下料传送带的物料停止点实现对盒体称重；
剔除组件位于下料传送带末端，剔除组件包括推杆、滑轨、气缸；
推杆连接气缸，推杆与滑轨滑动连接，实现剔除下料传送带上的盒体；
所述控制台还位于加工设备的一侧，控制台还连接称重机、剔除组件，控制流程如下：
T1、控制夹持组件夹持上料传送带上的盒体移至承载台上；
T2、控制热辊对盒体覆膜，喷码机对盒体喷码；
T3、利用图像识别系统识盒体覆膜喷码质量，并决策盒体加工是否合格；
T4、控制夹持组件夹持承载台上的盒体移至下料传送带；
T5、控制下料传送带对盒体进行称重，并根据图像识别系统的决策值启动剔除组件对下料传送带上不合格的盒体进行剔除。
相对于现有技术，本发明所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备具有以下有益效果：
（1）本发明所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，利用图像识别系统和机械自动化生产流水线完成对盒体覆膜喷码及劣品剔除工序，提高了产品的良品率；
（2）本发明所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，将已测试完成的图像识别系统嵌入控制台内，实现对盒体覆膜喷码自动化加工，提高了加工效率；
（3）本发明所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，根据实际情况引入一个截断值ε，优势在于使用截断值剔除图片边缘的像素，减少因实际工况中盒体边缘部分覆膜必然存在质量问题而引起误判造成材料浪费，如气泡、板结、褶皱等。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的加工设备轴测图示意图；
图2为本发明实施例所述的加工设备俯视图示意图；
图3为本发明实施例所述的加工设备轴测图示意图；
图4为本发明实施例所述的剔除组件轴测局部图示意图；
图5为本发明实施例所述的加工设备局部图示意图；
图6为本发明实施例所述的加工设备局部图示意图；
图7为本发明实施例所述的加工设备局部图示意图；
图8为本发明实施例所述的夹持组件局部图示意图；
图9为本发明实施例所述的识别决策模型的操作步骤示意图；
图10为本发明实施例所述的控制台控制流程图示意图。
附图标记说明：
1-上料传送带；2-下料传送带；3-夹持组件；301-夹臂；3011-竖向气缸；3012-夹具；302-导轨；303-横向气缸；4-控制台；5-覆膜组件；501-热辊；502-升降轴；503-承载台；6-喷码机；7-工业相机；8-机械连杆；9-称重机；10-剔除组件；11-推杆；12-滑轨；13-气缸；14-盒体。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本技术方案利用图像识别系统和机械自动化生产流水线完成对盒体覆膜喷码及劣品剔除工序，提高了产品的良品率。主要针对长方体盒体14覆膜热封时的覆膜质量与形变程度做出智能化判断，提高了加工设备的自动化程度。
一种纸塑覆膜喷码用加工设备，主要上料传送带1、下料传送带2、夹持组件3、控制台4、覆膜组件5、喷码机6组成，其中控制台4为一台工业计算机，并嵌入图像识别系统。
进一步的，上料传送带1与下料传送带2分别位于覆膜组件5的两端，起到盒体14上料下料的作用。夹持组件3位于覆膜组件5上方，一边夹持上料传送带1上的盒体14至覆膜组件5处，一边夹持覆膜组件5处已加工完的盒体14至下料传送带2上。喷码机6位于覆膜组件5上方，待覆膜组件5支撑并限位好盒体14后，对盒体14进行喷码。控制台4作为中枢，控制台4连接夹持组件3实现盒体14自动夹持上料和自动夹持下料；连控制台4接覆膜组件5和喷码机6，以控制覆膜组件5和喷码机6对盒体14实现有序地覆膜喷码工作。控制台4嵌入有图像识别系统，用于识别加工不合格的盒体14。
进一步的，图像识别系统包括机械连杆8、工业相机7、识别决策模型。机械连杆8位于所述覆膜组件5上方、侧方，工业相机7安装在机械连杆8的一端，实现两自由度的移动和两自由度的旋转，并且在投入使用之前现有进行校准测试，优势在于可对加工盒体14的上面、正面、背面、左面、右面进行垂直拍照，方便后续识别决策模型进行识别图像。具体的，识别决策模型的操作步骤如下：
S1、图片采集预处理：工业相机7拍取盒体14加工完后的照片，并改善盒体14的图像质量，将其转化为模型输入格式；
S2、特征提取：提取图像中盒体14本地的特征信息向量；
S3、模型训练：利用大量的盒体14本地特征信息向量训练随机森林模型并构建决策树，具体的将数据集划分为训练集和测试集，优选比例为80%和20%。使用训练集对随机森林模型进行训练。设置决策树数量优选100棵，其余参数采用默认值；
S4、实用决策：利用已构建到一定程度的决策树组合成随机森林模型判断当前盒体14的覆膜喷码质量，并发出决策信号至所述控制台4。
具体的，步骤S1采集图片包括盒体14上面、正面、背面、左面、右面的图片，并且在每张照片标注盒体14的位置及合格信息。步骤S2的特征信息向量X包括盒体14形状特征、盒体14表面颜色特征、盒体14表面覆膜缺陷特征、喷码位置特征，在输入模型之前对所有特征信息向量X进行归一化处理，优选最小-最大归一化处理算法。
进一步的，S2中盒体14形状特征具体操作包括，盒体14形状特征利用边缘检测算法Canny对原始图像使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以消除噪声，计算平滑后图像的梯度幅值和方向，找出可能的边缘点，应用非极大值抑制（NMS）技术对梯度进行细化，消除多余的边缘响应，使用双阈值法确定真实边缘，并通过边缘连接生成完整的边缘，其中包括提取对角线作为形状特征信息，特征点如下：
d_1=sqrt((x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2)
d_2=sqrt((x_4-x_3)^2+(y_4-y_3)^2)
d_1、d_2分别为盒体14对角线长度，x_1、x_2、x_3、x_4、y_1、y_2、y_3、y_4分别为盒体14面的四个角的平面坐标，sqrt-根号；
盒体14表面颜色特征利用现有技术中颜色直方图提取颜色特征。喷码位置利用现有的模板匹配算法NCC提取喷码位置特征。
盒体14表面覆膜缺陷特征利用纹理分析算法GLCM提取覆膜上的缺陷特征；具体的，纹理分析算法GLCM反映盒体14的上面、正面、背面、左面、右面的纹理信息，优选0°、45°、90°和135°四个方向，距离为1，计算对比度、能量、相关性和同质性共16个特征值，其中相关性缺陷特征表示如下：
∑C_((i,j))=∑(i,j)[(i-μx)(j-μy)P(i,j)]/(σx*σy)
ε＜i,j
其中，C_((i,j))-协方差矩阵，(i,j)-行和列索引，P(i,j)-对应位置的元素值，μx、μy分别表示在水平方向和垂直方向上的均值，σx、σy分别表示水平方向和垂直方向上的标准差；ε-截断值。根据实际情况引入一个截断值ε，优势在于使用截断值剔除图片边缘的像素，减少因实际工况中盒体14边缘部分覆膜必然存在质量问题而引起误判造成材料浪费，如气泡、板结、褶皱等。
进一步的，随机森林模型进行分类预测是一个合理的选择，因为它具有较好的泛化能力，并且对于不平衡数据集表现良好，步骤S4实用决策通过决策函数利用特征信息向量X作为输入向量，评估盒体覆膜喷码质量，决策函数为：
y_hat=argmax_c{count_c1,count_c2,count_c3}
count_c1=∑[h_t(x)=c1]
y_hat-预测类别标签；c1-合格盒体、c2-盒体14覆膜不合格、c3-盒体喷码不合格；argmax_c-取最大值；h_t(x)-第t棵决策树的预测结果，t=1,2…T；count-对应类别标签决策树的数量；y_hat=c1时为盒体覆膜喷码合格，否则标记为不合格。
具体的如图1-10所示，来料盒体14的底部已经与塑料膜粘在一起，并且塑料膜已裁剪好。夹持组件3包括夹臂301、导轨302、横向气缸303。夹臂301与导轨302滑动连接，横向气缸303固定在导轨302上，横向气缸303连接夹臂301，用于推动夹臂301在导轨302上滑动。夹臂301包括竖向气缸3011、夹具3012，竖向气缸3011与夹具3012连接，用于夹持/松开盒体14。在导轨302的两端都设置一个夹臂301，一个夹臂301夹持上料的盒体14，另一个夹持下料的盒体14，配合上料传送带1的物料停止点实现夹持盒体14。
具体的如图6所示，覆膜组件5包括热辊501、升降轴502、承载台503。至少四个热辊501，每个热辊501作用与盒体14的一个面。热辊501还设置有电加热器和PID控制器，电加热器给热辊501加热，PID控制器连接电加热器，PID控制器作为常用的闭环控制技术可以很好的自动调节和维持热辊501的温度，可以持续并稳定地控制温度。承载台503位于几个的热辊501中间，盒体14在承载台503上被热辊501覆膜，升降轴502连接承载台503，通过升降轴502的升降和热辊501的转动使盒体14的四面与塑料膜进行热封覆膜。
进一步的，喷码机6位于承载台503上方，喷码机6向下移动对准盒体14实现喷码。
进一步的，下料传送带2还安装称重机9、剔除组件10。称重机9位于下料传送带2中间，配合下料传送带2的物料停止点实现对盒体14称重。剔除组件10位于下料传送带2末端，剔除组件10包括推杆11、滑轨12、气缸13，推杆11连接气缸13，推杆11与滑轨12滑动连接，当气缸13接收到信号时即推动推杆11进行一次冲程的来回移动，实现剔除下料传送带2上的盒体14；
进一步的，控制台4位于加工设备的一侧，连接下料传送带2、夹持组件3、覆膜组件5、喷码机6，将已测试完成的图像识别系统嵌入控制台4内，实现对盒体覆膜喷码自动化加工，提高了加工效率，控制流程如下：
T1、控制台4控制夹持组件3夹持上料传送带1上的盒体14移至承载台503上；
T2、控制台4控制热辊501对盒体14覆膜，喷码机6对盒体喷码；
T3、控制台4利用图像识别系统识盒体覆膜喷码质量，并决策盒体14加工是否合格；
T4、控制台4控制夹持组件3夹持承载台503上的盒体14移至下料传送带2；
T5、控制台4控制下料传送带2对盒体14进行称重，并根据图像识别系统的决策值启动剔除组件10对下料传送带2上不合格的盒体14进行剔除，同时保留加工合格的盒体14进入下一工序。
实施例1：
盒体14及塑料膜被上料传送带1传输至进料口时，传送带停止运动，夹持组件3夹持盒体14并移至承载台503上，承载台503随升降轴502的作用下降，下降过程中塑料膜被热辊501支撑，热辊501转动并配合升降轴502给盒体14覆膜热封，覆膜完成后正上方的喷码机6下降并对盒体喷码。完成覆膜和喷码工序后升降轴502复位，承载台503上升至初始位置，此时工业相机7开始拍照取证，图像数据上传至图像识别系统，进行图片采集预处理、特征提取、（随机森林模型前期已经完成一定数量的训练，此时是实际生产阶段所以直接进行应用）实用决策，针对该种长方体盒体14的图像识别，主要侧重方面包括：俯视图上开口与底部开口边缘之间的距离，边缘检测算法Canny提取对角线长度；侧视图的纹理特征，应用纹理分析算法GLCM并剔除边缘像素模糊的影响，计算纹理相关性缺陷；还包括一些其它常用的图像识别特征。将这些特征信息向量输入至随机森林模型，进行实用决策判断盒体覆膜喷码是否合格。此时夹持组件3开始运作，夹持加工完的盒体14移至下料传送带2，下料传送带2的称重机9开始对其进行称重，随后来到剔除组件10处，之前控制台4已通过图像识别系统决策出该盒体14是否合格，若合格则剔除组件10不发生作用，盒体14随下料传送带2传输至下一工位上；若不合格，盒体14则被推杆11推出下料传送带2，落到周转桶里。此时一个盒体覆膜喷码加工工作已完成，上传传送带开始传输下一个待加工盒体14，以此周而复始进行加工工作。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。上述单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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 (10)

1.一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：包括上料传送带(1)、下料传送带(2)、夹持组件(3)、控制台(4)、覆膜组件(5)、喷码机(6)、图像识别系统；
上料传送带(1)与下料传送带(2)分别位于覆膜组件(5)的两端；
夹持组件(3)位于覆膜组件(5)上方，用于夹持盒体(14)，喷码机(6)位于覆膜组件(5)上方，用于对盒体喷码；
控制台(4)连接夹持组件(3)，实现盒体(14)自动夹持上料和自动夹持下料；
控制台(4)连接覆膜组件(5)、喷码机(6)，控制覆膜和喷码工作；
控制台(4)嵌入图像识别系统，用于识别加工不合格的盒体(14)。
2.根据权利要求1所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：所述图像识别系统包括机械连杆(8)、工业相机(7)、识别决策模型；
机械连杆(8)位于所述覆膜组件(5)上方、侧方，工业相机(7)安装在机械连杆(8)的一端，实现两自由度的移动和两自由度的旋转；
识别决策模型的操作步骤如下：
S1、图片采集预处理：工业相机(7)拍取盒体(14)加工完后的照片，并改善盒体(14)的图像质量，将其转化为模型输入格式；
S2、特征提取：提取图像中盒体(14)本地的特征信息向量X；
S3、模型训练：利用大量的盒体(14)本地特征信息向量X训练随机森林模型并构建决策树；
S4、实用决策：利用已构建到一定程度的决策树组合成随机森林模型判断当前盒体(14)的覆膜喷码质量，并发出决策信号至所述控制台(4)。
3.根据权利要求2所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：所述步骤S1采集图片包括盒体(14)上面、正面、背面、左面、右面的图片，每张照片标注盒体(14)的位置及合格信息；
所述步骤S2的特征信息向量X包括盒体(14)形状特征、盒体(14)表面颜色特征、盒体(14)表面覆膜缺陷特征、喷码位置特征。
4.根据权利要求3所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：所述S2中：
盒体(14)形状特征包括：利用边缘检测算法Canny提取对角线作为形状特征信息，特征点如下：
d_1=sqrt((x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2)
d_2=sqrt((x_4-x_3)^2+(y_4-y_3)^2)
d_1、d_2分别为盒体(14)对角线长度，x_1、x_2、x_3、x_4、y_1、y_2、y_3、y_4分别为盒体(14)面的四个角的平面坐标，sqrt-根号；
盒体(14)表面颜色特征利用颜色直方图提取颜色特征；
盒体(14)表面覆膜缺陷特征利用纹理分析算法GLCM提取覆膜上的缺陷特征；
喷码位置利用模板匹配算法NCC提取喷码位置特征。
5.根据权利要求4所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：所述纹理分析算法GLCM反映盒体(14)的上面、正面、背面、左面、右面的纹理信息，其中相关性缺陷特征表示如下：
∑C_((i,j))=∑(i,j)[(i-μx)(j-μy)P(i,j)]/(σx*σy)
ε＜i,j
其中，C_((i,j))-协方差矩阵，(i,j)-行和列索引，P(i,j)-对应位置的元素值，μx、μy分别表示在水平方向和垂直方向上的均值，σx、σy分别表示水平方向和垂直方向上的标准差；ε-截断值；
ε用于剔除图片边缘像素。
6.根据权利要求3所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：所述步骤S4实用决策通过决策函数利用特征信息向量X作为输入，评估盒体覆膜喷码质量，决策函数为：
y_hat=argmax_c{count_c1,count_c2,count_c3}
count_c1=∑[h_t(x)=c1]
y_hat-预测类别标签；c1-合格盒体、c2-盒体覆膜不合格、c3-盒体喷码不合格；argmax_c-取最大值；h_t(x)-第t棵决策树的预测结果，t=1,2…T；count-对应类别标签决策树的数量；
y_hat=c1时为盒体覆膜喷码合格，否则标记为不合格。
7.根据权利要求1所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：所述夹持组件(3)包括夹臂(301)、导轨(302)、横向气缸(303)；
夹臂(301)与导轨(302)滑动连接，横向气缸(303)固定在导轨(302)上，横向气缸(303)连接夹臂(301)，用于推动夹臂(301)在导轨(302)上滑动；
夹臂(301)包括竖向气缸(3011)、夹具(3012)，竖向气缸(3011)与夹具(3012)连接，用于夹持/松开盒体(14)。
8.根据权利要求1所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：覆膜组件(5)包括热辊(501)、升降轴(502)、承载台(503)；
热辊(501)连接电加热器、PID控制器，实现温度控制；
承载台(503)位于热辊(501)中间，升降轴(502)连接承载台(503)，盒体(14)在承载台(503)上被热辊(501)覆膜。
9.根据权利要求8所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：所述喷码机(6)位于承载台(503)上方，喷码机(6)向下移动对准盒体(14)实现喷码。
10.根据权利要求1所述的一种纸塑覆膜喷码用加工设备，其特征在于：所述下料传送带(2)还安装称重机(9)、剔除组件(10)；
称重机(9)位于下料传送带(2)中间，配合下料传送带(2)的物料停止点实现对盒体(14)称重；
剔除组件(10)位于下料传送带(2)末端，剔除组件(10)包括推杆(11)、滑轨(12)、气缸(13)；
推杆(11)连接气缸(13)，推杆(11)与滑轨(12)滑动连接，实现剔除下料传送带(2)上的盒体(14)；
所述控制台(4)还位于加工设备的一侧，控制台(4)还连接称重机(9)、剔除组件(10)，控制流程如下：
T1、控制夹持组件(3)夹持上料传送带(1)上的盒体(14)移至承载台(503)上；
T2、控制热辊(501)对盒体覆膜，喷码机(6)对盒体喷码；
T3、利用图像识别系统识盒体覆膜喷码质量，并决策盒体(14)加工是否合格；
T4、控制夹持组件(3)夹持承载台(503)上的盒体(14)移至下料传送带(2)；
T5、控制下料传送带(2)对盒体(14)进行称重，并根据图像识别系统的决策值启动剔除组件(10)对下料传送带(2)上不合格的盒体(14)进行剔除。
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