CN1672106A - 尤其是在包括印刷步骤的在线生产过程中控制和监控热塑性挤压型材的生产的方法 - Google Patents

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CN1672106A CNA038180073A CN03818007A CN1672106A CN 1672106 A CN1672106 A CN 1672106A CN A038180073 A CNA038180073 A CN A038180073A CN 03818007 A CN03818007 A CN 03818007A CN 1672106 A CN1672106 A CN 1672106A
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Abstract

本发明提供了尤其是在具有印刷步骤的在线生产过程中用于利用光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库控制和监控热塑性挤压型材生产的方法，由中央控制台与检验装置一起操纵和控制在线生产过程。

Description

尤其是在包括印刷步骤的在线生产过程中 控制和监控热塑性挤压型材的生产的方法
本发明涉及一种尤其是在具有印刷步骤的在线生产过程中控制和监控热塑性挤压型材(Extrusionsprofilen)的生产的方法。
现有技术
热塑性挤压型材的生产及直接压印和印刷工艺在实践中是已知的。使用例如DE 2613411C2中所描述的滚压和旋压工艺。考虑到自动化生产和工艺流程以及生产热塑性挤压型材-如边缘带(Kantenbinder)、压延机等-的多种印刷图案变化，那里所述的方法是不适合的。尤其是长的生产技术转换时间成本高且费时。
DE 19823195 A1提供了用于印刷塑料表面的生产方法和数字压印方法及其装置。为此，借助于扫描仪或数码相机以数字方式记录压印图样，并输入到计算机-打印机单元，这个单元控制生产中的印刷步骤。所使用的打印机系统为喷墨打印机、激光打印机或热转印打印机。这些方法的缺点在于在生产中需要借助于数据载体，如CD-ROM或其他存储介质，将数据转录到计算机-打印机单元上。
DE 10049826 A1描述了一种用于被挤压的塑料物质的生产方法和计算机控制的压印方法。计算机控制的压印方法使用大量的、事先借助于扫描仪和数码相机存储在用于控制压印过程的计算机中的压印/图案模型。这种计算机控制的生产和印刷塑料物质的方法的不足在于需要由图案记录装置实现的图案/模型存储的中间步骤。对于印刷，由文献已知多色压印技术的方法，例如数字印刷版，其中数字压印图案数据到印刷设备外的单个印刷版/打印辊上的传输可以作为所谓的计算机到板的方法来实现，或者通过将全部数字图案数据传输到印刷版/打印辊上，作为所谓的计算机到压印的方法来实现，或者通过将数字图案数据传输到图案载体磁鼓上，作为所谓的计算机到印刷的方法来实现。
上述现有技术中已知的方法和装置具有以下缺点，即它们不能尤其是在具有印刷步骤的在线生产过程中对热塑性挤压型材生产进行具有的错误识别的控制和监控。
热塑性挤压型材的生产通常在多级工艺流程中在以下处理步骤中实现：
-准备基本材料，
-用于包括配色的挤压步骤的母料(Masterbatches)的材料预加工，
-挤压步骤，
-在冷却段中冷却，
-为了对所使用的基本材料进行印刷准备而进行表面预处理，
-涂敷增附剂层，
-具有客户特定的设计和/或图样的多级印刷步骤，
-涂敷耐磨的涂层，
-通过照射装置硬化这个涂层，
-卷绕过程，以及
-为客户准备发送。
其中，具有由交替的压印/设计图案、压印颜色和不同基本材料所决定的、特定于客户的压印图样的印刷步骤是一个复杂的过程，这个过程在现有技术中包括手动步骤。
在热塑性挤压型材的在线生产过程中，经常会出现以下情况：客户，例如来自家具业的客户，希望有热塑性挤压型材的样品或选样，用这些样品或选样他们希望已经完成了不同定额或数量的成品边缘带。如果客户定单是印刷图样形式的，那么定单被手工地转交到生产中。生产中工作人员的任务是，为具有客户压印样品的热塑性挤压型材准备在线生产过程，提供基本材料，对挤压步骤的母料进行材料预加工，以及开始具有包括印刷的连续工序流程的挤压步骤。
由不同工艺流程所构成的印刷步骤与基本材料的选择、材料预处理、挤压过程以及用于压印准备的表面预处理相关。在一个这种生产客户特定的、具有希望的压印和色彩设计/模型的热塑性挤压型材的复杂方法中，不可避免地有生产差错。例如存在这样的可能性，即没有使用正确的特定基本材料，没有正确地调节压印预处理，或者印刷步骤与客户要求不一致。而且，所使用的生产设备以很高的速度工作，每分钟生产很多米的挤压型材。
其中，后来在成品中才发现错误，由此浪费了时间和材料。为此，需要一种有效的方法，尤其是在具有印刷步骤的在线生产过程中控制和监控热塑性挤压型材的生产。
因此本发明的任务是提供一种方法，尤其是在具有印刷步骤的在线生产过程中控制和监控热塑性挤压型材的生产。
该任务通过根据权利要求1的特征的方法以及根据权利要求22的装置来解决。在从属权利要求中提供了其他有利的特征。
近10年以来，模糊神经技术已经被用于消费品产业以及投资品产业中，甚至用于工业生产过程和/或监控方法的建模、分析、控制和优化。
根据本发明的在具有印刷步骤的在线生产过程中控制和监控热塑性挤压型材的生产的方法规定，热塑性挤压型材设计/模型的第一可视表示被显示在光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库的显示器上。为此，客户通过互联网、电子邮件或者通过特定于客户的网络以电子形式将要生产的挤压型材模型/设计图案的例如为标签图像文件格式(TIFF格式)或联合图像专家组格式(JPEG格式)的图案式样发送到设计中心。这些图案式样以电子方式和光学方式存储在光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库中，并且与热塑性挤压型材的设计和/或模型图案表示定单相联系。
在本发明中使用光学的模糊神经结构的计算机设计图案数据库，其中存储用于生产热塑性挤压型材的材料分类、用于设计/模型压印的压印模型分类、作为生产/控制过程分类的相应的生产和控制过程(包括监控流程)以及特定于用户的批量生产和包装。
通过光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库，根据客户的要求确定、组织例如基本材料的产品参数，如
-也用于多层材料的配方数据(聚合产品，添加剂等)
-色值和彩色颜料以及包括冷却参数的挤压工艺参数，如
-温度
-压力
-配料称量
-挤压工具以及预处理参数，如
-烧灼
-使用等离子法和/或化学腐蚀法，尤其是电晕处理
-用于后面印刷过程的增附剂涂层(底漆涂层)以及光学的设计/模型图案数据以及印刷参数，如
-装饰设计
-压印方法的选择或组合，例如连续的底色印刷(Fonddruck)和压电印刷
-压印颜色配方
-材料匹配
-印刷机调节以及涂层参数，如
-涂层类型
-表面压花和构造
-层组合
-后续处理以及光学的检验参数，如
-设计/模型印刷和彩色印刷
-错误/误差图像
-差错位置以及特定于客户的批量生产和包装参数，如
-卷绕长度
-卷包
-包装类型
并且借助于光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库调节热塑性挤压型材设计/模型，以及为了提供和确认包括全部材料、色彩和印刷数据的设计，通过互联网和/或电子邮件和/或通过客户特定的网络以电子形式向客户发送批量生产和包装数据。
光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库的前述参数应该理解为无限制作用的形式和方式。
设计/模型图案数据作为例如TIFF格式或JPEG格式的图案数据而存在。
在由客户确认和提供设计/模型、材料、色彩和印刷以及批量生产/包装数据和参数以后，通过可以被构造为电缆连接或无线受控的以太网或者被构造为任何其他形式的本地网络的、并且最好作为智能神经网络而存在的网络上的光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库以电子方式来传输产品参数、挤压工艺参数、预处理参数、光学的设计/模型和印刷参数、涂层参数、光学检验参数以及特定于客户的批量生产和包装参数。
这个智能神经网络联结所述形式的至少两个其他在线生产线，并借助于电子生产计划系统确定在线生产线中的生产能力满负荷。
对应于生产计划系统经由智能神经网络的查询结果，将用于产品参数(基本材料和配方数据)的、用于包括冷却的挤压工艺参数(温度、压力等)的、用于预处理参数(烧灼、使用化学和/或物理的腐蚀方法等)的、用于光学的设计/模型图案和印刷参数(装饰设计、选择或组合印刷工艺，例如连续的底色印刷和/或压电印刷、印刷色彩配方等)、涂层参数(涂层方式、表面压花等)、光学检验参数(设计/模型图案和彩色印刷、有缺陷的图案和错误图案分类等)和特定于客户的批量生产和包装参数的光学模糊神经结构计算机设计图案数据和参数以电子方式传输到中央控制台，以便操纵和控制为生产热塑性挤压型材而选择的生产方式的生产装置、尤其是多个在线生产及其生产装置。
操纵、控制和监控过程中，中央控制台的连接有如下优点，即中央控制台的操作人员可以操纵和监控热塑性挤压型材的生产(也可用于多个生产过程)，并且在出现偏差时通过操纵和控制直接作用于生产流程。为此，借助于中央控制台上的图形用户界面(所谓的GUI)，对于在线生产过程特定于设备地向操作人员显示由光学模糊神经结构计算机设计图案数据库所传输的电子和光学的设计/模型图案数据，包括生产操纵设备和生产控制设备参数。
来自光学模糊神经结构计算机设计图案数据库的、以电子和光学方式传输到中央控制台的参数数据操纵和控制用于热塑性挤压型材的在线生产过程：
-基本材料准备和混合
-挤压，然后冷却
-为了进行印刷对材料进行预处理(借助于烧灼、化学和物理腐蚀方法和/或电晕处理)
-借助于连续的底色印刷和/或压电印刷工艺的色彩混合和印刷
-涂层
-挤压型材的光学检验
-特定于客户的批量生产和包装
-送货到客户。
应中央控制台的要求，并由材料分配系统所控制，基本材料和/或基本材料混合物(例如聚乙烯、聚丙烯、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯、聚氯乙烯等)和混合物组合以电子方式通过网络从材料备用装置提供给挤压过程，在下一个步骤中，对应于生产和挤压工艺参数、挤压方法中的光学模糊神经结构计算机设计图案数据/参数，在熔化状态下且特定于客户地在热塑性挤压型材中挤压。
在温度受控的冷却段随后的冷却过程中，根据冷却参数数据冷却热塑性挤压型材，从而使形状固定。
使用烧灼方法、物理和/或化学腐蚀方法(选择的和/或反应性的离子腐蚀方法和/或电化学腐蚀方法)和/或电晕处理来对印刷过程进行材料预处理并且改善压印色彩在热塑性挤压型材上的粘合，由中央控制台用光学模糊神经结构的设计图案数据和参数控制和监控其预处理和工艺参数。由此使热塑性挤压型材与材料特性匹配，被预处理在0.5-300μm、最好是2-200μm的层厚度范围内，使得在随后的方法步骤(底漆层)中，可以通过中央控制台操纵和控制，借助于涂层装置涂敷增附剂层。
印刷装置中具有连续底色印刷工艺和/或与压电印刷工艺结合的后续热塑性挤压型材印刷步骤由中央控制台用光学模糊神经结构的设计/模型图案数据和相应的印刷参数操纵和控制。
尤其是具有包括相应的印刷参数在内的多色设计/模型图案数据的底色印刷和/或压电印刷工艺中的印刷步骤作为用于印刷的光学模糊神经结构的设计/模型印刷图案分类和印刷控制参数分类而被存储在中央控制台中，并且有利地确保印刷装置的快速印刷控制，使得可以在时间上最优地实现印刷过程。
在本发明的方法的有利实施方式中，作为印刷图案分类而存储的光学模糊神经结构设计/模型图案数据和相应的印刷参数也控制前述方式的、并行设置的印刷工艺(底色印刷和/或压电印刷工艺)。
在印刷之后，在热塑性挤压型材上的多层方法中也用耐磨层、尤其是漆层进行涂层。为此，通过中央控制台将光学模糊神经结构的涂层参数以电子方式传输到涂层装置，以操纵和控制涂层过程。
用权利要求22所述的光学检验装置进行随后对印刷和涂层的热塑性挤压型材的质量检验，该光学检验装置被构造为具有评估单元的图像记录摄像装置。图像记录摄像装置的输出端所产生的、被检验的热塑性挤压型材的像素图像通过无线方式和/或网络以电子方式传输到第二光学模糊神经结构数据库(以下称为光学模糊神经结构的计算机辅助检验数据库)中。
这个光学模糊神经结构的计算机辅助检验数据库通过将所存储的模型/设计图案数据和图像记录摄像装置输出端所出现的像素图像数据进行比较而进行电子的和光学的图像比较(图像映射)。
生产、印刷和涂层的热塑性挤压型材的印刷中所出现的偏差和错误(如色彩错误、印刷失真等)和/或涂层中所出现的偏差和错误(如层厚度、层的光学透射性和反射性等)通过对所获得的像素数据和所存储的光学模糊神经结构模型/设计图案数据和/或涂层参数的电子和光学的图像比较(图像映射)而被识别，并通过电子网络和/或无线控制方式发送到中央控制台，在那里借助于模糊神经技术作为电子和光学识别的误差图像数据被分类地存储在误差图像分类中、以数据技术方式被处理并用于操纵和控制印刷和涂层装置。
由此，在光学模糊神经差错处理以后，中央控制台操纵和控制用于热塑性挤压型材的印刷装置和后面的涂层装置的过程数据和参数。由此确保中央控制台获得印刷和/或涂层中所出现的误差和误差分类，并因此方法最优地用新的数据和参数操纵和控制印刷和涂层装置。
中央控制台用批量生产和包装参数操纵和控制随后特定于客户的批量生产和包装步骤。
其中，所识别的印刷/涂层误差或分类通过中央控制台、以电子和光学方式通过网络发送到在生产流程中后续连接的批量生产和包装装置，由此确保不受印刷和/或涂层差错的影响，根据客户定单只批量生产和包装热塑性挤压型材作为最终产品。
通过与互联网网络接入相连的光学模糊神经结构设计图案数据库或者通过电子邮件或特定于客户的网络报告交货时间，从而将没有差错的、任意的、批量生产的和包装好的热塑性挤压型材通知客户。
本发明的其他优点在于，可以特定于客户地和适应于用于不同基本材料的交替的印刷图案模型/设计图案而生产热塑性挤压型材，并且通过神经网络，与生产计划系统一起确定生产的生产能力满负荷。
前面没有单独涉及的其他从属权利要求包含有利的特征，这些特征单独或与任务的解决方案相结合可能特别有利。
借助于图1中的实施方式通过图解来表示本发明，以下参考图1详细介绍本发明。
具有相应描述和附图标记的优选实施例被视为说明性的，而不是限制性的方式和形式。
在根据图1的生产热塑性挤压型材的在线生产过程中，客户通过互联网网络接入13a或者通过电子邮件13b或特定于客户的网络13c将用于热塑性挤压型材的电子和光学的设计/模型图案数据，例如作为带有TIFF或JPEG数据格式的设计/模型图案式样的电子邮件发送到光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库12。
借助于光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库12，求得所有的产品参数(用于基本材料、基本材料混合物和配方数据)、挤压参数和冷却参数(压力、温度等)、预处理参数(烧灼、化学和/或物理腐蚀方法的使用等)、用于连续底色印刷和/或压电印刷的光学的设计/模型图案数据和印刷参数(装饰设计、印刷工艺-如底色印刷和/或压电印刷-的选择和组合、印刷色彩配方等)、涂层参数(涂层类型、表面压花等)、光学检验装置6的光学检验参数(设计/模型图案和彩色印刷、有缺陷图案和错误图案分类等)、特定于客户的批量生产和包装参数，并且根据客户要求而将这些参数进行组合，生成热塑性挤压型材设计/模型。
在客户通过电子的客户连接13a-c成功地给出要生产的热塑性挤压端面设计/模型以后，将共同存储在光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库12中的产品参数、挤压参数、预处理参数、用于所使用的连续底色印刷和/或压电印刷工艺4a、b的光学设计/模型图案数据和印刷参数，涂层参数、光学检验参数、特定于客户的批量生产和包装参数传输到网络10，网络10可以被构造为智能神经网络10b，也可以被构造为电缆连接的或无线控制的以太网10a。智能神经网络10b联结至少两个符合本方法的、用于生产热塑性挤压型材的在线生产线11，并借助于电子生产计划系统9确定用于生产热塑性挤压型材的多个在线生产线11的生产能力满负荷。
对应于生产计划系统9的查询结果和所获得的单个在线生产线11的生产能力满负荷，从光学模糊神经结构的计算机设计/图案数据库12中，通过网络连接10、10a-b以电子和光学方式将参数和设计/模型数据传输到中央控制台8，以共同操纵和控制一个或多个所选的在线生产线11。
由中央控制台8通过以下方法步骤实现对热塑性挤压型材生产的全部操纵、控制和监控过程：由具有分配系统的材料备用装置1准备基本材料，具有冷却的挤压2，借助于化学和/或物理腐蚀方法来预处理材料3a-c，借助于底色印刷工艺4a的印刷和/或借助于压电印刷工艺4b的印刷，涂层5，光学检验6，由相应装置1至7特定于客户批量生产和包装7。
在中央控制台8，通过图形用户界面(GUI)8a向操作人员显示电子和光学的模糊神经结构的参数和设计/模型图案数据，以显示设备和方法流程。由此确保所使用的装置1至7的设备状态和用于生产热塑性挤压型材(也可用于多个生产过程)的方法流程参数在操作人员的可视监控中。
中央控制台8通过电子网络8b操纵和控制从材料备用装置1中准备基本材料和/或基本材料混合物的方法步骤，并且在材料分配系统控制下将其提供给挤压装置2的挤压过程。对应于来自光学模糊神经结构计算机设计图案数据库12的生产和挤压工艺参数，通过中央控制台8和连接的网络8b，用电子数据控制后面连接的挤压装置2，使得借助于挤压装置2实现挤压步骤，以生成特定于客户的热塑性挤压型材。
另外，中央控制台8通过电子网络8b用来自光学模糊神经结构计算机设计图案数据库的冷却数据在温度控制的冷却段中控制和操纵随后的冷却过程，由此确保热塑性挤压型材的造型稳定性。
为了对印刷装置4、4a-b中的印刷过程进行材料预处理，以及为了改善印刷色彩在热塑性挤压型材上的粘合，在随后的步骤中，根据存储在中央控制台8中的预处理和工艺参数，用光学模糊神经结构计算机设计图案数据和参数12，通过中央控制台8由电子网络8b控制烧灼装置3a以及/或者物理和/或化学腐蚀装置3b(包括材料处理装置3中的电晕处理)。因此，热塑性挤压型材被预处理到层厚度范围为0.5-300μm，使得在随后的方法步骤中，在涂层装置3c中可以涂敷增附剂层。由中央控制台8通过电子网络8b用光学模糊神经结构计算机设计/模型图案数据12和相应的印刷参数控制实现具有连续底色印刷工艺4a和/或与压电印刷工艺4b结合的印刷装置4中随后的热塑性挤压型材印刷步骤。作为光学模糊神经结构设计/模型图案和印刷控制分类而存储在中央控制台8中的印刷设计/模型图案确保了为连续的底色印刷工艺4a和/或压电印刷工艺4b而使用的印刷装置4的快速、因而在时间上最优的印刷过程。
在后面连接的涂层装置5中，中央控制台8通过网络8b用来自光学模糊神经结构计算机设计图案数据库12的涂层参数控制涂层(涂漆)。
在用印刷工艺4a、4b所完成的印刷步骤4之后，以及在涂层装置5成功地涂层以后，由具有评估单元14的图像记录摄像装置构成的光学检验装置6检验所生成的热塑性挤压型材。
在具有评估单元14的图像记录摄像装置的输出端，产生热塑性挤压型材的电子和光学的像素图像和像素图像数据15，尤其是其设计/模型图案和涂层的像素图像和像素图像数据。
因此，这个像素图像信息包括被检验的热塑性挤压型材的细节准确的图案，并通过网络或无线电以电子方式传输到光学模糊神经结构的计算机辅助检验数据库16。
这个光学模糊神经结构的计算机辅助检验数据库16对来自光学模糊神经结构计算机设计图案数据库12的所存储的模型/设计图案数据和具有评估单元14的图像记录摄像装置输出端处的像素图像数据进行电子和光学的图像比较(图像映射)，由此正确地识别由执行印刷工艺4a-b的印刷装置4的印刷所产生的、和/或在涂层装置5涂层中所产生的偏差或错误。由此得到的差错和错误通过网络8b被传输到中央控制台8，并且在中央控制台8处借助于模糊神经逻辑，作为电子和光学识别的误差图像数据被分类存储在误差图像分类中。
存储在中央控制台8中的、来自光学模糊神经结构计算机辅助检验数据库16的电子和光学模糊神经分类的差错和错误数据在中央控制台8中通过数据技术被处理，并根据所识别和获得的误差和误差分类而修正底色印刷工艺4a和/或压电印刷工艺4b的印刷装置4中的生产条件误差以及/或者涂层装置5中的涂层。
其中，中央控制台8同时将生产条件误差和误差分类传输到批量生产和包装装置7，使得批量生产和包装装置7选出被识别为有误差的印刷和涂层的热塑性挤压型材，并且根据光学模糊神经结构设计图案数据库12所存储的批量生产/包装参数，批量生产和包装所产生的无误差的热塑性挤压型材。
通过网络连接13a-c(通过电子邮件或互联网接入或特定于客户的网络)，用交货时间说明将提供的、批量生产的和包装的热塑性挤压型材以电子方式通知客户。
             附图标记列表
1   具有分配系统的材料备用装置
2   具有冷却段的挤压装置
3   材料预处理装置
3a  烧灼装置
3b  物理和/或化学的腐蚀装置
3c  用于增附剂层的涂层装置
4   印刷装置
4a  底色印刷工艺
4b  压电印刷工艺
5   涂层装置
6   光学检验装置
7   批量生产和包装装置
8   中央控制台
8a  图形用户界面(GUI)
8b  中央控制台到装置1至7的电子网络
9   生产计划系统
10  电子网络
10a 电缆连接的或无线受控的以太网
10b 智能神经网络
11  在线生产线-至少两个
12  光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库
13a 互联网网络接入
13b 电子邮件网络连接
13c 特定于客户的网络
14  具有评估单元的拍摄图像的摄像装置
15  拍摄图像的摄像装置的输出端处的像素图像数据
16  光学的模糊神经结构的计算机辅助检验数据库

Claims (28)

1.尤其是在具有印刷步骤的在线生产过程中用于控制和监控热塑性挤压型材生产的方法，其特征在于：
(a)使用光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)，以对热塑性挤压型材设计/模型进行可视化表示，其中
(b)客户通过互联网、电子邮件或者通过特定于客户的网络(13a-c)，将要生产的挤压型材模型/设计图案的TIFF和/或JPEG和/或其他数据格式的图案式样以电子形式传输到光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)，并且图案式样以电子和光学方式存储在光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)中，
(c)上述存储过程与用于进行热塑性挤压型材的设计和/或模型图案表示的定单相联系，并且
(d)在光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)中，以电子和光学方式确定用于来自材料备用装置(1)的基本材料的产品参数、用于具有冷却段的挤压装置(2)的挤压工艺参数-包括冷却参数、用于材料预处理装置(3，3a-c)的预处理参数、用于执行连续的底色印刷工艺(4a)和/或压电印刷工艺(4b)的印刷装置(4)的光学设计和模型图案数据和印刷参数、用于涂层装置(5)的涂层参数、用于光学检验装置(6)的光学检验参数、用于批量生产和包装装置(7)的批量生产和包装参数，
(e)用来自光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)的印刷和图案/设计参数选出印刷装置(4)的连续的底色印刷工艺(4a)和/或压电印刷工艺(4)，
(f)客户通过互联网、电子邮件或特定于客户的网络(13a-c)，以电子形式通过光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)获得用于生产热塑性挤压型材的产品和设计参数的电子确认。
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，通过光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)，在电子网络(10)和/或电缆连接的和/或无线受控的以太网(10a)中传输设计参数、工艺参数以及产品参数的光学和电子数据。
3.根据权利要求2的方法，其特征在于，电子网络(10)是电子的智能神经网络(10b)。
4.根据权利要求2至3中任一项的方法，其特征在于，智能神经网络(10b)联结至少两个用于生产热塑性挤压型材的其他在线生产线(11)，并且电子生产计划系统(9)确定各个在线生产线(11)的生产能力满负荷。
5.根据权利要求1至4中任一项的方法，其特征在于，光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)将基本材料的产品参数、用于挤压的挤压参数-包括冷却参数、预处理参数、用于连续底色和/或压电印刷(4a、b)的光学设计和模型图案数据和印刷参数、涂层参数、光学检验参数、批量生产和包装参数以电子方式传输到中央控制台(8)。
6.根据权利要求5的方法，其特征在于，来自至少一个在线生产线(11)的生产流程的、被传输到中央控制台(8)上的光学和电子模糊神经结构的计算机设计图案数据(12)在以下步骤中由相应的装置(1-7)操纵、控制和监控：
(a)准备并混合基本材料，
(b)随后具有冷却的挤压，
(c)用于印刷的材料预处理，
(d)借助于连续的底色印刷工艺(4a)和压电印刷工艺(4b)的印刷，
(e)涂层，
(f)光学检验挤压型材，
(g)特定于客户的批量生产和包装。
7.根据权利要求6的方法，其特征在于，特定于设备地借助于中央控制台(8)上的图形用户界面(8a)向操作人员显示来自生产装置(1-7)的生产操纵参数和生产控制参数的电子和光学模糊神经结构的计算机设计图案数据(12)。
8.根据权利要求6的方法，其特征在于，中央控制台(8)以电子方式通过网络从具有分配系统(1)的材料备用装置中要求基本材料和/或基本材料混合物-如聚乙烯、聚丙烯、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯、聚氯乙烯等-或者混合物组合，并且提供给挤压装置(2)的挤压过程。
9.根据权利要求6的方法，其特征在于，中央控制台(8)操纵和控制挤压装置(2)的挤压过程，并且根据光学模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)的产品和挤压参数、特定于客户地挤压热塑性挤压型材。
10.根据权利要求6和9中任一项的方法，其特征在于，在成功的挤压之后，中央控制台(8)操纵和控制对挤压后的热塑性挤压型材的冷却过程。
11.根据权利要求6的方法，其特征在于，中央控制台(8)用预处理参数和工艺参数操纵和控制材料预处理装置(3)的材料预处理过程。
12.根据权利要求11的方法，其特征在于，材料预处理装置(3)由烧灼装置(3a)以及物理和/或化学腐蚀装置(3b)构成。
13.根据权利要求12的方法，其特征在于，物理和/或化学腐蚀装置(3b)在热塑性挤压型材上执行选择性的和/或反应性的离子腐蚀过程和/或电化学腐蚀过程。
14.根据权利要求12-13中任一项的方法，其特征在于，模糊神经结构的计算机设计图案数据库(12)控制和操纵腐蚀装置(3b)的预处理和工艺参数，并且控制和操纵对层厚度为0.5至300μm、最好层厚度为2至200μm的热塑性挤压型材的腐蚀过程，层厚度与热塑性挤压型材的材料特性相匹配。
15.根据权利要求6或11的方法，其特征在于，在腐蚀过程之后，由中央控制台(8)操纵和控制，在材料预处理装置(3)的涂层装置(3c)中涂敷增附剂层。
16.根据权利要求6的方法，其特征在于，中央控制台(8)用光学模糊神经结构的设计/模型图案数据和相应的印刷参数(12)操纵和控制印刷装置(4)中热塑性挤压型材的印刷。
17.根据权利要求16的方法，其特征在于，印刷装置(49)包括底色印刷工艺(4a)和/或压电印刷工艺(4b)
18.根据权利要求16或17的方法，其特征在于，多色设计/模型图案数据和印刷参数作为用于印刷的模糊神经结构的设计/模型印刷图案分类和印刷控制参数分类而被存储在中央控制台(8)中，并且允许具有连续底色印刷工艺(4a)和/或压电印刷工艺(4b)的印刷装置(4)的快速印刷控制。
19.根据权利要求16至18中任一项的方法，其特征在于，中央控制台(8)通过作为印刷图案分类所存储的光学模糊神经结构的设计/模型图案数据和相应的印刷参数来操纵和控制印刷装置(4)中并行设置的底色印刷工艺(4a)和/或压电印刷工艺(4b)。
20.根据权利要求6的方法，其特征在于，中央控制台(8)通过光学模糊神经结构的涂层参数来操纵和控制涂层装置(5)。
21.根据权利要求20的方法，其特征在于，涂层装置(5)在热塑性挤压型材上涂敷耐磨层，尤其是漆层。
22.根据权利要求6的装置，其特征在于，光学检验装置(6)通过图像记录摄像装置和评估单元(14)记录热塑性挤压型材，并且通过无线电或电子网络将光学和电子的像素图像数据(15)传输到光学模糊神经结构的计算机辅助检验数据库(16)。
23.根据权利要求22的装置，其特征在于，对光学模糊神经结构的计算计辅助检验数据库(16)中的像素图像数据(15)和存储的光学模糊神经结构的计算机设计/图案数据(12)进行电子和光学的图像比较(图像映射)，以确定印刷装置(4，4a-b)的印刷和/或涂层装置(5)中涂层中生产条件的偏差和错误。
24.根据权利要求22或23的装置，其特征在于，所确定的生产条件的偏差和错误作为电子和光学数据由光学模糊神经结构的计算机辅助检验数据库(16)通过网络或无线电发送到中央控制台(8)，并且作为电子和光学识别的误差图像数据，借助于模糊神经技术被分类地存储在误差图像分类中。
25.根据权利要求16至21中任一项的方法，其特征在于，中央控制台(8)中所存储的模糊神经分类的误差图像数据/分类以数据技术被处理，并且由中央控制台(8)操纵和控制地通过电子网络(8b)修正底色印刷工艺(4a)中的和/或压电印刷工艺(4b)中印刷装置(4)的和/或涂层装置(5)的生产条件误差。
26.根据权利要求6或25的方法，其特征在于，中央控制台(8)通过电子网络(8b)将印刷和/或涂层的误差传输到批量生产和包装装置(7)，批量生产和包装装置(7)选出具有误差的热塑性挤压型材。
27.根据权利要求6的方法，其特征在于，根据光学模糊神经结构计算机设计图案数据库(12)所存储的批量生产/包装参数、特定于客户地批量生产和包装所生产的无误差的热塑性挤压型材。
28.根据权利要求1的方法，其特征在于，通过网络连接(13a-c)将所生产的热塑性挤压型材的交货时间通知客户。
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