WO2023184293A1 - 一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法 - Google Patents
一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- WO2023184293A1 WO2023184293A1 PCT/CN2022/084253 CN2022084253W WO2023184293A1 WO 2023184293 A1 WO2023184293 A1 WO 2023184293A1 CN 2022084253 W CN2022084253 W CN 2022084253W WO 2023184293 A1 WO2023184293 A1 WO 2023184293A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- product
- cavity
- glue
- injection molding
- image
- Prior art date
Links
- 238000001746 injection moulding Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 22
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims abstract description 65
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims abstract description 65
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 239000003292 glue Substances 0.000 claims description 93
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 19
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 11
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 4
- 238000005452 bending Methods 0.000 claims description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 2
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
- B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
- B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
- B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
- B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Injection Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)
Abstract
本发明公开了一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,包括获取射胶喷嘴的射胶速度,判断喷嘴是否开启以及判断填胶部位是否出现过充或缺胶;若喷嘴处于开启状态且填胶部位未出现过充或缺胶、型腔内的压力在预设压力范围内、型腔内的温度在预设温度范围内、型腔内未出现胀模、型腔处于平衡状态以及开模后的制品图像与模板图像进行对比后未出现异常,则判断制品为良品,否则,制品存在瑕疵;本发明通过在注塑前、注塑中以及注塑后进行多角度的异常检测,经过多角度信息的获取和判定后,使得模具在注塑过程是否为良品进行准确判断,提高注塑机的工作效率以及模具的良品率。
Description
本发明涉及自动化控制技术领域,尤其涉及一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法。
注塑成型又称注射模塑成型,它是一种注射兼模塑的成型方法。注塑成型方法的优点是生产速度快、效率高,操作可实现自动化,花色品种多,形状可以由简到繁,尺寸可以由大到小,而且制品尺寸精确,产品易更新换代,能成形状复杂的制件,注塑成型适用于大量生产与形状复杂产品等成型加工领域。
在一定温度下,通过螺杆搅拌完全熔融的塑料材料,用高压射入模腔,经冷却固化后,得到成型品的方法。该方法适用于形状复杂部件的批量生产,是重要的加工方法之一。
而在注塑过程中,由于喷嘴的故障、压力泄露、温度过高或过低以及喷胶量太多或太少或不均匀均会出现瑕疵品,现有技术中,往往通过开模后进行图像识别后判断制品是否为瑕疵品,但此时,模具已经成型,对于注塑过程无法进行反馈调节,无法提高制品的良品率,导致注塑制品存在较多的瑕疵。
例如,中国专利CN201510168954.8公开了一种基于LMDO的注塑机械手模具异常检测方法。利用基于局部多层次差分算子的异常检测方法,高效地解决了光照变化引起的系统误检的问题,同时,LMDO具有较小的计算复杂度和不错的纹理特性,大部分为比较运算,实现简单,提升了图像异常检测效率;但是该方法仅基于开模后的图像进行异常检测,对于注塑过程的制品无法进行有效检测,无法提高模具的良品率以及注塑机的工作效率。
发明内容
本发明主要解决现有的技术中无法对注塑过程的制品程度进行检测导致制品良品率低的问题;提供一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,在注塑中和注塑后均进行制品的瑕疵检测,有利于注塑机可以快速进行反馈调节,提高良品率。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,包括以下步骤:获取射胶喷嘴的射胶速度,判断喷嘴是否开启以及判断填胶部位是否出现过充或缺胶;获取型腔内的压力信息和温度信息,判断型腔内的压力是否在预设压力范围内以及温度是否在预设温度范围内;在型腔的分型面上安装若干个千分表,判断型腔是否平衡以及是否出现胀模;获取开模后的制品图像信息,与模板图像进行对比后判断是否出现异常;若喷嘴处于开启状态且填胶部位未出现过充或缺胶、型腔内的压力在预设压力范围内、型腔内的温度在预设温度范围内、型腔内未出现胀模、型腔处于平衡状态以及开 模后的制品图像与模板图像进行对比后未出现异常,则判断制品为良品,否则,制品存在瑕疵。通过在注塑过程中对射胶喷嘴、型腔内的压力信息、型腔内的温度信息以及型腔的平衡度进行检测,经过多角度信息的获取和判定后,使得模具在注塑过程是否为良品进行准确判断,将检测到的结果及时反馈给控制终端后,有利于实现注塑过程的反馈调节,提高注塑机的工作效率以及模具的良品率。
作为优选,所述的射胶速度的获取方法为:检测射胶喷嘴的内部压力大小,记录射胶距离和射胶时间,计算平均射胶速度。通过射胶喷嘴的内部压力计算溶胶从喷嘴出来的速度以及加速度,进而更精确的计算溶胶到达填胶部位的瞬时速度大小,使得控制终端能更好的调控射胶速度以及射胶喷嘴的朝向。
作为优选,当所述射胶速度大于零时,射胶喷嘴处于开启状态,结合射胶喷嘴的喷嘴半径和平均射胶速度,在预设时间T内计算出喷胶量Q;通过喷胶量Q与填胶部位需胶量最小值Z1和填胶部位需胶量最大值Z2进行对比,若Q<Z1,则填胶部位缺胶,若Q>Z2,则填胶部位过充。根据喷嘴半径和平均射胶速度可以计算总喷胶量,通过计算溶胶到达填胶部位的瞬时速度可以更加准确计算某时刻填胶部位的溶胶增量。
作为优选,若Z1≤Q≤Z2时,将型腔内的制品标记为良品,进行型腔内的压力判断,若型腔内的压力值处于预设压力范围内,将型腔内的制品标记为良品,若型腔内的压力值处于预设压力范围外,则将型腔内的制品标记为瑕疵品。
作为优选,型腔内的温度判断方法为:在型腔内设置若干个温度传感器,设置温度最大差值K1和温度最小差值K2,对随机的两个温度传感器的检测值进行差值N计算,若K2≤N≤K1,则型腔内的温度在预设范围内,型腔内的制品标记为良品,若N>K1或N<K2,则型腔内的温度在预设范围外,将型腔内的制品标记为瑕疵品。
作为优选,通过开模后的制品图像信息与模板图像对比进行异常判断的方法为:
A1:根据制品的结构,分为弯曲结构和直板结构;
A2:对弯曲结构发射超声波,获取超声波曲线;
A3:对直板结构进行相机拍摄,获取自然图像;
A4:将制品的超声波曲线与模板的超声波曲线进行直观对比后判断弯曲结构是否出现异常;
A5:将制品的自然图像和模板的自然图像进行图像处理后通过图像匹配算法判断直板结构是否出现异常。通过不同特征采样不同手段进行特征对比,基于弯曲结构无法直观清晰的获取自然图像的原因,注塑过程中弯曲部位容易出现开裂等状况,通过超声波检测后可以获得反馈的超声波曲线,即可快速的判定弯曲结构是否出现开裂、破损等瑕疵状况。
作为优选,图像处理的方法包括:
B1:图像预处理,剔除图像上的无关信息;
B2:图像二值化,对图像上的每个点进行二值化处理。
作为优选,所述的图像匹配算法为SIFT算法。采用灰度匹配算法进行图像匹配,结合特征匹配,使得图像的对比更加准确。
作为优选,在注塑开始前,还对射胶喷嘴的状态进行检测,判断射胶喷嘴的状态是否异常。本发明在注塑开始前,还对射胶喷嘴的朝向、内部的溶胶以及密封性进行检测;若射胶喷嘴的朝向无法朝向预设方向或内部溶胶颜色不符合预设要求或内部压力值处于预设范围外时,则判断射胶喷嘴的状态异常。
本发明的有益效果是:通过在注塑前、注塑中以及注塑后进行多角度的异常检测,经过多角度信息的获取和判定后,使得模具在注塑过程是否为良品进行准确判断,提高注塑机的工作效率以及模具的良品率;开模后的制品进行图像异常匹配时,采用了特征匹配和灰度匹配的结合对比,准确度更好。
图1是本发明实施例的制品瑕疵在线检测方法的流程示意图。
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,通过下述实施例并结合附图,对本发明实施例中的技术方案的进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定发明。
实施例:一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1:获取射胶喷嘴的射胶速度,判断喷嘴是否开启以及判断填胶部位是否出现过充或缺胶;射胶速度的获取方法为:检测射胶喷嘴的内部压力大小,记录射胶距离和射胶时间,计算平均射胶速度;当所述射胶速度大于零时,射胶喷嘴处于开启状态,结合射胶喷嘴的喷嘴半径和平均射胶速度,在预设时间T内计算出喷胶量Q;通过喷胶量Q与填胶部位需胶量最小值Z1和填胶部位需胶量最大值Z2进行对比,若Q<Z1,则填胶部位缺胶,若Q>Z2,则填胶部位过充,若Z1≤Q≤Z2时,将型腔内的制品标记为良品。
本发明的射胶喷嘴设置有两个,两个射胶喷嘴分别喷射不同颜色的溶胶,采用热流管进行喷胶,喷胶量Q的计算方法为:Q=T*(S*V1),S为射胶喷嘴的截面积,V1为平均射胶速度,通过射胶喷嘴的内部压力计算溶胶从喷嘴出来的速度以及加速度,进而更精确的计算溶胶到达填胶部位的瞬时速度大小,通过瞬时速度可以计算瞬时增胶量,继而可以更加准确的判断填胶部位是否过胶或缺胶。
S2:获取型腔内的压力信息和温度信息,判断型腔内的压力是否在预设压力范围内以及温度是否在预设温度范围内;进行型腔内的压力判断,若型腔内的压力值处于预设压力范围内,将型腔内的制品标记为良品,若型腔内的压力值处于预设压力范围外,则将型腔内的制品标记为瑕疵品;型腔内的温度判断方法为:在型腔内设置若干个温度传感器,设置温度最大差值K1和温度最小差值K2,对随机的两个温度传感器的检测值进行差值N计算,若K2≤N≤K1,则型腔内的温度在预设范围内,型腔内的制品标记为良品,若N>K1或N<K2,则型腔内的温度在预设范围外,将型腔内的制品标记为瑕疵品。
本发明在型芯内的每一侧的型腔面上均安装了压力传感器,将型腔和注塑机连接后,每个型腔内的压力均可以得到有效检测,在控制终端处设置报警装置,当型腔内的压力值处于预设压力范围外,控制终端设置压力标记码,压力标记码的状态变红,同时,报警装置报警,当型腔内的压力值处于预设压力范围内时,压力标记码为绿色。
控制终端设置温度标记码,当型腔内的温度在预设范围内,温度标记码为绿色,当型腔内的温度在预设范围外,温度标记码由绿色变为红色。
S3:在型腔的分型面上安装若干个千分表,判断型腔是否平衡以及是否出现胀模;在型腔的分型面上四周安装4个千分表,当千分表的检测值相同时,型腔处于平衡状态,当千分表的检测值不同时,型腔不平衡或在注塑过程溶胶过充出现胀模,此时,对照射胶喷嘴的射胶速度曲线,若曲线正确,则型腔内的溶胶量正常,表示型腔出现倾斜。
S4:获取开模后的制品图像信息,与模板图像进行对比后判断是否出现异常;通过开模后的制品图像信息与模板图像对比进行异常判断的方法为:
A1:根据制品的结构,分为弯曲结构和直板结构;
A2:对弯曲结构发射超声波,获取超声波曲线;
A3:对直板结构进行相机拍摄,获取自然图像;
A4:将制品的超声波曲线与模板的超声波曲线进行直观对比后判断弯曲结构是否出现异常;
A5:将制品的自然图像和模板的自然图像进行图像处理后通过SIFT(Scale-invariant feature transform)算法进行图像匹配判断直板结构是否出现异常。
弯曲结构包括直角弯曲结构和曲线弯曲结构,采用超声波进行检测时,对弯曲结构的全方位进行超声波检测,并获取反射的超声波曲线。
图像处理的方法包括:
B1:图像预处理,剔除图像上的无关信息;
B2:图像二值化,对图像上的每个点进行二值化处理。
通过不同特征采样不同手段进行特征对比,基于弯曲结构无法直观清晰的获取自然图像的原因,注塑过程中弯曲部位容易出现开裂等状况,通过超声波检测后可以获得反馈的超声波曲线,即可快速的判定弯曲结构是否出现开裂、破损等瑕疵状况,结合灰度特征算法对比,提高图像匹配的准确度,使得制品的瑕疵检测更加准确。
S5:若喷嘴处于开启状态且填胶部位未出现过充或缺胶、型腔内的压力在预设压力范围内、型腔内的温度在预设温度范围内、型腔内未出现胀模、型腔处于平衡状态以及开模后的制品图像与模板图像进行对比后未出现异常,则判断制品为良品,否则,制品存在瑕疵。
在注塑开始前,还对射胶喷嘴的状态进行检测,判断射胶喷嘴的状态是否异常;本发明在注塑开始前,还对射胶喷嘴的朝向、内部的溶胶以及密封性进行检测;若射胶喷嘴的朝向无法朝向预设方向或内部溶胶颜色不符合预设要求或内部压力值处于预设范围外时,则判断射胶喷嘴的状态异常。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案,并非对本发明作任何形式上的限制,在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。
Claims (9)
- 一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,其特征在于,包括以下步骤:获取射胶喷嘴的射胶速度,判断喷嘴是否开启以及判断填胶部位是否出现过充或缺胶;获取型腔内的压力信息和温度信息,判断型腔内的压力是否在预设压力范围内以及温度是否在预设温度范围内;在型腔的分型面上安装若干个千分表,判断型腔是否平衡以及是否出现胀模;获取开模后的制品图像信息,与模板图像进行对比后判断是否出现异常;若喷嘴处于开启状态且填胶部位未出现过充或缺胶、型腔内的压力在预设压力范围内、型腔内的温度在预设温度范围内、型腔内未出现胀模、型腔处于平衡状态以及开模后的制品图像与模板图像进行对比后未出现异常,则判断制品为良品,否则,制品存在瑕疵。
- 根据权利要求1所述的一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,其特征在于,所述射胶速度的获取方法为:检测射胶喷嘴的内部压力大小,记录射胶距离和射胶时间,计算平均射胶速度。
- 根据权利要求2所述的一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,其特征在于,当所述射胶速度大于零时,射胶喷嘴处于开启状态,结合射胶喷嘴的喷嘴半径和平均射胶速度,在预设时间T内计算出喷胶量Q;通过喷胶量Q与填胶部位需胶量最小值Z1和填胶部位需胶量最大值Z2进行对比,若Q<Z1,则填胶部位缺胶,若Q>Z2,则填胶部位过充。
- 根据权利要求3所述的一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,其特征在于,若Z1≤Q≤Z2时,将型腔内的制品标记为良品,进行型腔内的压力判断,若型腔内的压力值处于预设压力范围内,将型腔内的制品标记为良品,若型腔内的压力值处于预设压力范围外,则将型腔内的制品标记为瑕疵品。
- 根据权利要求1或2所述的一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,其特征在于,型腔内的温度判断方法为:在型腔内设置若干个温度传感器,设置温度最大差值K1和温度最小差值K2,对随机的两个温度传感器的检测值进行差值N计算,若K2≤N≤K1,则型腔内的温度在预设范围内,型腔内的制品标记为良品,若N>K1或N<K2,则型腔内的温度在预设范围外,将型腔内的制品标记为瑕疵品。
- 根据权利要求1或2所述的一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,其特征在于,通过开模后的制品图像信息与模板图像对比进行异常判断的方法为:A1:根据制品的结构,分为弯曲结构和直板结构;A2:对弯曲结构发射超声波,获取超声波曲线;A3:对直板结构进行相机拍摄,获取自然图像;A4:将制品的超声波曲线与模板的超声波曲线进行直观对比后判断弯曲结构是否出现异常;A5:将制品的自然图像和模板的自然图像进行图像处理后通过图像匹配算法判断直板结构是否出现异常。
- 根据权利要求6所述的一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,其特征在于,图像处理的方法包括:B1:图像预处理,剔除图像上的无关信息;B2:图像二值化,对图像上的每个点进行二值化处理。
- 根据权利要求7所述的一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,其特征在于,所述图像匹配算法为SIFT算法。
- 根据权利要求1所述的一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法,其特征在于,在注塑开始前,还对射胶喷嘴的状态进行检测,判断射胶喷嘴的状态是否异常。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/CN2022/084253 WO2023184293A1 (zh) | 2022-03-31 | 2022-03-31 | 一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/CN2022/084253 WO2023184293A1 (zh) | 2022-03-31 | 2022-03-31 | 一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2023184293A1 true WO2023184293A1 (zh) | 2023-10-05 |
Family
ID=88198617
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/CN2022/084253 WO2023184293A1 (zh) | 2022-03-31 | 2022-03-31 | 一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
WO (1) | WO2023184293A1 (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07290548A (ja) * | 1994-04-22 | 1995-11-07 | Matsushita Electric Works Ltd | 射出成形装置の成形品良否判定方法 |
CN103057032A (zh) * | 2013-02-06 | 2013-04-24 | 滕武超 | 立式注塑机 |
CN204054472U (zh) * | 2014-09-29 | 2014-12-31 | 漳州市芗城振兴钟表有限公司 | 一种plc控制注塑机 |
CN110142940A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-08-20 | 中山市物语云物联网科技股份有限公司 | 应用于注塑模具的良品检测方法及装置 |
CN111251563A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 住友重机械工业株式会社 | 注射成型机系统 |
CN113771321A (zh) * | 2020-06-09 | 2021-12-10 | 鸿富锦精密电子(天津)有限公司 | 射出成型机台状态监控系统及监控方法 |
TW202146205A (zh) * | 2020-06-09 | 2021-12-16 | 新加坡商鴻運科股份有限公司 | 射出成型機台狀態監控系統及監控方法 |
-
2022
- 2022-03-31 WO PCT/CN2022/084253 patent/WO2023184293A1/zh unknown
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07290548A (ja) * | 1994-04-22 | 1995-11-07 | Matsushita Electric Works Ltd | 射出成形装置の成形品良否判定方法 |
CN103057032A (zh) * | 2013-02-06 | 2013-04-24 | 滕武超 | 立式注塑机 |
CN204054472U (zh) * | 2014-09-29 | 2014-12-31 | 漳州市芗城振兴钟表有限公司 | 一种plc控制注塑机 |
CN111251563A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 住友重机械工业株式会社 | 注射成型机系统 |
CN110142940A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-08-20 | 中山市物语云物联网科技股份有限公司 | 应用于注塑模具的良品检测方法及装置 |
CN113771321A (zh) * | 2020-06-09 | 2021-12-10 | 鸿富锦精密电子(天津)有限公司 | 射出成型机台状态监控系统及监控方法 |
TW202146205A (zh) * | 2020-06-09 | 2021-12-16 | 新加坡商鴻運科股份有限公司 | 射出成型機台狀態監控系統及監控方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115082485A (zh) | 一种注塑制品表面气泡缺陷检测方法及系统 | |
CN114179320A (zh) | 一种结合视觉检测的注塑机工艺参数自动调节方法 | |
CN109712114A (zh) | 一种应用于拉链缺陷检测的系统及其检测方法 | |
JP2013086358A (ja) | 射出成形機の成形監視装置 | |
CN110132983A (zh) | 一种注塑产品在线分级检测装置及方法 | |
WO2023184293A1 (zh) | 一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法 | |
CN102338705B (zh) | 一种精密注塑模具的试模方法 | |
CN109308707B (zh) | 铝锭厚度非接触式在线测量方法 | |
JP2021003828A (ja) | 射出成形機の異常検出装置 | |
CN108317952A (zh) | 精密前轴锻件在线快速检测方法 | |
CN114734601B (zh) | 一种注塑过程的制品瑕疵在线检测方法 | |
CN103302253A (zh) | 液位检测方法及系统 | |
CN117236756A (zh) | 一种基于机器视觉的管件焊接成型智能控制系统 | |
KR20010020317A (ko) | 사출 성형 제어 방법 및 제어 장치 | |
CN204054562U (zh) | 智能水温监测装置及设备 | |
CN114445636A (zh) | 一种列车底部项点映射方法 | |
TW202146205A (zh) | 射出成型機台狀態監控系統及監控方法 | |
CN110211088A (zh) | 改进式隔膜制片自动检测方法、电子设备及存储介质 | |
CN203680766U (zh) | 一种带模具变形位移检测工装 | |
CN117884604B (zh) | 一种脚手架盘扣铸件成型加工设备运行控制系统 | |
CN110595669A (zh) | 一种用于检测带有安全阀的压力容器压力的装置及方法 | |
JPS61137660A (ja) | 鋳造異常検出方法 | |
CN109894378B (zh) | 转向节热态锻件在线自动检测方法 | |
CN113446942B (zh) | 一种冷轧铝合金板带吹胀成型性能的快速检测方法 | |
CN214000213U (zh) | 一种硫化机胶囊泄漏检测装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 22934143 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |