[发明专利]一种基于机器学习的注塑件银丝附着异常检测方法有效
申请号: | 202211036798.6 | 申请日: | 2022-08-29 |
公开(公告)号: | CN115091713B | 公开(公告)日: | 2023-01-20 |
发明(设计)人: | 沈鸿霞 | 申请(专利权)人: | 南通金丝楠膜材料有限公司 |
主分类号: | B29C45/76 | 分类号: | B29C45/76 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 226000 江苏省南通*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于机器学习的注塑件银丝附着异常检测方法,属于注塑件异常检测技术领域。该方法主要是分析判断注塑件上是否附着银丝缺陷,获取目标注塑件在生产过程中注塑机塑化区的温度;获取目标注塑件在生产过程中与注塑机螺杆连接的马达的旋转阻力;获取目标注塑件在生产过程中注塑机螺杆的背压;根据温度和旋转阻力,得到目标注塑件在生产过程中的融化优秀程度;根据融化优秀程度和背压,得到目标注塑件上存在银丝缺陷的危险程度;根据危险程度,判断目标注塑件上是否存在银丝缺陷;本发明的注塑件银丝附着异常检测方法的检测效率和精度都相对较高。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 学习 注塑 银丝 附着 异常 检测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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