(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210472771.5 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 启东通奕自动化设备有限公司 地址 226000 江苏省南 通市启东市汇龙镇 中央河中路683号 (72)发明人 李雅静　陆健超　 (74)专利代理 机构 济宁仁礼信知识产权代理事 务所(普通 合伙) 37383 专利代理师 李新苗 (51)Int.Cl. B29C 45/76(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种基于大数据分析的注塑控制方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据分析的注塑 控制方法。 主要包括： 通过对现有注塑产品的注 塑过程的控制参数的取值 以及注塑后缺陷指标 的值进行分析， 获得新研发的产品的各控制参数 的初始取值， 在各控制参数的初始取值的基础上 进行调整并进行注塑实验， 直至获得与新研发的 产品相匹配的各控制参数的最佳取值， 从而利用 各控制参数的最佳取值对后续该新研发的产品 的注塑过程进行控制。 本发明实施例能够避免盲 目进行注塑实验从而有效减少注塑试验次数， 提 高对新研发的产品的各控制参数的各最佳取值 的获取效率。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 114953380 A 2022.08.30 CN 114953380 A 1.一种基于大 数据分析的注塑控制方法， 其特 征在于， 包括： 获取包含各相似注塑产品的各注塑数据的第 一数据集， 所述相似注塑产品为与待注塑 产品的相似度大于预设相似度阈值的注塑产品， 所述注塑数据包括注塑过程的各控制参数 以及注塑后的各缺陷指标， 各缺陷指标分别为注塑后产品中各种缺陷的面积； 从数据集的各注塑数据中分别筛选出缺陷指标小于或等于每一种缺陷对应的预设阈 值的注塑数据， 以分别获得每一种缺陷对应的正常数据集； 确定同一控制参数在同一正常数据集中各取值， 根据各取值中每一取值及其以外的取 值的大小， 分别获得 该控制参数在该正常数据集中的每一取值对该正常数据集的可信度； 根据第一数据集中各注塑数据 是否位于同一种缺陷对应的正常数据集中， 分别计算各 控制参数对每一种缺陷的信息增益 值； 根据不同缺陷对应的各正常数据集中同一控制参数的各取值分别对每一种缺陷的可 信度， 以及该控制参数对不同缺陷的各信息增 益值， 获得同一控制参数在各正常数据集中 的各取值的取值评价 值； 根据同一控制参数在各正常数据集中的各取值的取值评价值， 分别获得同一控制参数 的各取值的最优取值系数， 并选择同一控制参数的中最优取值系数最大的取值作为该控制 参数的最优初始取值， 以分别获得 各控制参数的各最优初始取值； 以各控制参数的各最优初始取值对待注塑产品进行注塑， 将注塑后产品的各缺陷指标 的均值作为综合缺陷指标， 根据综合缺陷指标以及控制参数对缺陷的信息增 益值， 分别确 定对各控制参数 的调节量以及调节方向， 进行迭代直至综合缺陷指标收敛， 并以综合缺陷 指标收敛后得到的各控制参数的取值对待注塑产品进行注塑。 2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的注塑控制方法， 其特征在于， 确定同一控制 参数在同一正常数据集中各取值， 根据各取值中每一取值及其以外的取值的大小， 分别获 得该控制参数在该正常数据集中的每一取值对该正常数据集的可信度， 包括： 式中Cijs为第j种缺 陷的正常数据 集中第i个控制参数的第s个取值， Cijq为第j种缺 陷的 正常数据集中第i个控制参数的第s个取值以外的其他取值， M为第 j种缺陷的正常数据集中 第i个控制参数的第s个取值以外的其 他取值的数量。 3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的注塑控制方法， 其特征在于， 根据第 一数据 集中各注塑数据是否位于同一种缺陷对应的正常数据集中， 分别计算各控制参数对每一种 缺陷的信息增益 值， 包括： 根据第一数据集中各注塑数据 是否位于同一种缺陷对应的正常数据集中， 计算各控制 参数分别对每一种缺陷的整体信息熵； 根据第一数据集中任一控制参数的各取值下的各注塑数据是否位于该任一中缺陷对 应的正常数据集中， 计算该控制参数对该任一 缺陷的信息熵； 将所述整体信 息熵与该控制参数对该任一缺陷的信 息熵作差， 将作差结果作为该任一 控制参数对 任一种缺陷的信息增益 值。 4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的注塑控制方法， 其特征在于， 第 一数据集中权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114953380 A 2注塑产品与待注塑产品的相似度的计算过程包括： 对第一数据集中任一注塑产品的模型表面图像进行 灰度化获得第一灰度图像； 对待注塑产品的模型表面图像进行 灰度化获得第二灰度图像； 计算第一灰度图像的灰度直方图与第 二灰度图像的灰度直方图的巴氏系数， 将巴氏系 数作为第一数据集中该任一注塑产品与待注塑产品的相似度。 5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的注塑控制方法， 其特征在于， 根据不同缺陷 对应的各正常数据集中同一控制参数的各取值分别对每一种缺陷的可信度， 以及该控制参 数对不同缺陷的各信息增益值， 获得同一控制参数在各正常数据集中的各取值的取值评价 值， 包括： Pijs＝Kijs‑|Cijs‑Cwij|*Jij 其中， Pijs为第i个控制参数在第j种缺 陷的正常数据 集中第s个取值的取值评价值， Kijs 为第j种缺陷的正常数据集中第i个控制参 数的第s个取值的可信度， Jij为第i个控制参 数对 第j种缺陷的信息增益值， Cijs为第j种缺陷的正常数据集中第i个控制参数的第s个取值， Cwij表示在第j种缺陷的正常数据集中第i个控制参 数的各取值中最小的缺陷指标对 应的控 制参数的取值。 6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的注塑控制方法， 其特征在于， 根据同一控制 参数在各正常数据集中的各取值的取值评价值， 分别获得同一控制参数的各取值的最优取 值系数， 包括： 将同一控制参数的同一取值在不同正常数据集中的各取值评价值进行平均加权求和， 将加权求和结果作为同一控制参数的同一取值的最优取值系数。 7.根据权利要求1所述的基于大数据分析的注塑控制方法， 其特征在于， 根据综合缺陷 指标以及控制参数对缺陷的信息增 益值， 分别确定对各控制参数 的调节量以及调节方向， 包括： 计算任一控制参数分别对各缺陷的信 息增益值的均值， 将综合缺陷指标对该均值进行 除法运算， 将除法运 算结果作为该任一控制参数的调节量； 确定任一控制参数分别对各缺陷的各信 息增益值中的最大的信 息增益值， 并确定该最 大的信息增益 值对应的缺陷； 判断该任一控制参数在该缺陷的正常数据集中的取值的平均值是否大于当前待注塑 产品在该参数上的取值， 若判断结果为是， 则对于该任一控制参数的调节方向为增大， 否 则， 对该任一控制参数的调节方向为减小。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114953380 A 3