[发明专利]基于人工智能的注塑成型系统以及注塑成型系统中的成型条件生成方法

说明书

根据本发明的一方面的基于人工智能的注塑成型系统，能够在短时间内提供具有高准确度的成型条件，包括：规格数据提取部，从有关被供应熔融状态的第一成型材料的模具的模具信息中提取用所述模具生产的产品的目标规格数据；成型条件输出部，将所述提取出的目标规格数据输入到预先学习好的成型条件生成模型，输出成型条件；注塑成型机，按照所述成型条件将所述第一成型材料供应给所述模具，生产所述产品；以及判断部，将所述生产出的产品的生产规格数据与所述目标规格数据进行比较，判断所述成型条件是否适合，若所述判断部(250)判断出所述成型条件不适合，则所述成型条件输出部(220)将所述生产规格数据和所述成型条件生成为一个反馈数据集，用所述反馈数据集使所述成型条件生成模型(230)学习。

技术领域

本发明涉及注塑成型系统。

背景技术

注塑成型是制造塑料产品时利用最广泛的一种制造方法。例如，通过注塑成型可以制造包括电视机、手机、PDA等产品的套、壳在内的各种不同的部件。

通常，通过注塑成型制造产品，由以下工艺实现。首先，将添加了颜料、稳定剂、增塑剂、填料等的成型材料投入到料斗中以制成熔融状态。然后，将熔融状态的成型材料注入到模具内后，通过冷却使其凝固。然后，从模具中取出已凝固的成型材料后，去除不必要的部分。由这些工艺制造出具有各种不同种类和尺寸的产品。

作为用于执行此种注塑成型的设备，采用注塑成型机。注塑成型机包括用于供应熔融状态的成型材料的注射装置，以及通过冷却使熔融状态的成型材料凝固的锁模装置。

为了用注塑成型机制造产品，需要有人员来直接设置温度、速度、压力、时间等各种不同的变量，因此，存在如下问题：现场对于专家的依赖度只能很高，即使有专家设置各种不同的变量，工艺条件也会根据设定的人员而大有不同，从而会出现产品质量不稳定的问题。

为了解决这种问题，虽然提出了模拟技术，然而模拟技术在通常的计算环境下会需要约30分钟到两个小时的时间，因而存在所需时间较长的问题，亦无法精准模拟出实际实验，因而存在准确度低的问题。

发明内容

发明所要解决的问题

本发明旨在解决上述问题，所要解决的技术问题在于，提供一种基于人工智能的注塑成型系统以及注塑成型系统中的成型条件生成方法，能够在短时间内提供具有高准确度的成型条件。

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于人工智能的注塑成型系统以及注塑成型系统中的成型条件生成方法，能够利用基于深度学习的成型条件生成模型生成成型条件。

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于人工智能的注塑成型系统以及注塑成型系统中的成型条件生成方法，能够对从成型条件生成模型误输出的成型条件进行附加学习而提供最佳的成型条件。

解决问题的技术方案

根据用于达到上述目的的本发明的一方面的基于人工智能的注塑成型系统，其特征在于，包括：规格数据提取部210，从有关被供应熔融状态的第一成型材料的模具的模具信息中提取用所述模具生产的产品的目标规格数据；成型条件输出部220，将提取出的所述目标规格数据输入到预先学习好的成型条件生成模型230中，输出成型条件；注塑成型机100，按照所述成型条件将所述第一成型材料供应给所述模具，生产所述产品；以及判断部250，将生产出的所述产品的生产规格数据与所述目标规格数据进行比较，判断所述成型条件是否适合，若所述判断部250判断出所述成型条件不适合，则所述成型条件输出部220将所述生产规格数据和所述成型条件生成为一个反馈数据集，用所述反馈数据集使所述成型条件生成模型230学习。