[发明专利]一种建筑陶瓷砖表面装饰施釉的数据分析预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种建筑陶瓷砖表面装饰施釉的数据分析预测方法及系统，涉及陶瓷表面施釉工艺的技术领域，本发明通过向分类模型输入当前釉线的施釉工艺参数项预测出施釉的缺陷，以利于提醒工人随时调整好釉线的施釉工艺参数，以减少缺陷发生。且能够减少施釉工人摸索施釉工艺参数的时间，提高工作效率，达到更好的施釉效果。通过向分类模型输入当前釉线的施釉工艺参数项、面釉左中右重量的标准差和抛釉左中右重量的标准差预测出施釉工序产生的缺陷对瓷砖总体质量的影响，以利于工人对釉线的相关工序作出相应的修改和调整。实现利用计算机产生模拟预测代替实际的实验，节约了试验成本，缩短了试验周期，利于降低整体的釉线缺陷率。

技术领域

本发明涉及陶瓷表面施釉工艺的技术领域，尤其涉及一种建筑陶瓷砖表面装饰施釉的数据分析预测方法及系统。

背景技术

陶瓷施釉是指通过高温的方式，在陶瓷体表面上附着一层玻璃态层物质。施釉的目的在于改善坯体的表面物理性能和化学性能，同时增加产品的美感，提高产品的使用性能。

建筑陶瓷企业在生产陶瓷砖时普遍使用的施釉工艺是钟罩式淋釉，釉缸中的釉浆在电泵的作用下，经过供釉管流到稳压缸内，然后从稳压缸底部流入釉碗，釉浆聚集而满溢，溢出的釉浆覆盖在钟罩表面，最终在钟罩外沿形成一圈弧形的釉幕。皮带上砖坯以一定的速度穿过釉幕，釉浆会均匀地平铺在砖坯表面形成釉膜，砖坯即施加了一层釉，多余的釉浆由底部的回釉槽收集后回收流入釉缸继续使用。由于钟罩弧形的设定，其釉幕厚度始终存在细微的差别，具体表现为两边厚、中间薄，使得砖坯表面的釉层也存在微小的薄厚不一。

为解决该问题，本领域行业普遍是施釉工人对产线的施釉工艺参数和施釉工序进行调整实验。但存在的问题是，调整时间长，试错成本大，且只有足够经验的施釉工人才能对产线进行有效率的调整实验。

发明内容

本发明的目的在于提出一种建筑陶瓷砖表面装饰施釉的数据分析预测方法及系统，以解决现有技术调整釉线需要的时间长，试错成本大，且只有足够经验的施釉工人才能对产线进行有效率调整实验的技术问题。

为达此目的，本发明第一方面公开了一种建筑陶瓷砖表面装饰施釉的数据分析预测方法，包括以下方法：

获取产线的施釉工艺数据和产线最后工序分级检测的缺陷数据；

分类所述施釉工艺数据，划分出施釉工艺参数项和缺陷检测参数项；

统计分析所述施釉工艺数据，得到面釉左中右重量的标准差和抛釉左中右重量的标准差，并对所述施釉工艺数据进行清理和清洗；

基于SMOTE采样技术对清洗后的所述施釉工艺数据进行过采样，得到施釉样本库；

根据所述施釉工艺参数项和所述缺陷参数项，建立出Xgboost分类模型，并利用所述施釉样本库对所述Xgboost分类模型进行训练，导出最优的所述Xgboost分类模型用于预测当前釉线会出现的缺陷；

根据产线最后工序分级检测的缺陷数据，统计出釉线缺陷细项，对每一个所述釉线缺陷细项再进行分级，得到详细分级数据；

根据所述详细分级数据，计算出釉线每小时缺陷率；

按时间关联所述施釉工艺数据和所述详细分级数据，通过所述施釉工艺参数项、所述面釉左中右重量的标准差、所述抛釉左中右重量的标准差以及所述釉线每小时缺陷率，建立Xgboost回归模型，并利用所述施釉样本库对Xgboost回归模型进行训练，导出最优的所述Xgboost回归模型用于预测整线的釉线每小时缺陷率；

对最优的所述Xgboost回归模型进行特征重要性分析，分析出各工序对釉线每小时缺陷率的重要性。