本发明涉及薄膜加工调控，更具体地说，本发明涉及一种基于物联网的薄膜加工用监测系统。
背景技术：
1、物联网技术已经广泛应用于工业制造、智能家居、智能交通等多个领域，它通过无线传感器网络、云计算、大数据等技术手段，将物理世界的各种设备和信息进行连接和整合，从而实现了智能化管理和决策。而在薄膜加工领域，薄膜加工技术通过在产品表面加工一层厚度较薄的涂层或膜，以实现防腐、防刮、防氧化、改变易划伤的效果。
2、然而，传统的薄膜加工监测方式往往存在一些问题，难以满足现代薄膜加工行业对高效、精准、智能化的需求，特别是在薄膜涂覆的过程中，由于涂布机的计量泵容易受到环境因素的干扰或涂覆原料分布的影响，容易使薄膜涂覆出现不均匀的情况，当这种情况发生时，相关工作人员往往难以及时发现并进行相应的调控，这就可能导致产品质量下降，甚至影响整个生产线的运行。
3、鉴于此，本发明提出一种基于物联网的薄膜加工用监测系统以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，包括：数据采集处理模块，用于采集并处理薄膜涂覆数据，得到历史薄膜涂覆厚度数据集；
2、阈值设定模块，用于设置涂覆质量评估模型，根据涂覆质量评估模型对历史薄膜涂覆厚度数据集进行评估，得到历史评估值集合，通过预设置信区间对历史评估值集合进行求取，得到优异涂覆区间；
3、实时评估模块，用于采集实时薄膜涂覆数据，通过涂覆质量评估模型对实时薄膜涂覆数据进行评估，得到实时评估值；
4、调控模块，用于将实时评估值与优异涂覆区间进行比对，得到比对结果，基于比对结果采集实时涂覆影响数据，将实时涂覆影响数据输入预先训练完成的调控模型，输出调控数据。
5、进一步地，所述用于采集并处理薄膜涂覆数据，得到历史薄膜涂覆厚度数据集的方式为：
6、在历史时期，通过工业相机对个已涂覆的薄膜进行拍摄，得到个初步图像，工业相机的拍摄模式为黑白模式；
7、构建个阵列的虚拟矩形框对初步图像进行分割，得到个虚拟矩形框；
8、计算每个初步图像中个虚拟矩形框的灰度值，将个灰度值对应到预构建完成的灰度值-薄膜涂覆厚度映射关系上得到个虚拟矩形框对应的个薄膜涂覆厚度，初步图像对应的个薄膜涂覆厚度即为薄膜涂覆数据；
9、个初步图像对应的薄膜涂覆数据构成历史薄膜涂覆厚度数据集；
10、所述灰度值-薄膜涂覆厚度映射关系的构建包括：
11、采用工业相机对不同涂覆厚度的薄膜进行拍摄，通过涂层测厚仪对不同涂覆厚度的薄膜进行测量，通过不同涂覆厚度的薄膜及其对应的灰度值构建函数关系式，得到灰度值-薄膜涂覆厚度映射关系。
12、进一步地，所述用于设置涂覆质量评估模型，根据涂覆质量评估模型对历史薄膜涂覆厚度数据集进行评估，得到历史评估值集合的方式为：
13、预设每个初步图像中，薄膜涂覆数据的标准差为，薄膜涂覆数据的偏度为，薄膜涂覆数据的峰度为，则每个初步图像的评估值为：
14、；
15、其中，为初步图像的评估值，、、分别为薄膜涂覆数据的标准差、薄膜涂覆数据的偏度、薄膜涂覆数据的峰度对应的权重值；
16、个初步图像对应的评估值构成历史评估值集合；
17、所述薄膜涂覆数据的标准差为；
18、，
19、所述薄膜涂覆数据的偏度为：
20、，
21、所述薄膜涂覆数据的峰度为：
22、，
23、其中，为初步图像中虚拟矩形框的数量，为个虚拟矩形框中的第个虚拟矩形框，为第个虚拟矩形框对应的薄膜涂覆厚度，为个虚拟矩形框的平均薄膜涂覆厚度。
24、进一步地，所述通过预设置信区间对历史评估值集合进行求取，得到优异涂覆区间的方式为：
25、预设涂覆质量等级，根据涂覆质量等级对历史评估值集合中的每个评估值进行等级划分，得到较差涂覆质量等级对应的评估值、合格涂覆质量等级对应的评估值和优异涂覆质量等级对应的评估值；
26、将优异涂覆质量等级对应的评估值作为原始涂覆数据样本，确定对原始涂覆数据样本进行重复抽样的次数，重复抽样的次数为次，从原始涂覆数据样本中进行随机抽样，得到个优异涂覆数据样本；将个优异涂覆数据样本作为优异涂覆数据的统计量；
27、对个优异涂覆数据的统计量进行升序排列，得到统计量列表，根据统计量列表选择作为置信水平，根据置信水平计算优异涂覆数据的统计量的分位数，根据统计量的分位数确定和为分位数值，将统计量列表对应的和的值作为置信区间的边界，以此得到优异涂覆区间；
28、得到个优异涂覆数据样本的方式为：
29、采用有放回的随机抽样方法，每次从原始涂覆数据样本中随机抽取的数据点作为新样本的一部分，再次从原始涂覆数据样本中随机抽取剩余的的数据点并将它们添加到之前抽取的数据点中，即可生成一个优异涂覆数据样本，重复抽样过程，直至优异涂覆数据样本达到个，其中，和的数据点均为原始涂覆数据样本中连续的数据点。
30、进一步地，所述得到实时评估值的方式为：
31、通过工业相机对实时涂覆后的薄膜进行拍摄，得到实时初步图像；
32、采用个阵列的虚拟矩形框对实时初步图像进行分割，得到个虚拟矩形框；
33、计算个虚拟矩形框的灰度值，通过灰度值-薄膜涂覆厚度映射关系得到个虚拟矩形框的灰度值对应的实时薄膜涂覆厚度，即实时薄膜涂覆数据；
34、将实时薄膜涂覆数据中个虚拟矩形框对应的实时薄膜涂覆数据输入涂覆质量评估模型，得到实时评估值。
35、进一步地，所述用于将实时评估值与优异涂覆区间进行比对，得到比对结果的方式为：
36、获取与实时评估值对应的涂覆质量等级，得到实时评估值对应的优异涂覆区间，将实时评估值与优异涂覆区间进行比对；
37、若比对结果处于优异涂覆区间内，则无需调控；
38、若比对结果未处于优异涂覆区间内，则需要采集实时涂覆影响数据。
39、进一步地，所述基于比对结果采集实时涂覆影响数据的方式为：
40、采集实时环境温度、实时环境湿度、实时涂覆原料粘稠度和实时固化收缩率，将实时环境温度、实时环境湿度、实时涂覆原料粘稠度和实时固化收缩率作为实时涂覆影响数据；
41、所述实时固化收缩率，
42、其中，为收缩率，为环境温度对收缩率的影响系数。
43、进一步地，所述通过历史涂覆影响数据构建并训练调控模型的方式为：
44、将同一历史涂覆影响数据对应的环境温度、环境湿度、涂覆原料粘稠度和固化收缩率作为自变量，将同一历史涂覆影响数据对应的计量泵流量调控量和计量泵压力调控量作为因变量，得到调控模型的计量泵流量调控量公式和计量泵压力调控量公式；
45、计量泵流量调控量公式为:
46、，
47、计量泵压力调控量公式为：
48、，
49、其中，为计量泵流量调控量，为环境温度、为环境湿度，为涂覆原料粘稠度，为固化收缩率，为计量泵压力调控量，和分别为计量泵流量调控量和计量泵压力调控量的截距项，、、、为计量泵流量调控量的回归系数，和分别为计量泵流量调控量和计量泵压力调控量的误差项，、、、为计量泵压力调控量的回归系数。
50、进一步地，所述对调控模型进行的训练过程包括：
51、将同一历史涂覆影响数据中的环境温度、环境湿度、涂覆原料粘稠度和固化收缩率对应的计量泵流量调控量和计量泵压力调控量作为一个样本，个样本构成影响数据样本集，其中，每个样本中的环境温度、环境湿度、涂覆原料粘稠度和固化收缩率作为自变量，每个样本中的计量泵流量调控量和计量泵压力调控量分别作为因变量；
52、将影响数据样本集中每个样本中对应的因变量和自变量输入调控模型的计量泵流量调控量公式和计量泵压力调控量公式，通过岭回归方法计算计量泵压力调控量和计量泵流量调控量的回归系数：
53、所述通过岭回归方法计算计量泵压力调控量和计量泵流量调控量的回归系数的过程为：
54、定义岭回归方法的目标函数，并使目标函数最小化，即可得到对应的回归系数，岭回归方法的目标函数为：
55、，
56、其中，为因变量向量，是自变量矩阵，为岭回归方法的系数向量，是正则化参数，为预测值，为因变量和预测值之间的差的平方和，为岭回归方法系数的惩罚。
57、进一步地，所述将实时涂覆影响数据输入预先训练完成的调控模型，输出调控数据的方式为：
58、将实时涂覆影响数据对应的实时环境温度、实时环境湿度、实时涂覆原料粘稠度和实时固化收缩率输入训练完成的调控模型中，得到对应的计量泵压力调控量和计量泵流量调控量，将计量泵压力调控量和计量泵流量调控量输入计量泵并进行调控。
59、本发明一种基于物联网的薄膜加工用监测系统的技术效果和优点：
60、1.通过工业相机对实时薄膜的涂覆进行拍摄，并通过涂覆质量评估模型得到对应的实时评估值，以此将实时评估值与优异涂覆区间进行比对，从而能够便于系统及时地监测到薄膜的涂覆质量，降低薄膜涂覆不均匀的情况；
61、2.通过获取优异涂覆质量等级对应的评估值，并从历史评估值集合中进行有放回的随机抽样，生成个优异涂覆数据样本，这种重复抽样的方式可以保证样本的代表性和稳健性，有助于减少由于样本偏差引起的误差，通过有放回的随机抽样方法，能够扩充优异涂覆数据样本，进而能够避免历史评估值集合中数据较少的情况，通过预设置信区间以及有放回的随机抽样，能够使优异涂覆区间的范围更加精确。
62、3.通过采集实时涂覆影响数据，能够获得计量泵压力调控量和计量泵流量调控量，即可对计量泵进行调控，从而确保薄膜涂覆过程的均匀性和质量一致性，调控模型的建立和应用可以使涂覆过程更加自动化和精确化，提高生产效率和产品质量。
1.一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，包括：数据采集处理模块，用于采集并处理薄膜涂覆数据，得到历史薄膜涂覆厚度数据集；
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，所述用于采集并处理薄膜涂覆数据，得到历史薄膜涂覆厚度数据集的方式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，所述用于设置涂覆质量评估模型，根据涂覆质量评估模型对历史薄膜涂覆厚度数据集进行评估，得到历史评估值集合的方式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，所述通过预设置信区间对历史评估值集合进行求取，得到优异涂覆区间的方式为：
5.根据权利要求2所述的一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，所述得到实时评估值的方式为：
6.根据权利要求4所述的一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，所述用于将实时评估值与优异涂覆区间进行比对，得到比对结果的方式为：
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，所述基于比对结果采集实时涂覆影响数据的方式为：
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，所述通过历史涂覆影响数据构建并训练调控模型的方式为：
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，所述对调控模型进行的训练过程包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于物联网的薄膜加工用监测系统，其特征在于，所述将实时涂覆影响数据输入预先训练完成的调控模型，输出调控数据的方式为：
