一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法与流程

本发明涉及工业在线检测与智能制造，尤其涉及一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法。

背景技术：

1、在烟草酱料、再造烟叶浆料、涂布浆料、薄膜涂层、连续带状湿膜材料等生产过程中，浆料或湿膜材料通常以一定湿厚状态均匀铺展于循环运行的输送带表面，输送带经过热烘区域后，浆料或湿膜材料逐渐脱水、固化并形成目标厚度的烟草纸张或薄层材料。实际生产中，厚度控制精度和表面缺陷控制直接影响产品一致性、后续成型质量以及工艺稳定性。

2、现有在线测厚方式通常采用单一激光位移传感器、单一线扫激光传感器或者接触式测厚装置实现厚度测量。然而，烟草酱料铺展于钢带表面，钢带在循环运行过程中会受到张力变化、支撑辊跳动、热烘区域温升、支架振动等因素影响，导致钢带基准面出现整体上下波动或轻微姿态变化。若仅通过线扫激光传感器测量酱料上表面高度，则测得结果同时包含酱料真实厚度变化和钢带基准波动，无法准确反映真实厚度。

3、为了覆盖较宽的检测范围，常采用两个线扫激光传感器进行宽幅拼接。例如，每个线扫激光传感器输出1800个轮廓点，两个传感器拼接形成3600点宽幅轮廓。但在实际安装和运行中，两个线扫激光传感器存在安装角度、横向坐标、零点高度、比例系数、采样时序和重叠区域匹配误差，若直接将两侧轮廓简单拼接，容易在拼接缝处产生台阶、断裂、重复或错位，进而影响厚度测量并可能引发缺陷误判。

4、另外，浆料或湿膜材料表面存在湿态反光、局部颗粒、蒸汽干扰、粉尘干扰和表面波纹等复杂因素。若对轮廓数据采用统一强滤波，虽然可以提高平均厚度稳定性，但容易抹平漏料、堆料、凸包、坑洞、条纹和边缘异常等局部缺陷；若滤波过弱，则噪声会增加误报率。现有技术难以同时兼顾宽幅拼接精度和局部缺陷高灵敏检测。

5、因此，亟需一种兼顾厚度高精度测量与缺陷稳定检测的在线过程监测方法。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，消除或降低钢带动态波动对烟草酱料厚度测量结果的影响，并解决线扫激光宽幅拼接时拼接缝错位、台阶和零点不一致的问题，同时实现漏料、缺料、堆料、凸包、条纹、边缘异常和表面波纹等缺陷的在线识别与等级输出。

2、为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，包括以下步骤：

3、获取第一、第二线扫激光传感器采集的输送带上浆料的轮廓数据和若干个电涡流传感器采集的输送带的原始位移信号，并进行时空对齐；

4、对双侧轮廓数据进行预处理、拼接融合和重采样，获得上表面轮廓；

5、对若干个输送带原始位移信号进行预处理后，进行输送带基准面重建，获取输送带动态基准高度；

6、基于上表面轮廓和输送带动态基准高度计算浆料厚度，并获得实时厚度曲线、厚度云图；

7、基于参考基准对浆料厚度进行差分增强，并构建二值候选图；

8、对二值候选图进行连通域分析，获得每个连通域的缺陷长度、宽度、面积、峰值和体积，组成特征向量；

9、根据特征向量对每个连通域的缺陷进行分类；

10、输出实时厚度曲线、厚度云图、缺陷位置、缺陷类型和尺寸。

11、为了实现上述目的，本发明第二方面提供一种用于浆料输送烘干过程的过程监测系统，包括：

12、传感器系统，包括第一线扫激光传感器、第二线扫激光传感器和若干个电涡流传感器；所述第一线扫激光传感器和所述第二线扫激光传感器，分别垂直安装在输送带上方，用于采集输送带上物料的两侧轮廓数据；所述若干个电涡流传感器，垂直安装在输送带上方的同一安装平面，用于采集输送带的原始位移信号；

13、数据采集模块，用于获取第一、第二线扫激光传感器采集的输送带上浆料的轮廓数据和若干个电涡流传感器采集的输送带的原始位移信号，并进行时空对齐；

14、轮廓数据融合模块，用于对双侧轮廓数据进行预处理、拼接融合和重采样，获得上表面轮廓；

15、输送带基准面重建模块，用于对若干个输送带原始位移信号进行预处理后，进行输送带基准面重建，获取输送带动态基准高度；

16、厚度融合模块，用于基于上表面轮廓和输送带动态基准高度计算浆料厚度，并获得实时厚度曲线、厚度云图；

17、增强模块，用于基于参考基准对浆料上表面轮廓数据进行差分增强，并构建二值候选图；

18、特征分析模块，用于对二值候选图进行连通域分析，获得每个连通域的缺陷长度、宽度、面积、峰值和体积，组成特征向量；

19、缺陷分类模块，用于根据特征向量对每个连通域的缺陷进行分类；

20、交互显示屏，用于输出实时厚度曲线、厚度云图、缺陷位置、缺陷类型和尺寸。

21、本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步：

22、本发明通过左右双侧线扫激光拼接获得宽幅轮廓，提高横向覆盖能力；通过坐标映射、高度校正以及重叠区配准和加权融合减少拼接处台阶、错位和断裂；通过若干路电涡流重建钢带动态基准面，补偿钢带整体跳动和轻微倾斜；基于钢带动态基准面和浆料上表面轮廓数据进行融合和差分增强，并构建二值候选图，并利用对二值候选图进行连通域分析，获得每个连通域的缺陷长度、宽度、面积、峰值和体积，组成特征向量，最后利用特征向量实现漏料、缺料、堆料、凸包、条纹、边缘异常和表面波纹等缺陷的在线识别，解决局部缺陷高灵敏检测的优化问题。

1.一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，其特征在于，对双侧轮廓数据进行预处理包括：

3.根据权利要求1或2所述的一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，其特征在于，对双侧轮廓数据进行拼接融合时，对于非重叠区域，直接选取对应侧轮廓数据；对于重叠区域，先基于双侧轮廓数据中的重叠区域对其中一侧轮廓数据进行修正，再采用加权融合方式获得重叠区域的轮廓数据；

4.根据权利要求1所述的一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，其特征在于，对若干个输送带原始位移信号进行预处理包括：

5.根据权利要求1或2所述的一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，其特征在于，进行输送带基准面时，基于输送带高度数据判断输送带工况；

6.根据权利要求1或2所述的一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，其特征在于，基于上表面轮廓输送带动态基准高度计算物料厚度时，基于标准厚度样块确定零点标定补偿常数，为标准厚度；为上表面轮廓位置处的零点厚度；为输送带动态基准面上位置处的零点厚度；

7.根据权利要求1或2所述的一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，其特征在于，

8.根据权利要求1或2所述的一种用于浆料输送烘干过程的过程监测方法，其特征在于，

9.一种用于浆料输送烘干过程的过程监测系统，其特征在于，包括：