日用陶瓷智能制造系统的设计与实践

2023-03-06郑秋荣

佛山陶瓷 2023年2期

郑秋荣

（广东皓明陶瓷科技有限公司，潮州 515642）

1 前言

随着社会发展进程的不断加快，逐渐认识到产品智能化、信息化生产的重要性，虽然我国的日用陶瓷行业在国际市场中占据一足之地，但是作为我国的新兴产业之一，在国际起步较晚，再加上日用陶瓷属于大质量、大体系，结构复杂度较大的产品，生产中往往需要消耗较大的人力、能源、材料，并且传统陶瓷制造过程，传统制造业一般对应力控制、屈服响应特征进行控制分析，但是可靠性不高，自稳态性不足，于是近年来实现日用陶瓷的智能化制造成为主要发展趋势。在日用陶瓷行业生产制造环节，设计智能制造系统实现高效生产工艺，本文还引入深度学习原理，构建制造过程的拟合控制优化模型，经过测试验证了日用陶瓷智能制造系统的优越性能，满足用户对陶瓷的定制化需要。旨在本文对日用陶瓷智能制造系统的研究与实践工作，可以帮助我国未来提升日用陶瓷行业的国际竞争实力，引领日用陶瓷企业转型升级。

2 基于深度学习的智能制造系统设计

2.1 深度学习算法

运用柔性无模制造技术和深度学习算法，试图在日用陶瓷生产制造过程寻优，构建实体化应用模型构造模具三维实体模型，在应力-应变曲线控制下，获得了陶瓷生产智能制造的屈服向应力输出，用u(n)表示，运用专业软件辅助控制与深度学习算法结合，构建日用陶瓷生产车间智能制造稳态分布模型如下：

式中：α代表陶瓷生产过程智能制造结构误差反馈修正系数。

基于有限元分析构建了日用陶瓷智能制造稳态控制模型，制造优化控制自适应率如下[3]：

以切削参数的分布状况，通过运用深度学习法实现陶瓷生产车间的流程自适应控制，获取相应的陶瓷智能制造稳态特征分量，相应的应力结构参数后，智能制造稳态矩阵用z(t)表示，施加荷载-z向位移曲线，获得日用陶瓷智能制造协同控制协方差矩阵[4]：

根据上述基于深度学习理论的智能制造过程，系统可以根据客户对日用陶瓷多元化定制需要，建构数字化快速定制设计深度学习模型，从而优化控制智能制造成品质量。

2.2 系统总架构

通过从用户层、业务层、数据层、物理层设计了日用陶瓷智能制造系统总架构（见图1）。

图1 日用陶瓷智能制造系统技术架构

3 智能制造系统功能实现

日用陶瓷智能制造系统主要功能执行流程（见图2），根据下图所示智能制造生产流程，通过更改原本需要自行购置原矿料磨石制浆的技术工艺，改用购置成品泥饼，从而保障浆料不同批次同样具有充分稳定性。设计自动化循环注浆则可以自动化循环利用石膏模具，在自动化开合模环节，可以满足模具的开合模过程自动化，翻坯出坯之后脱离模具与坯体，并采用半检湿修等工艺环节，确保修坯全过程都可无尘操作。二次利用烧制窑炉的余热进行二次制热，有效打造了干燥立体的区域化温湿度差异，保障陶瓷制造加工干燥工艺，有效降低干扰开裂问题的发生率。并运用自动施釉工作站，确保陶瓷施釉环节质量，之后将成品分级包装至自动化机械设备，逐一完成质量检测，保障了日用陶瓷的产品生产质量。

图2 智能制造流程示意图

4 日用陶瓷智能制造功能实现

4.1 客户创意

此智能制造系统可以根据生产制造商和客户之间的沟通情况，进行个性化陶瓷生产定制，系统虚拟设计库能够为客户提供日用陶瓷的基础成品类型，以及生产装饰的组合定制样式，如果最终虚拟设计库的成品并不能满足客户所需，那么可以再次沟通进行个性定制，直至客户满意正式投产，客户也可利用云端查看此生产订单的具体制造状态。

4.2 加工成型

4.2.1 拉坯机器组

在制造生产中使用拉坯机器组可以取代人工拉坯，满足生产0.5m直径、1m高度、0.1m厚度最大尺寸以内的各类成形泥坯。一般此机器组在生产数量较小的回转体器皿情况中应用较多，应用大量模拟人体的神经元传感器，代替人手制造陶瓷的触感反馈，设计视觉系统模拟人体眼睛观感，并利用了AI算法将整个拉坯过程拟人化。

4.2.2 注浆模具小车

模具作为陶瓷制造加工成型工艺流程的重要单元，运载陶瓷模具在生产线循环利用，结合工艺生产制作要求进行一系列的移动、定位、开合等动作，整个模具小车可以确保装载模具，通过小车方便模具的简便安装及精准定位。小车还可满足动画开合，确保模具结构的准确度。以模具的个性化注浆要求为依据，确保整个注浆过程不会发生漏浆情况，放浆但是不存浆，确保整个小车达到“一车”通用的模具定位安装过程。那么自动循环注浆成型生产线，也作为实现模具小车自动化运行的关键工艺，通过设计导向导轨结构保证磨具小车的自动化运行无误，并提供牵引动力组与定位阻挡器，用于控制磨具小车的启停往返，保证整个运转爬行路线的精准稳定。

4.2.3 快速注浆模具成型

运用智能化快速自动模具制造工艺，可以对陶瓷模具的状态做到实时跟踪，之后自动化注浆，开关模的生产流程。此工艺在不规则、小批量陶瓷生产中适用性极高。可以根据客户的个性化定制需求，智能ERP系统可以向快速成型系统发送具体的加工任务，即可根据订单的数量与状态，制作注浆成型模具，以RFID标签对模具的成型状态实时跟踪。此工艺过程中的智能立体模具库实现了对模具具体状态的实时监控，以AI数据库完成自动化存取。整个过程主要由模具库测量生产数据之后，对模具状态实时监控，对接ERP系统获得生产定制相关数据，以具体需求选择最佳模具生产状态，结合之前生产数据判定是否可以增加或报废模具。

4.2.4 打印成型

在打印成型环节使用3D打印成型技术，此技术同样在少量不规则与单件产品制造中比较适用，可以利用堆砌成型技术有效避免打印瓷泥时坍塌变形，运用传感器匹配机器视觉系统，实时监控打印成品的最终干湿度、出泥量，对出泥状态可以自动化调节，保证最终获得均匀厚度、紧密质地的坯体。

4.3 生产装饰

陶瓷制造在进入装饰工序时，主要利用以下智能装饰工艺：首先，设计智能吹釉机器人，可以有效取代人工吹釉过程，满足吹釉多样化成品。具体过程由机器人通过关节机器组，对吹釉的角度和力度精准控制，用流量传感器实时反馈吹釉状态，视觉识别系统观察吹釉效果。其次，智能3D印花通过多个关节机器组共同作用，设计了多个传感器组件，与激光测距系统、视觉识别系统相结合，测绘制造目标的外形装饰质量。再者，智能3D喷绘，同样需要应用激光测距、机器视觉两大智能系统，测绘目标外形并运行AI算法，对关节机器组和目标陶瓷喷绘角度精准控制，及时识别最终的喷绘效果。最后，对陶瓷坯胎使用智能3D雕刻机器组，可以满足个性化陶瓷成品选用镂空、深雕、浅雕等差异化技术。

4.4 烧制成品

在最后陶瓷成品烧制工艺环节至关重要，通过引入机器人装窑技术，可以取代人工并对陶瓷产品的码放合理计算自动完成，这一技术搭载云工厂ERP系统，了解将要装窑坯体的重量、外形、干湿度、厚度等相关信息，计算抓取力度与最佳抓取点，之后以陶瓷烧制的差异化厚度与釉色要求，在不同烧制温度区域摆放陶瓷产品，依次按序完成烧制。烧制之后进入开窑环节，应用开窑机器人同样搭载云工厂ERP系统，实时了解装窑产品的烧制状况，利用机器视觉系统辅助查看成品烧制效果，对抓取点合理调节并对烧制成品是否合格实现智能化判定，之后通过智能物流系统即可将陶瓷成品进行分送，分别为包装区、不良品区。