本发明涉及物料打胶，具体涉及一种打胶方法及控制系统。
背景技术：
1、目前在空调生产物料处理工序中，需要对某些物料进行打胶处理，从而保证在空调生产环节中物料与物料间能实现有效地粘合。为了能高效地完成对物料的打胶处理，现有的打胶技术是通过打胶系统实现对物料的自动打胶。
2、但由于物料的种类、物料摆放的位置以及胶水的浓度和数量存在差异，目前现有的自动打胶系统在对物料进行打胶时会出现打歪、漏打、打不到位以及断胶等现象。此时，需人工对每个物料的打胶情况进行检查，筛选出打胶不合格的物料，然后重新根据物料的种类，调整摆放的位置，设定对应的胶水浓度和数量，对物料进行重新打胶。此过程需反复操作，才能保证所有物料的打胶质量。但由于该过程涉及人为因素，有极大的不确定性，不能保证每个物料打胶质量的百分百可控，且该过程的完成需耗费大量的时间和人力。另外，对物料进行重新打胶时，胶水浓度和数量的设置是人工凭借经验完成的，无法形成一套统一的标准。
3、因此，现有技术有待于进一步发展。
技术实现思路
1、本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种打胶方法及控制系统，以解决相关技术物料打胶的质量不可控的技术问题。
2、为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：提供了一种打胶方法，包括：采集物料初次打胶完成后的图像；将物料初次打胶完成后的图像输入预设对比模型中，得到归一化图像；对归一化图像进行特征提取，得到物料初次打胶完成后的表面状态特征；将物料初次打胶完成后的表面状态特征与预设对比模型中的打胶合格表面状态特征进行比对，判断物料初次打胶是否合格；若物料初次打胶不合格，则基于不合格的物料的表面状态特征对打胶不合格原因进行分类；基于打胶不合格原因对打胶参数进行优化，得到优化打胶参数；使用优化打胶参数对不合格物料进行重新打胶。
3、进一步地，得到归一化图像的方法包括：对物料初次打胶完成后的图像进行旋转、翻转、缩放以及像素调整，得到标准图像；通过线性缩放的方式将标准图像的像素值映射到预设范围，得到归一化图像。
4、进一步地，对归一化图像进行特征提取，得到物料初次打胶完成后的表面状态特征的方法包括：基于d-lka模型中的自适应采样网格来捕捉归一化图像的局部特征,同时通过大核卷积组合调整卷积核的形状和位置以聚合归一化图像的全局信息，得到物料初次打胶完成后的表面状态特征。
5、进一步地，物料初次打胶完成后的表面状态特征包括胶水的位置、形状以及颜色。
6、进一步地，预设对比模型包括：卷积层、sa注意力机制、池化层以及全连接层，其中，卷积层和sa注意力机制用于获取归一化图像的纹理、形状和结构信息并将其表示为高维的特征空间，池化层用于降低归一化图像的空间分辨率，全连接层用于对输入的归一化图像的表面状态特征深入学习和提取。
7、进一步地，打胶方法还包括：通过sa注意力机制，赋予归一化图像的纹理、形状和结构信息不同的重要度参数。
8、进一步地，打胶不合格原因包括：打歪、漏打、打胶不充分、打胶胶水过多以及断胶。
9、进一步地，得到优化打胶参数的方法还包括：利用d-lka模型将不合格的物料的表面状态特征与所述预设对比模型中的打胶合格表面状态特征进行比对，得到打胶不合格原因不合格特征；基于打胶不合格原因，对初次打胶参数进行调整，输出优化打胶参数；其中，若打胶不合格原因为打歪或断胶，则清除已打胶水后，基于初次打胶参数再次打胶；若打胶不合格原因为漏打，则基于初次打胶参数再次打胶；若打胶不合格原因为打胶不充分或打胶胶水过多，则将不合格的物料的表面状态特征与所述预设对比模型中的打胶合格表面状态特征进行比对，得到对应的优化打胶参数，清除已打胶水后，基于优化打胶参数再次打胶。
10、进一步地，打胶参数包括：打胶温度、打胶时间、胶水浓度及胶水数量。
11、一种打胶控制系统，打胶控制系统包括：采集单元，采集单元用于采集物料初次打胶完成后的图像；数据处理单元，数据处理单元用于将物料初次打胶完成后的图像输入预设对比模型中，得到归一化图像；特征提取单元，特征提取单元用于对归一化图像进行特征提取，得到物料初次打胶完成后的表面状态特征；判断单元，判断单元用于将物料初次打胶完成后的表面状态特征与预设对比模型中的打胶合格表面状态特征进行比对，判断物料初次打胶是否合格；分类单元，分类单元用于基于不合格的物料的表面状态特征对打胶不合格原因进行分类；优化单元，优化单元用于基于打胶不合格原因对打胶参数进行优化，得到优化打胶参数；打胶单元，打胶单元用于使用优化后的打胶参数对不合格物料进行重新打胶。
12、一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有实现打胶方法的程序，实现打胶方法的程序被处理器执行以实现打胶方法的步骤。
13、有益效果：
14、通过大卷积核和sa注意力机制相互融合，搭建d-lka网络模型，在5g网络的环境下，通过消息队列的传输方式，对物料的打胶情况进行自动化判断，筛选出打胶不合格的物料。并通过d-lka网络模型对其进行分析，优化其打胶参数，并自动传输至自动打胶系统，实现了物料打胶工序全工程的无人化，节省了大量的人力物料，并有效地提升了物料打胶的质量，保证了每个物料打胶质量的百分百可控。
1.一种打胶方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的打胶方法，其特征在于，所述得到归一化图像的方法包括：
3.根据权利要求1所述的打胶方法，其特征在于，所述对所述归一化图像进行特征提取，得到物料初次打胶完成后的表面状态特征的方法包括：基于d-lka模型中的自适应采样网格来捕捉归一化图像的局部特征,同时通过大核卷积组合调整卷积核的形状和位置以聚合归一化图像的全局信息，得到物料初次打胶完成后的表面状态特征。
4.根据权利要求1所述的打胶方法，其特征在于，所述物料初次打胶完成后的表面状态特征包括胶水的位置、形状以及颜色。
5.根据权利要求1所述的打胶方法，其特征在于，所述预设对比模型包括：卷积层、sa注意力机制、池化层以及全连接层，其中，所述卷积层和所述sa注意力机制用于获取归一化图像的纹理、形状和结构信息并将其表示为高维的特征空间，所述池化层用于降低归一化图像的空间分辨率，所述全连接层用于对输入的归一化图像的表面状态特征深入学习和提取。
6.根据权利要求5所述的打胶方法，其特征在于，所述打胶方法还包括：通过sa注意力机制，赋予归一化图像的纹理、形状和结构信息不同的重要度参数。
7.根据权利要求1所述的打胶方法，其特征在于，打胶不合格原因包括：打歪、漏打、打胶不充分、打胶胶水过多以及断胶。
8.根据权利要求7所述的打胶方法，其特征在于，所述得到优化打胶参数的方法还包括：
9.根据权利要求8所述的打胶方法，其特征在于，所述打胶参数包括：打胶温度、打胶时间、胶水浓度及胶水数量。
10.一种打胶控制系统，其特征在于，所述打胶控制系统包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有实现打胶方法的程序，所述实现打胶方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至9中任一项所述打胶方法的步骤。
