一种提高RFID电子标签使用性的方法和装置转让专利
申请号 : CN202011334446.X
文献号 : CN112270394B
文献日 : 2021-07-23
发明人 : 范承斌 , 何健 , 孙斌
申请人 : 江苏科睿坦电子科技有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种提高RFID电子标签使用性的方法,其中,所述方法包括:获得不同TPU基材的物理性能信息;其中,所述TPU基材的物理性能信息包括:耐磨性、硬度;
根据所述不同TPU基材的物理性能信息构建训练集;
获得第一RFID电子标签的预定生产工艺要求信息;
将所述训练集中的TPU基材的物理性能信息和所述预定生产工艺要求信息输入第一神经网络模型,获得第一TPU基材信息;
获得第一粘合剂信息;其中,所述第一粘合剂信息为生产电子标签所需要的粘合剂信息,主要包括粘性;
根据所述预定生产工艺要求信息,获得第一离型膜信息;其中,所述第一离型膜信息为生产电子标签所需要的离型膜信息,包括使用温度、厚度、宽度、长度、加工原料;
根据所述第一离型膜信息、所述第一粘合剂信息和所述第一TPU基材信息,获得第一制备指令信息;
根据所述第一制备指令信息,制备所述第一RFID电子标签;
其中,所述将所述训练集中的TPU基材的物理性能信息和所述预定生产工艺要求信息输入第一神经网络模型,获得第一TPU基材信息,包括:将所述训练集中的TPU基材的物理性能信息和所述预定生产工艺要求信息输入神经网络模型,其中,所述神经网络模型通过多组训练数据训练获得,所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括:所述TPU基材的物理性能信息、所述预定生产工艺要求信息和用来标识第一TPU基材的标识信息;
获得所述神经网络模型的第一输出信息,其中,所述第一输出信息包括所述第一TPU基材信息;
其中,所述获得第一粘合剂信息,包括:获得第一铝箔的性能参数信息;
获得第一TPU基材的性能参数信息;
根据所述第一铝箔的性能参数信息和所述第一TPU基材的性能参数信息,获得预定粘合度阈值;
判断粘合剂信息是否在所述预定粘合度阈值之内;
如果所述粘合剂信息在所述预定粘合度阈值之内,获得第一粘合剂信息;
其中,所述根据所述预定生产工艺要求信息,获得第一离型膜信息,包括:构建离型膜数据库,所述离型膜数据库中包括不同离型膜及其物理性能信息;
从所述离型膜数据库中筛选符合所述预定生产工艺要求信息的离型膜信息,获得第一离型膜信息;
其中,所述根据所述第一制备指令信息,制备所述第一RFID电子标签之后,包括:获得第一加温加压信息;
根据所述第一加温加压信息,对所述第一RFID电子标签再次复合TPU膜并进行低温高压熔融;
获得第二加温加压信息,其中,所述第二加温加压信息中的温度高于所述第一加温加压信息中的温度;
根据所述第二加温加压信息,对经过所述第一加温加压信息处理过的所述第一RFID电子标签进行高温高压熔融。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:对所述第一离型膜信息添加第一标签信息;
将添加所述第一标签信息的所述第一离型膜信息返回所述离型膜数据库,对所述离型膜数据库进行更新。
3.如权利要求1所述的方法,其中,根据所述第一制备指令信息,制备所述第一RFID电子标签过程中还包括:
获得预定张力阈值;
获得第一离型膜和第一TPU基材之间的第一张力信息;
判断所述第一张力信息是否在所述预定张力阈值之内;
如果所述第一张力信息不在所述预定张力阈值之内,获得第一预警信息;
根据所述第一预警信息,提醒所述第一张力信息不在所述预定张力阈值之内。
4.一种提高RFID电子标签使用性的装置,其中,所述装置包括:第一获得单元:所述第一获得单元用于获得不同TPU基材的物理性能信息;其中,所述TPU基材的物理性能信息包括:耐磨性、硬度;
第一构建单元:所述第一构建单元用于根据所述不同TPU基材的物理性能信息构建训练集;
第二获得单元:所述第二获得单元用于获得第一RFID电子标签的预定生产工艺要求信息;
第一输入单元:所述第一输入单元用于将所述训练集中的TPU基材的物理性能信息和所述预定生产工艺要求信息输入第一神经网络模型,获得第一TPU基材信息;
第三获得单元:所述第三获得单元用于获得第一粘合剂信息;其中,所述第一粘合剂信息为生产电子标签所需要的粘合剂信息,主要包括粘性;
第四获得单元:所述第四获得单元用于根据所述预定生产工艺要求信息,获得第一离型膜信息;其中,所述第一离型膜信息为生产电子标签所需要的离型膜信息,包括使用温度、厚度、宽度、长度、加工原料;
第五获得单元:所述第五获得单元用于根据所述第一离型膜信息、所述第一粘合剂信息和所述第一TPU基材信息,获得第一制备指令信息;
第一制备单元:所述第一制备单元用于根据所述第一制备指令信息,制备所述第一RFID电子标签;
其中,所述装置还包括:
第二输入单元:所述第二输入单元用于将所述训练集中的TPU基材的物理性能信息和所述预定生产工艺要求信息输入神经网络模型,其中,所述神经网络模型通过多组训练数据训练获得,所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括:所述TPU基材的物理性能信息、所述预定生产工艺要求信息和用来标识第一TPU基材的标识信息;
第十获得单元:所述第十获得单元用于获得所述神经网络模型的第一输出信息,其中,所述第一输出信息包括所述第一TPU基材信息;
其中,所述装置还包括:
第六获得单元:所述第六获得单元用于获得第一铝箔的性能参数信息;
第七获得单元:所述第七获得单元用于获得第一TPU基材的性能参数信息;
第八获得单元:所述第八获得单元用于根据所述第一铝箔的性能参数信息和所述第一TPU基材的性能参数信息,获得预定粘合度阈值;
第一判断单元:所述第一判断单元用于判断粘合剂信息是否在所述预定粘合度阈值之内;
第九获得单元:所述第九获得单元用于如果所述粘合剂信息在所述预定粘合度阈值之内,获得第一粘合剂信息;
第二构建单元:所述第二构建单元用于构建离型膜数据库,所述离型膜数据库中包括不同离型膜及其物理性能信息;
第一筛选单元:所述第一筛选单元用于从所述离型膜数据库中筛选符合所述预定生产工艺要求信息的离型膜信息,获得第一离型膜信息;
其中,所述装置还包括:
第十四获得单元:所述第十四获得单元用于获得第一加温加压信息;
第一复合单元:所述第一复合单元用于根据所述第一加温加压信息,对所述第一RFID电子标签再次复合TPU膜并进行低温高压熔融;
第十五获得单元:所述第十五获得单元用于获得第二加温加压信息,其中,所述第二加温加压信息中的温度高于所述第一加温加压信息中的温度;
第一熔融单元:所述第一熔融单元用于根据所述第二加温加压信息,对经过所述第一加温加压信息处理过的所述第一RFID电子标签进行高温高压熔融。
5.一种提高RFID电子标签使用性装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-3任一项所述方法的步骤。
说明书 :
一种提高RFID电子标签使用性的方法和装置
技术领域
背景技术
RFID电子标签的信息获取RFID技术具有准确、适应环境、抗干扰、操作快捷等优点。
发明内容
于TPU材料生产RFID电子标签,使得生产出的电子标签防水防潮效果更好、材质更软,提升
了RFID标签防盗性能的技术效果。
获得第一RFID电子标签的预定生产工艺要求信息;将所述训练集中的TPU基材的物理性能
信息和所述预定生产工艺要求信息输入第一神经网络模型,获得第一TPU基材信息;获得第
一粘合剂信息;根据所述预定生产工艺要求信息,获得第一离型膜信息;根据所述第一离型
膜信息、所述第一粘合剂信息和所述第一TPU基材信息,获得第一制备指令信息;根据所述
第一制备指令信息,制备所述第一RFID电子标签。
单元:所述第一构建单元用于根据所述不同TPU基材的物理性能信息构建训练集;第二获得
单元:所述第二获得单元用于获得第一RFID电子标签的预定生产工艺要求信息;第一输入
单元:所述第一输入单元用于将所述训练集中的TPU基材的物理性能信息和所述预定生产
工艺要求信息输入第一神经网络模型,获得第一TPU基材信息;第三获得单元:所述第三获
得单元用于获得第一粘合剂信息;第四获得单元:所述第四获得单元用于根据所述预定生
产工艺要求信息,获得第一离型膜信息;第五获得单元:所述第五获得单元用于根据所述第
一离型膜信息、所述第一粘合剂信息和所述第一TPU基材信息,获得第一制备指令信息;第
一制备单元:所述第一制备单元用于根据所述第一制备指令信息,制备所述第一RFID电子
标签。
材和离型膜的物理性能更符合制备需要,进而达到了使得制备出的电子标签性能更优的技
术效果。
更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
器301,处理器302,发送器303,存储器304,总线接口305。
具体实施方式
于TPU材料生产RFID电子标签,使得生产出的电子标签防水防潮效果更好、材质更软,提升
了RFID标签防盗性能的技术效果。
例实施例的限制。
RFID电子标签的信息获取RFID技术具有准确、适应环境、抗干扰、操作快捷等优点。目前
RFID行业使用的电子标签通常使用PET薄膜天线作为主基材,生产出的电子标签通常存在
材质较硬、防潮性能较差、易吸水、易损坏等缺陷。
获得第一RFID电子标签的预定生产工艺要求信息;将所述训练集中的TPU基材的物理性能
信息和所述预定生产工艺要求信息输入第一神经网络模型,获得第一TPU基材信息;获得第
一粘合剂信息;根据所述预定生产工艺要求信息,获得第一离型膜信息;根据所述第一离型
膜信息、所述第一粘合剂信息和所述第一TPU基材信息,获得第一制备指令信息;根据所述
第一制备指令信息,制备所述第一RFID电子标签。
性、硬度等信息
能进行电子标签的制作。
包括绑定、贴合、熔融等工艺。
络模型是一个机器学习的神经网络模型,通过神经网络模型的不断训练,使得训练结果即
第一TPU基材信息更加准确,更加符合生产工艺要求。
生产电子标签所需要的粘合剂信息,主要包括粘性等信息。
离型膜信息,包括使用温度、厚度、宽度、长度、加工原料等信息。
即为制备RFID电子标签,进而根据制备工艺开始制备电子标签,基于制备工艺要求的材料
信息,达到了使得制备的电子标签的性能更优的技术效果。
箔,还可获得第一TPU基材的性能参数信息,可根据所述第一铝箔的性能参数信息和所述第
一TPU基材的性能参数信息,获得预定粘合度阈值,所述预定粘合度阈值为预设的铝箔和
TPU基材之间的粘合度范围值,在此可要求铝箔和TPU基材之间剥离强度不小于6N,进而判
断所述第一粘合剂信息是否在所述预定粘合度阈值之内,即判断所述第一粘合剂信息的粘
性大小是否大于6N,如果所述第一粘合剂信息在所述预定粘合度阈值之内,即所述第一粘
合剂的粘度值符合工艺要求,获得第一粘合剂信息,所述第一粘合剂信息即为制备工艺要
求的粘合剂,达到了获得符合制备工艺要求的粘合剂的粘度信息的技术效果。
的训练数据中的每一组训练数据均包括:所述TPU基材的物理性能信息、所述预定生产工艺
要求信息和用来标识第一TPU基材的标识信息;
练模型是一个神经网络模型即机器学习中的神经网络模型,神经网络(Neural Networks,
NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系
统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络
模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(Artificial Neural
Networks),是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲,它是一个数学模型。在本
申请实施例中,将所述训练集中的TPU基材的物理性能信息和所述预定生产工艺要求信息
输入神经网络模型,用标识的第一TPU基材信息对所述神经网络模型进行训练。
TPU基材的标识信息。通过输入TPU基材的物理性能信息和所述预定生产工艺要求信息,神
经网络模型会输出所述第一TPU基材信息,通过将所述输出信息与所述起标识作用的第一
TPU基材信息进行校验,如果所述输出信息与所述起标识作用的第一TPU基材信息要求相一
致,则本数据监督学习完成,则进行下一组数据监督学习;如果所述输出信息与所述起标识
作用的第一TPU基材信息要求不一致,则神经网络学习模型自身进行调整,直到神经网络学
习模型输出结果与所述起标识作用的第一TPU基材信息要求相一致,进行下一组数据的监
督学习。通过训练数据使神经网络学习模型自身不断地修正、优化,通过监督学习的过程来
提高神经网络学习模型处理所述信息的准确性,进而达到使得第一TPU基材信息更加精确
的技术效果。
库,从所述离型膜数据库中筛选出符合所述预定生产工艺要求信息的离型膜信息,获得第
一离型膜信息,所述第一离型膜信息为符合电子标签的制备要求的离型膜信息,通过从数
据库中对离型膜进行不断筛选,达到了获得符合制备工艺要求的离型膜信息的技术效果。
间载体,可对所述第一离型膜信息添加第一标签信息,所述第一标签信息为生产电子标签
需要用到的离型膜信息,进而将添加所述第一标签信息的所述第一离型膜信息返回所述离
型膜数据库,对所述离型膜数据库进行更新,达到了采用符合性能要求的离型膜进行电子
标签制备,使得制备出的电子标签性能更优的技术效果。
阈值为预设的TPU基材与离型膜之间的张力信息,在此可要求所述预定张力阈值不超过
0.1Mpa,还可获得第一离型膜和第一TPU基材之间的第一张力信息,进而判断所述第一张力
信息是否在所述预定张力阈值之内,即所述第一张力信息是否大于0.1Mpa,若所述第一张
力信息不在所述预定张力阈值之内,即所述第一张力信息超过了0.1Mpa,可获得第一预警
信息,所述第一预警信息用来提醒第一离型膜和第一TPU基材之间张力超过预定张力范围,
可能会造成产品褶皱,达到了确保第一离型膜和第一TPU基材之间张力之中,使得制备的电
子标签平滑无褶皱的技术效果。
加压熔融,在此可设定第一次加温为100至110℃,第一次加压为0.2Mpa,进而根据所述第一
加温加压信息,对所述第一RFID电子标签再次复合TPU膜并进行低温高压熔融,还可获得第
二加温加压信息,其中,所述第二加温加压信息中的温度高于所述第一加温加压信息中的
温度,可设定第二次加温为150℃,压力为0.2Mpa,时间为10分钟,通过对复合后的产品进行
加温加压,达到了提升电子标签性能的技术效果。
成第一验证码,其中,所述第一验证码是与所述第一TPU基材信息一一对应的;根据第二TPU
基材信息和第一验证码生成第二验证码;以此类推,根据第N TPU基材信息和第N-1验证码
生成第N验证码,其中,N为大于1的自然数;将所有TPU基材信息和验证码分别复制保存在M
台设备上,其中,M为大于1的自然数。对所述第一TPU基材信息进行加密存储,其中,每个设
备对应于一个节点,所有节点组合起来形成了区块链,这样的区块链就构成了一个便于验
证(只要验证最后一个区块的Hash值就相当于验证了整个版本),不可更改(任何一个交易
信息的更改,会让所有之后的区块的Hash值发生变化,这样在验证时就无法通过)的总账
本。
的,也无法影响其他节点上的数据内容。因此,参与系统中的节点越多,算力越强,系统中的
数据安全性也就越高。对所述第一TPU基材信息基于区块链的加密处理,有效保证了所述第
一TPU基材信息的存储安全,达到了对所述第一TPU基材信息进行安全的记录并保存的技术
效果。
材和离型膜的物理性能更符合制备需要,进而达到了使得制备出的电子标签性能更优的技
术效果。
造成产品的褶皱,达到了确保制备出的电子标签光滑平整无褶皱的技术效果。
练数据训练获得,所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括:所述TPU基材的物理
性能信息、所述预定生产工艺要求信息和用来标识第一TPU基材的标识信息;
RFID电子标签使用性的方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种
提高RFID电子标签使用性的装置的实施方法,所以为了说明书的简洁,再次不再详述。
时实现前文所述一种提高RFID电子标签使用性的方法的任一方法的步骤。
储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之
类的各种其他电路链接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步
描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器
303可以是同一个元件,即收发机,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处
理器302负责管理总线300和通常的处理,而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操
作时所使用的数据。
获得第一RFID电子标签的预定生产工艺要求信息;将所述训练集中的TPU基材的物理性能
信息和所述预定生产工艺要求信息输入第一神经网络模型,获得第一TPU基材信息;获得第
一粘合剂信息;根据所述预定生产工艺要求信息,获得第一离型膜信息;根据所述第一离型
膜信息、所述第一粘合剂信息和所述第一TPU基材信息,获得第一制备指令信息;根据所述
第一制备指令信息,制备所述第一RFID电子标签。
例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可
用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品
的形式。
程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。