[发明专利]称重设备和称重方法

说明书

本发明提供一种称重设备和称重方法，其中所述称重设备包括：识别模块，配置为识别被称重物的物品信息；存储模块，配置为存储所述被称重物的物品信息与称重误差之间的函数映射关系；处理模块，配置为根据训练样本中测得的数据，建立函数映射关系WE＝F(A,WT)；其中，WE为称重误差，A为物品信息，WT为被称重物的实际称重数值；以及，根据所述函数映射关系，计算所述称重误差，并对当前称重数据按照所述称重误差作数据补偿。通过本发明的称重设备和称重方法，能够更精确对称重误差进行补偿。

技术领域

本发明属于测重技术，尤其涉及一种称重设备和称重方法。

背景技术

在称重领域，称重设备因被称重物的重量较大，或长期使用等原因，可能导致其机械结构发生变形，而这将会影响到称重设备称重性能的准确度和稳定性，进而影响到产品价值和用户反馈。

对此，现有技术(CN 207867322 U)公开了一种用于机械设备的误差补偿系统，通过对秤体进行数据采集，并将采集到的数据(如温度，位移，应力变化等)代入误差模型计算称重误差，从而提供对相应设备类型(如减速机，皮带秤等)的系统误差补偿。

称重设备受力发生机械变形的情况而造成称重误差与多种因素存在关系，例如被称重物体的影响。由于上述的现有技术在相关数据来源的选取范围上，并未考虑被称重物本身，因此其在称重误差补偿中仍会存在称重误差。并且由于其并未具体公开如何对采集到的相应数据处理成相应的数据形式，以及如何与知识库单元进行匹配，因此在方案的可实施性上也存在问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题提供一种能够更精确对称重误差补偿的称重设备以及称重方法。

为解决上述技术问题中的至少一部分，本发明提供一种称重设备，包括：识别模块，配置为识别被称重物的物品信息；存储模块，配置为存储所述被称重物的物品信息与称重误差之间的函数映射关系；处理模块，配置为根据训练样本中测得的数据，建立函数映射关系WE＝F(A,WT)；其中，WE为称重误差，A为物品信息，WT为被称重物的实际称重数值；以及，根据所述函数映射关系，计算所述称重误差，并对当前称重数据按照所述称重误差作数据补偿。

较优的，所述物品信息包括被称重物在承载台上位置和方向，所述函数映射关系为WE＝F(P,RD,WT)；其中，P为被称重物在所述承载台上的位置参数，RD为被称重物在所述承载台上的方向参数。

较优的，还包括一图像获取模块，用于获取被称重物的图像；所述识别模块根据所述被称重物的图像，识别被称重物在所述承载台上的位置和方向；或者，所述识别模块通过接收用户输入识别被称重物在所述承载台上的位置和方向。

较优的，所述物品信息还包括被称重物的物体形状和质量分布，所述函数映射关系为WE＝F(P,RD,S,D,WT)；其中，S为被称重物的物体形状参数，D为被称重物的质量分布参数。

较优的，所述存储模块存储被称重物类型与物体形状以及质量分布的对应关系；所述识别模块根据所述被称重物的图像，识别被称重物类型；所述处理模块根据被称重物类型匹配相应的物体形状以及质量分布。

较优的，所述处理模块根据训练样本中测得的数据，通过神经网络建立所述函数映射关系。

较优的，所述处理模块根据训练样本中测得的数据，通过数据拟合建立所述函数映射关系。

本发明还公开了一种称重方法，通过如权利要求1所述的称重设备实施，包括：对被称重物称重；识别被称重物的物品信息；根据预存储的称重误差与所述被称重物的物品信息的函数映射关系WE＝F(A,WT)，计算所述称重误差；其中，WE为称重误差，A为物品信息，WT为被称重物的实际称重数值；对当前称重数据按照所述称重误差作数据补偿。