摘要
一种矫直辊表面缺陷自动修磨方法,属于修磨工艺自动控制技术领域,解决现有自动修磨方法导致过度修磨、对矫直辊表面造成损伤的技术问题,包括以下步骤:S1、构建矫直辊表面缺陷识别模型;S2、基于现有的矫直辊表面缺陷特征与对应的修磨工艺构建样本库;S3、构建基于BP神经网络的矫直辊表面缺陷修磨工艺优化模型;S4、使用步骤S2构建的样本库中的样本对步骤S3构建的矫直辊表面缺陷修磨工艺优化模型进行训练和验证;S5、识别矫直辊表面缺陷修磨工艺优化模型对打磨后缺陷部分识别结果的置信度,采用模糊控制神经网络调整输入气体压力,对矫直辊表面缺陷进行精磨。本发明显著提高了矫直辊修磨过程的自动化水平和控制的性能。
技术关键词
自动修磨方法
修磨工艺
模糊控制器
样本
模糊推理
模糊规则
LBP特征提取
矫直机矫直辊
模糊集合
BP神经网络模型
模糊隶属度函数
局部纹理特征
模糊神经网络
变量
图像处理
深度学习算法
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样本
主动学习策略
语义分割方法
语义分割模型
三维点云数据
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信息变更
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因子
文本检测方法
聚类方法
人类
大语言模型
统计机器