摘要
本申请公开了一种CMM自动坐标测量机及其方法,其通过采用基于深度学习的人工智能技术对测量目标对象的材料性能描述和测量环境的温度数据进行数据分析,分别提取出测量环境温度的时序特征模式以及测量目标对象材料性能的语义特征表示,进而,通过对两者进行特征交互融合,以充分理解目标对象的几何形变状态,并智能生成相应的温度补偿系数估计值,从而实现对测量目标对象几何参数的补偿校正。通过这种方式,可以显著节省时间和人力成本,实现更高效的温度补偿,从而有效提高CMM自动坐标测量机的测量精度和效率。
技术关键词
温度补偿系数
坐标测量机
对象
温度补偿系统
融合特征
特征提取模块
语义
Sigmoid函数
跨模态
坐标测量方法
队列
转换器结构
参数
LSTM模型
温度传感器
人工智能技术
解码器
时序特征
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