摘要
本发明提供了一种汽车卡钳生产流水线的切削加工质量评估方法及系统,涉及汽车制造技术领域,包括采集汽车卡钳切削面在不同使用阶段的图像数据;提取汽车卡钳切削面的第一纹理特征和第二纹理特征;构建并训练自编码器模型;经过特征融合处理,得到全面的特征表示;通过基于互信息的特征选择对全面的特征表示进行处理,得到对切削面状态判断最有贡献的特征,经过长短时记忆卷积神经网络模型训练与优化处理,得到切削面状态的分类结果。本发明实现对汽车卡钳切削面的快速、准确评估,实时监测和评估切削面情况,为汽车卡钳的生产和质量控制提供科学依据,确保汽车的安全性和可靠性。
技术关键词
汽车卡钳
纹理特征
编码器
特征选择
图像数据压缩
重构误差
Gabor滤波器
流水线
卷积神经网络模型
解码器
评估系统
原始图像数据
粗糙度
分布特征
裂缝
灰度共生矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
学习方法
编码器
解码器
跨模态数据
多模态数据分析
同步方法
三维模型
母接头
滑动平均滤波
误差校正
表面缺陷检测方法
多尺度特征融合
多模态传感器
演化特征
纹理特征提取
反洗钱监测方法
风险评估模型
注意力机制
多源异构数据
动态
一次性吸收性物品
缺陷检测系统
图像采集模块
成像单元
多模态