摘要
本发明涉及智能控制技术领域,具体为一种应用于多台冲床联机运行的数字控制方法及系统,获取生产线历史数据和实时采集冲床运行状态数据,结合产品外观图像和质检参数,通过YOLOv7模型实现产品外观缺陷检测,结合质检标准生成偏移质检参数;利用偏移质检参数和外观缺陷检测结果生成工序异常定位结果。将工序异常定位结果与冲床运行状态数据融合,形成多模态综合运行特征数据,用于识别异常工序。检测到异常工序后,通过动态工况自适应图神经网络模型分析异常传播路径,提取当前工况特征,与历史数据进行相似度匹配,提取最佳历史参考参数。通过动态修正历史参考参数,生成生产工艺调整参数。提升了生产线对复杂工况的自适应能力和柔性响应能力。
技术关键词
产品外观缺陷检测
冲压自动化生产线
数字控制方法
多台冲床
非线性回归模型
神经网络模型
参数
工况特征
节点特征
多模态
数据
冲床设备
动态
模具表面温度
权重分配机制
消息传递机制
数字控制系统
系统为您推荐了相关专利信息
可视化分析方法
高温激光共聚焦显微镜
中厚板
奥氏体晶粒尺寸
晶粒细化技术
比例泵
电液
建模方法
修正计算方法
非线性回归模型
健康监测预警方法
健康监测预警系统
藏香
时空耦合关系
音频
三维荧光光谱
溯源分析方法
矩阵
匹配网络
编码向量