摘要
本申请涉及铝合金型材切割技术领域,其具体地公开了一种铝合金型材的智能切割控制系统及方法,其通过采集铝合金型材切割面状态图像,并在后端引入基于人工智能的图像处理和分析算法来对该铝合金型材切割面状态图像进行分析,以此来捕获到该图像中所表现的铝合金型材切割面状态语义特征,从而基于铝合金型材切割面状态语义表示来进行切割面状态识别以确定是否存在烧伤,并根据识别结果自动生成相应的切割优化控制指令,如增加冷却液流量,以此来预防和减轻表面缺陷的发生。这样,能够根据实际的铝合金型材切割面状态来动态优化控制切割时的冷却系统参数,提高了铝合金型材切割控制过程的智能化程度,进一步提高了切割过程的可靠性和稳定性。
技术关键词
铝合金型材切割
强化特征
切割控制方法
切割控制系统
像素
切割面
矩阵
冷却液
冷却系统参数
特征提取模块
动态优化控制
图像获取模块
处理单元
度量
特征值
语义特征
分层
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卷积神经网络模型
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生成超声图像
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