摘要
本申请涉及智能检测技术领域,公开了一种抗蚀铝合金件的智能检测装置及检测方法,该方法包括:对抗蚀铝合金切割过程的图像序列进行特征提取,得到多维特征图;对多维特征图进行三维空间映射和形态学特征分析,得到切割轨迹的时空特征数据;将切割轨迹的时空特征数据输入分层切割参数预测模型进行分层特征参数预测,得到切割参数预测结果;对切割参数预测结果进行高斯混合建模和核密度分析,得到切割轨迹的概率密度分布数据,并对高斯过程模型进行变观测域优化,得到切割参数的优化序列;将切割参数的优化序列输入卡尔曼滤波‑匈牙利算法进行状态追踪,得到切割参数的控制指令,进而实现了切割参数的实时精确控制,显著提高了切割加工质量。
技术关键词
参数
智能检测方法
抗蚀铝合金
轨迹
匈牙利算法
智能检测装置
序列
卡尔曼滤波
采样点
数据
主动学习策略
形态学特征
组合核函数
分层
状态空间模型
特征分级
模块
矩阵
密度
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