摘要
本发明公开了基于点云的部件缺陷自适应加工路径规划方法,涉及数控加工路径规划技术领域,采集待加工部件的三维点云数据,构建高精度表面模型;识别表面缺陷区域,提取位置、尺寸和类型等特征信息;结合图神经网络构建空间风险评估模型,判断原始加工路径与缺陷之间的空间关系;引入引导式强化学习算法重构加工路径,动态生成避障优化路径;通过曲线拟合与姿态优化生成平滑可执行路径,并输出数控指令;该方法可实现对复杂缺陷环境下的智能避障与路径自适应优化,提升加工精度与系统稳定性,适用于复杂曲面零件的高质量数控加工。
技术关键词
路径规划方法
三维表面模型
风险评估模型
Delaunay三角网
规划算法
避障路径
动态时间规整算法
识别表面缺陷
结构光传感器
高风险
三维激光扫描仪
空间坐标信息
路径规划技术
节点
强化学习算法
三维点云数据
法向夹角
曲面零件
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加权有向图
运输路径规划方法
站台
运输路径规划系统
工艺设备
控制策略
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遗传规划算法
交通仿真
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离散特征
分类特征
粒子群算法
风险评估模型
计算机可执行指令
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避障系统
轮廓特征
偏振图像信息