摘要
本申请涉及智能监控技术领域,具体提供一种集装箱底板的生产过程智能监控方法及系统,所述方法包括:当监控到集装箱底板的当前板材的抗弯强度小于预设板材的抗弯强度时,基于所述当前板材的抗弯强度和所述预设板材的抗弯强度,确定抗弯强度的补偿量;将所述补偿量输入到预设的深度学习模型中,得到热压成型设备的热压成型调节参数数据;本发明通过模型推理输出的热压成型调节参数,将实时向热压成型设备发送控制指令,这种闭环调节机制彻底替代了传统依赖人工经验的试错式调整,通过数据驱动的参数优化,避免过度热压导致的板材脆化问题,显著提升了集装箱底板的力学性能稳定性与生产一致性。
技术关键词
集装箱底板
热压成型设备
干燥机
深度学习模型
智能监控方法
计算机程序指令
板材
参数
涂胶机
数据处理模块
智能监控技术
智能监控系统
深度学习网络
热压机
强度
依赖人工
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
存储系统
深度学习模型
射频识别传感器
光学传感器
数据处理模块
大语言模型
深度学习模型训练
矩阵
策略
神经网络模型
故障检测方法
故障特征
故障检测程序
数据
深度学习模型