基于深度学习的汽车铰链型材加工数据处理方法及系统

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于深度学习的汽车铰链型材加工数据处理方法及系统，通过加工设备上部署的多模态传感器，实时采集加工参数、设备运行状态数据以及型材的物理特性数据；对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和归一化处理，得到预处理后数据；将预处理后数据输入MultiScale‑AttentionNet模型，以输出优化后的加工参数；基于优化后的加工参数，调整加工过程的设备参数，并实时监控，出现异常时自动发出警报；本发明提高了数据处理的实时性，为加工工艺的优化提供了丰富的数据支持，提高生产效率和产品质量。