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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118014990A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06T7/50
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明涉及激光加工、表面除垢领域，尤其涉及一种基于深度学习的激光作用深度控制方法。通过激光加工除垢试验采集激光加工过程中的激光羽辉图片及激光加工参数；基于采集到的激光羽辉图片，预设卷积神经网络，学习激光羽辉图片和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度识别模型；基于采集到的激光加工参数，预设BP神经网络，学习激光加工参数和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度预测模型；设定目标作用深度，以当前时刻的激光作用深度和未来时刻的激光作用深度作为信息量，激光加工参数作为控制量，实际激光作用深度作为被控制量，建立激光作用深度控制系统，有效解决了现有控制系统响应速度慢、超调量大等问题。
主权项：1.一种基于深度学习的激光作用深度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100.通过激光加工除垢试验采集激光加工过程中的激光羽辉图片及激光加工参数；所述激光加工参数包括激光功率、加工速度和工作距离；步骤200.基于采集到的激光羽辉图片，预设卷积神经网络，学习激光羽辉图片和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度识别模型；步骤300.基于采集到的激光加工参数，预设BP神经网络，学习激光加工参数和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度预测模型；步骤400.基于激光作用深度识别模型获取当前时刻的激光作用深度，基于激光作用深度预测模型获取未来时刻的激光作用深度，设定目标作用深度，以当前时刻的激光作用深度和未来时刻的激光作用深度作为信息量，激光加工参数作为控制量，实际激光作用深度作为被控制量，建立激光作用深度控制系统。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 一种基于深度学习的激光作用深度控制方法
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