家具多层板智能加工控制系统及其方法与流程

本申请涉及加工控制领域，且更为具体地，涉及一种家具多层板智能加工控制系统及其方法。

背景技术：

1、多层板是一种由多层薄片材料通过层压工艺制成的复合材料。它通常由三个或更多层次的材料组成，其中包括内部层、外部层和介于它们之间的层。这些层通过热压或化学反应固化在一起，形成一个坚固且可靠的结构。

2、多层板是一种通过层压工艺制成的复合材料，它由多个层次的材料通过粘合剂固化在一起形成。在层压过程中，每一层材料都被涂覆上粘合剂，并在高温和高压下进行压紧和固化。

3、在多层板层压工艺中，对多层板层压边缘对齐判断主要依靠于操作人员目视检查和触觉检查。然而，目视检查和触觉检查都依赖于操作人员的主观判断，可能会受到个人经验和感知能力的影响。同时，不同的人可能会有不同的判断标准，导致结果的不一致性。即使使用辅助工具进行测量，仍然存在测量误差的可能性。这些误差可能会在层与层之间累积，导致边缘对齐的误判。

4、因此，期望一种家具多层板智能加工控制系统及其方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种家具多层板智能加工控制系统及其方法，其首先获取由视觉传感器采集的多层板加工图像和由安装在加工设备上的压力传感器采集的多层板层压过程的多个预定时间点的压力值，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以判断多层板层压边缘是否对齐，进而提高准确性、自动化程度和生产质量，为生产线的优化和质量控制提供有力支持。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种家具多层板智能加工控制系统，其包括：

3、多层板加工监控数据获取模块，用于获取由视觉传感器采集的多层板加工图像和由安装在加工设备上的压力传感器采集的多层板层压过程的多个预定时间点的压力值；

4、多层板加工监控数据提取模块，用于从所述由视觉传感器采集的多层板加工图像和所述由安装在加工设备上的压力传感器采集的多层板层压过程的多个预定时间点的压力值中提取多层板边缘全局特征向量和多层板层压压力特征向量；

5、多层板层压边缘监测模块，用于基于所述多层板边缘全局特征向量和所述多层板层压压力特征向量，判断多层板层压边缘是否对齐。

6、根据本申请的另一方面，提供了一种家具多层板智能加工控制方法，其包括：

7、获取由视觉传感器采集的多层板加工图像和由安装在加工设备上的压力传感器采集的多层板层压过程的多个预定时间点的压力值；

8、从所述由视觉传感器采集的多层板加工图像和所述由安装在加工设备上的压力传感器采集的多层板层压过程的多个预定时间点的压力值中提取多层板边缘全局特征向量和多层板层压压力特征向量；

9、基于所述多层板边缘全局特征向量和所述多层板层压压力特征向量，判断多层板层压边缘是否对齐。

10、与现有技术相比，本申请提供的一种家具多层板智能加工控制系统及其方法，其首先获取由视觉传感器采集的多层板加工图像和由安装在加工设备上的压力传感器采集的多层板层压过程的多个预定时间点的压力值，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以判断多层板层压边缘是否对齐，进而提高准确性、自动化程度和生产质量，为生产线的优化和质量控制提供有力支持。

技术特征：

1.一种家具多层板智能加工控制系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的家具多层板智能加工控制系统，其特征在于，所述多层板加工监控数据提取模块，包括：

3.根据权利要求2所述的家具多层板智能加工控制系统，其特征在于，所述多层板加工特征提取单元，包括：

4.根据权利要求3所述的家具多层板智能加工控制系统，其特征在于，所述多层板加工特征编码子单元，包括：

5.根据权利要求4所述的家具多层板智能加工控制系统，其特征在于，所述多层板边缘全局编码二级子单元，包括：

6.根据权利要求5所述的家具多层板智能加工控制系统，其特征在于，所述多层板层压压力特征提取单元，包括：

7.根据权利要求6所述的家具多层板智能加工控制系统，其特征在于，所述多层板层压边缘监测模块，包括：

8.根据权利要求7所述的家具多层板智能加工控制系统，其特征在于，所述多层板特征融合单元，包括：

9.根据权利要求8所述的家具多层板智能加工控制系统，其特征在于，所述多层板特征融合单元，包括：

10.一种家具多层板智能加工控制方法，其特征在于，包括：

技术总结本申请涉及加工控制领域，其具体地公开了一种家具多层板智能加工控制系统及其方法，其首先获取由视觉传感器采集的多层板加工图像和由安装在加工设备上的压力传感器采集的多层板层压过程的多个预定时间点的压力值，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以判断多层板层压边缘是否对齐，进而提高准确性、自动化程度和生产质量，为生产线的优化和质量控制提供有力支持。技术研发人员：臧贺贺,史公仆,张乾受保护的技术使用者：徐州中乾木业有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/18