基于多模态信息的数控机床代码生成方法及相关设备技术

本发明专利技术提供基于多模态信息的数控机床代码生成方法及相关设备，涉及数控机床技术领域，方法包括：获取待加工零件的工序流程信息和变化信息；获取工序流程信息的信息熵，根据变化信息确定待加工零件的工序耗时等级，根据信息熵和工序耗时等级从工序流程信息和变化信息中确定目标信息；将目标信息输入代码生成模型，得到机床代码文本。本发明专利技术通过获取工序流程信息的信息熵和待加工零件的工序耗时等级，将信息熵和工序耗时等级作为自动编程的选材条件，从而动态调整用于自动编程的信息类型，解决了现有技术中不同操作人员编写出的工序流程信息的质量参差不齐，采用质量过低的工序流程信息进行自动编程难以得到正确的机床代码文本的问题。代码文本的问题。代码文本的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于多模态信息的数控机床代码生成方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及数控机床
，尤其涉及基于多模态信息的数控机床代码生成方法及相关设备。

技术介绍

[0002]目前数控机床代码的编程方法包括手工编程和自动编程，手工编程的工作量很大，通常只是对一些简单的零件进行手工编程。对于几何形状复杂的零件，一般采用自动编程的方式。自动编程需要操作人员提前编写工序流程信息，即指定要加工的零件部位、加工方式、加工方向以及相应的加工工艺参数。由于不同操作人员的描述能力和工作经验不相同，因此不同操作人员编写出的工序流程信息的质量参差不齐，采用质量过低的工序流程信息进行自动编程难以得到正确的机床代码文本。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供基于多模态信息的数控机床代码生成方法及相关设备，用以解决现有技术中自动编程需要操作人员提前编写工序流程信息，然而不同操作人员编写出的工序流程信息的质量参差不齐，采用质量过低的工序流程信息进行自动编程难以得到正确的机床代码文本的问题，实现了动态调整用于自动编程的信息类型，从而提高了机床代码文本的生成质本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多模态信息的数控机床代码生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取待加工零件对应的工序流程信息和变化信息，其中，所述变化信息用于反映加工前后所述待加工零件的结构发生变化的位置和各所述位置的形变数据；获取所述工序流程信息对应的信息熵，根据所述变化信息确定所述待加工零件对应的工序耗时等级，根据所述信息熵和所述工序耗时等级从所述工序流程信息和所述变化信息中确定目标信息；将所述目标信息输入已训练的代码生成模型，得到所述待加工零件对应的机床代码文本。2.根据权利要求1所述的基于多模态信息的数控机床代码生成方法，其特征在于，所述根据所述变化信息确定所述待加工零件对应的工序耗时等级，包括：根据所述变化信息确定变化点分布图，其中，所述变化点分布图由底图以及底图上的变化点组成，所述变化点分布图的底图由加工前所述待加工零件的所有视图拼接而成，所述变化点分布图中的变化点用于反映所述待加工零件结构发生变化的位置，所述变化点的灰度值用于反映所述变化点对应的位置的形变大小；获取所述变化点分布图的图像特征，获取所述图像特征分别与预设的若干标准图像特征之间的相似度，其中，各所述标准图像特征分别对应不同的耗时等级；根据所述相似度最高的所述标准图像特征对应的所述耗时等级确定所述工序耗时等级。3.根据权利要求1所述的基于多模态信息的数控机床代码生成方法，其特征在于，所述代码生成模型包括若干支路，各所述支路的输入数据分别为不同类型的所述目标信息，所述代码生成模型的训练方法包括：获取训练数据集，将所述训练数据集分为第一训练数据集和第二训练数据集，其中，所述训练数据集包括若干训练数据，每一所述训练数据由具有对应关系的样本工序流程信息、样本变化信息以及样本机床代码文本组成；根据所述第一训练数据集生成各所述支路分别对应的子训练数据集；根据各所述支路的所述子训练数据集对各所述支路进行单独训练，得到已完成单独训练的各所述支路；根据所述第二训练数据集对已完成单独训练的各所述支路进行综合训练，得到已完成训练的所述代码生成模型，其中，综合训练的每一轮中各所述支路的输入数据来自相同的所述训练数据，所述代码生成模型的损失函数值基于各所述支路的输出数据的差距确定。4.根据权利要求1所述的基于多模态信息的数控机床代码生成方法，其特征在于，所述根据所述信息熵和所述工序耗时等级从所述工序流程信息和所述变化信息中确定目标信息，包括：当所述信息熵大于熵阈值时，将所述变化信息作为所述目标信息；当所述信息熵小于或者等于所述熵阈值，且所述工序耗时等级大于等级阈值时，将所述工序流程信息和所述变化信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭勇，吴承科，郭媛君，饶建波，肖溱鸽，
申请(专利权)人：中科航迈数控软件深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：