锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备及方法技术

本申请涉及智能加工领域，其具体地公开了一种锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备及方法，其基于热红外图像，并利用基于深度学习的图像处理技术来挖掘热红外图像中被加工区域的热分布和热转移特征，从而自动化的推荐锻钢阀门阀盖加工冷却液的流速值。这样，能够优化锻钢阀门阀盖加工方案，提高工件表面质量，增强工件的精度、强度和耐久性，提高其使用性能和寿命。和寿命。和寿命。

【技术实现步骤摘要】
锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备及方法


[0001]本申请涉及智能加工领域，且更为具体地，涉及一种锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备及方法。

技术介绍

[0002]在工业阀门制造领域中，锻钢阀门阀盖一般需要经过车、铣、钻、锪等多道工序才能完成，在工业阀门生产领域中，阀盖的加工涉及设备种类较多如：车床、摇臂钻、铣床等，且每台设备都需要一个专人去操控。
[0003]在加工过程中，由于钻头、锪平钻头和铣刀都会对工件表面造成一定的切削力和热影响。切削力会导致工件表面产生塑性变形和弹性变形，热影响会导致工件表面产生温度梯度和热应力。因此容易导致孔壁质量不佳，出现毛刺、裂纹等问题，这些问题都会降低工件的精度、强度和耐久性，影响其使用性能和寿命。
[0004]因此，期待一种优化的锻钢阀阀盖加工方案。

技术实现思路

[0005]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锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备及方法，其基于热红外图像，并利用基于深度学习的图像处理技术来挖掘热红外图像中被加工区域的热分布和热转移特征，从而自动化的推荐锻钢阀门阀盖加工冷却液的流速值。这样，能够优化锻钢阀门阀盖加工方案，提高工件表面质量，增强工件的精度、强度和耐久性，提高其使用性能和寿命。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备，其包括：热红外图像采集模块，用于获取被加工区域在预定时间段内多个预定时间点的热红外图像；热分布空间特征提取模块，用于将所述多个预定时间点的热红外图像分别通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到多个热分布特征矩阵；热转移模块，用于计算所述多个热分布特征矩阵中每相邻两个热分布特征矩阵之间的转移矩阵，并计算所述各个转移矩阵的全局均值以得到由多个全局均值组成的热转移输入向量；热转移特征提取模块，用于将所述热转移输入向量通过多尺度邻域特征提取模块以得到热转移时序特征向量；热分布时序特征提取模块，用于将所述多个热分布特征矩阵通过使用三维卷积核的卷积神经网络模型以得到热分布时序特征向量；特征融合模块，用于融合所述热转移时序特征向量和所述热分布时序特征向量以得到解码特征向量；优化模块，用于对所述解码特征向量进行流形曲面优化以得到优化解码特征向量；以及解码回归模块，用于将所述优化解码特征向量通过解码器进行回归解码以得到解码值，所述解码值用于表示推荐的冷却液的流速值。
[0007]在上述锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备中，所述热分布空间特征提取模块，包括：深度卷积编码单元，用于使用所述卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对所述多个预定时间点的热红外图像进行卷积处理、基于沿通道维度的池化处理和非线性
激活处理以由所述卷积神经网络模型的最后一层输出多个初始热分布特征矩阵；以及，空间注意力单元，用于将所述多个初始热分布特征矩阵输入所述卷积神经网络模型的空间注意力层以得到所述多个热分布特征矩阵。
[0008]在上述锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备中，所述热转移模块，用于：以如下公式计所述多个热分布特征矩阵中每相邻两个热分布特征矩阵之间的转移矩阵；其中，所述公式为：，其中和分别表示所述多个热分布特征矩阵中任意两个相邻热分布特征矩阵， 表示所述转移矩阵，表示矩阵相乘；以及，计算所述各个转移矩阵的全局均值以得到由多个全局均值组成的热转移输入向量。
[0009]在上述锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备中，所述多尺度邻域特征提取模块，包括：第一卷积层、与所述第一卷积层并行的第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的多尺度特征融合层，其中，所述第一卷积层使用具有第一长度的一维卷积核，所述第二卷积层使用具有第二长度的一维卷积核。
[0010]在上述锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备中，所述热转移特征提取模块，包括：第一邻域尺度特征提取单元，用于将所述热转移输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一邻域尺度热转移时序特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；第二邻域尺度特征提取单元，用于将所述热转移输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二邻域尺度热转移时序特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及，多尺度级联单元，用于将所述第一邻域尺度热转移时序特征向量和所述第二邻域尺度热转移时序特征向量进行级联以得到所述热转移时序特征向量。其中，所述第一邻域尺度特征提取单元，用于：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以如下一维卷积公式对所述热转移输入向量进行一维卷积编码以得到第一邻域尺度热转移时序特征向量；其中，所述公式为：，其中，为第一卷积核在 方向上的宽度、为第一卷积核参数向量、为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，为第一一维卷积核的尺寸，表示所述热转移输入向量，表示对所述热转移输入向量进行一维卷积编码；所述第二邻域尺度特征提取单元，用于：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以如下一维卷积公式对所述热转移输入向量进行一维卷积编码以得到所述第二邻域尺度热转移时序特征向量；其中，所述公式为：，其中，为第二卷积核在方向上的宽度、 为第二卷积核参数向量、 为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，为第二一维卷积核的尺寸，表示所述热转移输入向量，表示对所述热转移输入
向量进行一维卷积编码。
[0011]在上述锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备中，所述热分布时序特征提取模块，用于：使用所述使用三维卷积核的卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于特征矩阵的池化以得到池化特征图；以及，对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述使用三维卷积核的卷积神经网络的最后一层的输出为所述热分布时序特征向量，所述使用三维卷积核的卷积神经网络的第一层的输入为所述热分布特征矩阵。
[0012]在上述锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备中，所述优化模块，用于：以如下优化公式对所述解码特征向量进行流形曲面优化以得到优化解码特征向量；其中，所述公式为：，和是所述解码特征向量的各个位置特征值集合的均值和标准差，且是优化后的所述解码特征向量的第个位置的特征值。
[0013]在上述锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备中，所述解码回归模块，用于：使用所述解码器以如下公式将所述优化解码特征向量进行解码回归以获得用于表示推荐的冷却液的流速值的解码值；其中，所述公式为：，其中表示所述优化解码特征向量，是所述解码值，是权重矩阵，表示矩阵相乘。
[0014]根据本申请的另一方面，提供了一种锻钢阀阀盖自动化多工位机加工方法，其包括：获取被加工区域在预定时间段内多个预定时间点的热红外图像；将所述多个预定时间点的热红外图像分别通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到多个热分布特征矩阵；计算所述多个热分布特征矩阵中每相邻两个热分布特征矩阵之间的转移矩阵，并计算所述各个转移矩阵的全局均值以得到由多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备，其特征在于，包括：热红外图像采集模块，用于获取被加工区域在预定时间段内多个预定时间点的热红外图像；热分布空间特征提取模块，用于将所述多个预定时间点的热红外图像分别通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到多个热分布特征矩阵；热转移模块，用于计算所述多个热分布特征矩阵中每相邻两个热分布特征矩阵之间的转移矩阵，并计算所述各个转移矩阵的全局均值以得到由多个全局均值组成的热转移输入向量；热转移特征提取模块，用于将所述热转移输入向量通过多尺度邻域特征提取模块以得到热转移时序特征向量；热分布时序特征提取模块，用于将所述多个热分布特征矩阵通过使用三维卷积核的卷积神经网络模型以得到热分布时序特征向量；特征融合模块，用于融合所述热转移时序特征向量和所述热分布时序特征向量以得到解码特征向量；优化模块，用于对所述解码特征向量进行流形曲面优化以得到优化解码特征向量；以及解码回归模块，用于将所述优化解码特征向量通过解码器进行回归解码以得到解码值，所述解码值用于表示推荐的冷却液的流速值。2.根据权利要求1所述的锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备，其特征在于，所述热分布空间特征提取模块，包括：深度卷积编码单元，用于使用所述卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对所述多个预定时间点的热红外图像进行卷积处理、基于沿通道维度的池化处理和非线性激活处理以由所述卷积神经网络模型的最后一层输出多个初始热分布特征矩阵；以及空间注意力单元，用于将所述多个初始热分布特征矩阵输入所述卷积神经网络模型的空间注意力层以得到所述多个热分布特征矩阵。3.根据权利要求2所述的锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备，其特征在于，所述热转移模块，用于：以如下公式计所述多个热分布特征矩阵中每相邻两个热分布特征矩阵之间的转移矩阵；其中，所述公式为：，其中和分别表示所述多个热分布特征矩阵中任意两个相邻热分布特征矩阵， 表示所述转移矩阵，表示矩阵相乘；以及计算所述各个转移矩阵的全局均值以得到由多个全局均值组成的热转移输入向量。4.根据权利要求3所述的锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备，其特征在于，所述多尺度邻域特征提取模块，包括：第一卷积层、与所述第一卷积层并行的第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的多尺度特征融合层，其中，所述第一卷积层使用具有第一长度的一维卷积核，所述第二卷积层使用具有第二长度的一维卷积核。5.根据权利要求4所述的锻钢阀阀盖自动化多工位机加工设备，其特征在于，所述热转移特征提取模块，包括：第一邻域尺度特征提取单元，用于将所述热转移输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一邻域尺度热转移时序特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；第二邻域尺度特征提取单元，用于将所述热转移输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二邻域尺度热转移时序特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及多尺度级联单元，用于将所述第一邻域尺度热转移时序特征向量和所述第二邻域尺度热转移时序特征向量进行级联以得到所述热转移时序特征向量；其中，所述第一邻域尺度特征提取单元，用于：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷
积层以如下一维卷积公式对所述热转移输入向量进行一维卷积编码以得...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，鞠学伟，陈凡，蔡毅强，
申请(专利权)人：浙江沃沃阀门有限公司，
类型：发明
国别省市：