一种公寓床加工设备及其控制方法技术

公开了一种公寓床加工设备及其控制方法。该设备包括：预加工模块，用于将公寓床的材料按照设计图纸要求进行切割、打孔、焊接和抛光加工处理，以得到公寓床的各个组件；组件组装模块，用于将所述公寓床的各个组件进行组装、连接和固定，以得到公寓床的整体结构；表面增强模块，用于对所述公寓床的整体结构进行表面处理以得到表面增强后整体结构；以及，质量检测模块，用于对所述表面增强后整体结构进行质量检测，并进行调整和修复处理以得到成品公寓床。床。床。

【技术实现步骤摘要】
一种公寓床加工设备及其控制方法


[0001]本申请涉及智能化加工领域，且更为具体地，涉及一种公寓床加工设备及其控制方法。

技术介绍

[0002]公寓床是一种适用于公寓、宿舍等场所的床铺，由于其结构简单、节省空间、价格实惠等优点，受到了越来越多人的青睐。在公寓床的生产过程中，床架的喷涂工艺常常成为质量问题的关键。然而，传统的喷涂质量检测方法往往通过人眼观察或简单的光电测量实现喷漆效果的判断，这种喷涂质量检测方法效率低下且存在主观性，导致对于公寓床加工的喷涂效果检测精度较低，使得制造出的公寓床的质量不能满足应有要求。
[0003]因此，期望一种优化的公寓床加工设备，以自动检测喷涂效果的质量并及时提示操作人员，提高生产效率和产品质量。

技术实现思路

[0004]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公寓床加工设备及其控制方法。该设备包括：预加工模块，用于将公寓床的材料按照设计图纸要求进行切割、打孔、焊接和抛光加工处理，以得到公寓床的各个组件；组件组装模块，用于将所述公寓床的各个组件进行组装、连接和固定，以得到公寓床的整体结构；表面增强模块，用于对所述公寓床的整体结构进行表面处理以得到表面增强后整体结构；以及，质量检测模块，用于对所述表面增强后整体结构进行质量检测，并进行调整和修复处理以得到成品公寓床。这样，可以得到成品公寓床并对其进行质量检测。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种公寓床加工设备，其包括：
[0006]预加工模块，用于将公寓床的材料按照设计图纸要求进行切割、打孔、焊接和抛光加工处理，以得到公寓床的各个组件；
[0007]组件组装模块，用于将所述公寓床的各个组件进行组装、连接和固定，以得到公寓床的整体结构；
[0008]表面增强模块，用于对所述公寓床的整体结构进行表面处理以得到表面增强后整体结构；以及
[0009]质量检测模块，用于对所述表面增强后整体结构进行质量检测，并进行调整和修复处理以得到成品公寓床。
[0010]在上述的公寓床加工设备中，所述质量检测模块，包括：
[0011]图像采集单元，用于获取由摄像头采集的喷涂表面图像；
[0012]灰度化单元，用于对所述喷涂表面图像进行图像灰度化处理以得到灰度化喷涂表面图像；
[0013]图像分块单元，用于对所述灰度化喷涂表面图像进行图像分块处理以得到喷涂表面图像块的序列；
[0014]空间注意力特征提取单元，用于将所述喷涂表面图像块的序列中的各个喷涂表面图像块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喷涂表面图像块特征矩阵；
[0015]转移关联单元，用于计算所述多个喷涂表面图像块特征矩阵中任意两个喷涂表面图像块特征矩阵之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵；
[0016]特征优化单元，用于对所述多个转移矩阵进行特征优化以得到多个优化转移矩阵；
[0017]均值计算单元，用于分别计算所述多个优化转移矩阵的全局均值以得到由多个转移特征值组成的图像块间喷涂效果一致性特征向量；
[0018]喷涂效果检测单元，用于将所述图像块间喷涂效果一致性特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示喷涂效果是否合格；以及
[0019]语音提示单元，用于基于所述分类结果，生成语音提示信号。
[0020]在上述的公寓床加工设备中，所述图像分块单元，用于：
[0021]对所述灰度化喷涂表面图像进行均匀分块处理以得到所述喷涂表面图像块的序列，其中，所述喷涂表面图像块的序列中各个喷涂表面图像块具有相同的尺寸。
[0022]在上述的公寓床加工设备中，所述空间注意力特征提取单元，包括：
[0023]卷积编码子单元，用于使用所述空间注意力机制的卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述喷涂表面图像块的序列中的各个喷涂表面图像块进行深度卷积编码以得到卷积特征图；
[0024]空间注意力子单元，用于将所述卷积特征图输入所述空间注意力机制的卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到空间注意力图；
[0025]激活子单元，用于将所述空间注意力图通过Softmax激活函数以得到空间注意力特征图；
[0026]特征图计算子单元，用于计算所述空间注意力特征图和所述卷积特征图的按位置点乘以得到喷涂表面特征图；以及
[0027]池化子单元，用于将所述喷涂表面特征图沿着通道维度进行全局均值池化以得到所述多个喷涂表面图像块特征矩阵。
[0028]在上述的公寓床加工设备中，所述转移关联单元，用于：
[0029]以如下转移公式计算所述多个喷涂表面图像块特征矩阵中任意两个喷涂表面图像块特征矩阵之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵；
[0030]其中，所述转移公式为：
[0031][0032]其中，M1和M2表示所述多个喷涂表面图像块特征矩阵中任意两个喷涂表面图像块特征矩阵，M
i
表示所述多个转移矩阵，表示矩阵相乘。
[0033]在上述的公寓床加工设备中，所述特征优化单元，用于：
[0034]以如下优化公式对所述多个转移矩阵进行向量谱聚类代理学习融合优化以得到所述多个优化转移矩阵；
[0035]其中，所述优化公式为：
[0036]M
tt
＝[exp(M
t
⊙
D
V
)
⊕
M
tT
]⊙
D
VT
[0037][0038]其中，M
t
是所述多个转移矩阵中的各个转移矩阵，M
′
t
是所述多个优化转移矩阵中的各个优化转移矩阵，V1～V
n
表示每个所述转移矩阵的各个行特征向量，且D
V
是每个所述转移矩阵的每两个相应行特征向量之间的距离组成的距离矩阵，M
tT
是所述多个转移矩阵中的各个转移矩阵的转置矩阵，D
VT
是所述距离矩阵的转置矩阵，d(V
i
,V
j
)表示每个所述转移矩阵的各个行特征向量之间的欧式距离，exp(
·
)表示矩阵的指数运算，所述矩阵的指数运算表示以矩阵中各个位置特征值为幂的自然指数函数值，
⊙
和分别表示按位置点乘和矩阵加法。
[0039]在上述的公寓床加工设备中，所述喷涂效果检测单元，包括：
[0040]全连接编码子单元，用于使用所述分类器的多个全连接层对所述图像块间喷涂效果一致性特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及
[0041]分类子单元，用于将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。
[0042]根据本申请的另一个方面，提供了一种公寓床加工设备的控制方法，其包括：
[0043]将公寓床的材料按照设计图纸要求进行切割、打孔、焊接和抛光加工处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种公寓床加工设备，其特征在于，包括：预加工模块，用于将公寓床的材料按照设计图纸要求进行切割、打孔、焊接和抛光加工处理，以得到公寓床的各个组件；组件组装模块，用于将所述公寓床的各个组件进行组装、连接和固定，以得到公寓床的整体结构；表面增强模块，用于对所述公寓床的整体结构进行表面处理以得到表面增强后整体结构；以及质量检测模块，用于对所述表面增强后整体结构进行质量检测，并进行调整和修复处理以得到成品公寓床。2.根据权利要求1所述的公寓床加工设备，其特征在于，所述质量检测模块，包括：图像采集单元，用于获取由摄像头采集的喷涂表面图像；灰度化单元，用于对所述喷涂表面图像进行图像灰度化处理以得到灰度化喷涂表面图像；图像分块单元，用于对所述灰度化喷涂表面图像进行图像分块处理以得到喷涂表面图像块的序列；空间注意力特征提取单元，用于将所述喷涂表面图像块的序列中的各个喷涂表面图像块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喷涂表面图像块特征矩阵；转移关联单元，用于计算所述多个喷涂表面图像块特征矩阵中任意两个喷涂表面图像块特征矩阵之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵；特征优化单元，用于对所述多个转移矩阵进行特征优化以得到多个优化转移矩阵；均值计算单元，用于分别计算所述多个优化转移矩阵的全局均值以得到由多个转移特征值组成的图像块间喷涂效果一致性特征向量；喷涂效果检测单元，用于将所述图像块间喷涂效果一致性特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示喷涂效果是否合格；以及语音提示单元，用于基于所述分类结果，生成语音提示信号。3.根据权利要求2所述的公寓床加工设备，其特征在于，所述图像分块单元，用于：对所述灰度化喷涂表面图像进行均匀分块处理以得到所述喷涂表面图像块的序列，其中，所述喷涂表面图像块的序列中各个喷涂表面图像块具有相同的尺寸。4.根据权利要求3所述的公寓床加工设备，其特征在于，所述空间注意力特征提取单元，包括：卷积编码子单元，用于使用所述空间注意力机制的卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述喷涂表面图像块的序列中的各个喷涂表面图像块进行深度卷积编码以得到卷积特征图；空间注意力子单元，用于将所述卷积特征图输入所述空间注意力机制的卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到空间注意力图；激活子单元，用于将所述空间注意力图通过Softmax激活函数以得到空间注意力特征图；特征图计算子单元，用于计算所述空间注意力特征图和所述卷积特征图的按位置点乘
以得到喷涂表面特征图；以及池化子单元，用于将所述喷涂表面特征图沿着通道维度进行全局均值池化以得到所述多个喷涂表面图像块特征矩阵。5.根据权利要求4所述的公寓床加工设备，其特征在于，所述转移关联单元，用于：以如下转移公式计算所述多个喷涂表面图像块特征矩阵中任意两个喷涂表面图像块特征矩阵之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵；其中，所述转移公式为：其中，M1和M2表示所述多个喷涂表面图像块特征矩阵中任意两个喷涂表面图像块特征矩阵，M
i
表示所述多个转移矩阵，表示矩阵相乘。6.根据权利要求5所述的公寓床加工设备，其特征在于，所述特征优化单元，用于：以如下优化公式对所述多个转移矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱为荣，
申请(专利权)人：绍兴荣善钢木家具有限公司，
类型：发明
国别省市：