【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及贴铜机，尤其涉及一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法及纠偏装置。
技术介绍
1、目前，全自动卷对卷双面贴铜机是一种专用于生产多层电路板的设备，它能够连续地将铜箔贴附到覆铜板或半固化片上，以形成多层电路板的结构。
2、在全自动卷对卷双面贴铜机的多层板贴胶工序中，料带在输送过程中容易出现偏移的问题，目前全自动卷对卷双面贴铜机采用的料带纠偏方式主要包括以下几种：
3、光电纠偏系统：通过光电传感器（如红外线或激光传感器）实时监测料带边缘位置，当检测到料带偏移时，传感器信号反馈给控制系统，控制纠偏装置自动调整导向辊的位置，将料带引导回中心位置。这种方法响应速度快，精度较高。
4、机械式纠偏装置：包括连杆式自动调偏装置和防跑偏清料托辊等部件，连杆式装置结构相对复杂，通过一系列连杆机构实现纠偏动作，防跑偏清料托辊通过在u形输送带上安装的托辊，利用其表面结构或旋转方向帮助料带保持居中，从而实现纠偏的功能。
5、然而目前现有的纠偏方式以及纠偏装置存在以下缺点：
6、1.纠偏精度...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，所述步骤S1中将传感器（3）安装在传感器支架（14）上，通过传感器（3）实时采集料带（1）在输送过程中的图像包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，所述步骤S2利用卷积神经网络模型对传感器（3）采集的料带图像进行空间特征提取，得到每帧图像的特征信息包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，所述步...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，所述步骤s1中将传感器（3）安装在传感器支架（14）上，通过传感器（3）实时采集料带（1）在输送过程中的图像包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，所述步骤s2利用卷积神经网络模型对传感器（3）采集的料带图像进行空间特征提取，得到每帧图像的特征信息包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，所述步骤s2-1对传感器（3）采集的料带图像进行预处理包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，所述步骤s2-2构建卷积神经网络模型包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，所述步骤s5设计时序注意力机制并将其结合至循环神经网络中包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的贴铜机料带直线纠偏方法，其特征在于，所述步骤s6中构建整合了卷积神经网络模型与循环神经网络的深度学习模型包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：黄成，余径，肖朋，郭昆山，杨启刚，
申请(专利权)人：深圳市邦正精密机械股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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