基于AI视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于AI视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，涉及设备安装误差补偿技术领域；视觉采集模块用多光谱、三维重建相机自适应调帧率采图；数据预处理模块结合算法提升图像质量；特征提取模块借混合模型精准提取特征；误差计算模块用模型预测控制和卡尔曼滤波算误差；补偿决策模块融合强化学习与模糊逻辑定策略；执行控制模块以压电陶瓷电机和磁悬浮导轨执行调整；数据存储模块用区块链和分布式技术保障数据安全管理。本发明专利技术能高精度采设备特征、精准算误差，智能制定补偿策略，适应不同设备场景，可据环境变化实时调整，提高安装效率，兼顾维护成本，延长设备寿命，为精密设备安装提供可靠方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及设备安装误差补偿，尤其涉及基于ai视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统。

技术介绍

1、在现代工业生产中，精密设备的应用愈发广泛，如半导体制造设备、光学仪器、航空航天零部件等。这些设备的安装精度直接影响其性能和使用寿命，因此对自动化安装误差补偿技术的需求日益迫切。

2、传统的精密设备安装方式主要依赖人工操作和简单的机械辅助工具。人工安装不仅效率低下，而且容易受到操作人员技能水平、经验和疲劳等因素的影响，难以保证安装精度的一致性。即使在一些自动化安装系统中，也存在着明显的局限性。早期的自动化安装系统主要基于机械定位和传感器反馈，但这些传感器的精度有限，难以满足高精度设备的安装要求。同时，这些系统缺乏对复杂环境和动态变化的适应能力，无法实时调整安装策略以补偿误差。

3、随着计算机视觉技术的发展，一些基于视觉的安装误差补偿系统开始出现。然而，现有的视觉系统大多采用简单的图像处理算法，对设备特征的提取不够准确，容易受到光照、噪声等环境因素的干扰。此外，这些系统在误差计算和补偿决策方面缺乏智能性，往往采用固定的规则和算法，无法根本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于AI视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求1所述的基于AI视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求1所述的基于AI视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，所述视觉采集模块中的相机采用光场成像技术记录光线的强度和方向信息，获取设备的光场图像，通过光场重建算法，实现对设备的三维建模，利用光场图像的全聚焦特性，对不同深度的设备部件进行成像，光场重建算法基于傅里叶变换和相位恢复...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于ai视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求1所述的基于ai视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求1所述的基于ai视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，所述视觉采集模块中的相机采用光场成像技术记录光线的强度和方向信息，获取设备的光场图像，通过光场重建算法，实现对设备的三维建模，利用光场图像的全聚焦特性，对不同深度的设备部件进行成像，光场重建算法基于傅里叶变换和相位恢复技术，公式为其中i(x，y，z)为重建的三维图像，l(u，v，x，y)为光场图像，和分别为傅里叶变换和逆傅里叶变换，h(u,v,z)为光场传播模型。

5.根据权利要求1所述的基于ai视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，所述特征提取模块中的混合模型采用知识蒸馏技术，将复杂的预训练模型的知识迁移到模型中，在保证特征提取精度的同时减少模型的计算量和存储需求，通过最小化学生模型和教师模型之间的kl散度来实现知识蒸馏，其中p(i)和q(i)分别为教师模型和学生模型的输出概率分布。

6.根据权利要求1所述的基于ai视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统，其特征在于，所述误差计算模块在计算误差时，引入拓扑数据分析tda方法，通过构建设备安装状态的拓扑空间，分析设备特征的拓扑结构变化识别设备安装过程中的异常情况和误差模式；利用持久同调算法计算拓扑空间的持久同调群，提取拓扑特征，公...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒志鹏，叶青青，
申请(专利权)人：湖北新冶恒丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：