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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明涉及激光加工技术领域，具体涉及一种基于多模态融合的激光诱导热裂切割脆性材料过程高精度实时监测系统，包括数控加工模块、视觉采集模块、声发射采集模块、多模态信息融合模块以及状态评估模块；其中：数控加工模块：用于产生切割的激光束，并根据预设程序控制激光焦点沿设定轨迹移动；视觉采集模块：用于实时捕捉切割区域的高分辨率图像；声发射采集模块：用于检测加工过程中产生的声波信号；多模态信息融合模块：对视觉信号和声发射信号进行特征提取。本发明，通过结合多模态信息融合和深度学习算法，显著提高了激光诱导热裂切割过程的监测精度和实时性，从而优化了加工质量，减少材料浪费，并增强了操作安全性。
主权项：1.一种基于多模态融合的激光诱导热裂切割脆性材料过程高精度实时监测系统，其特征在于，包括数控加工模块、视觉采集模块、声发射采集模块、多模态信息融合模块以及状态评估模块；其中：数控加工模块：包括激光发生器和数控移动平台，所述激光发生器用于产生切割的激光束，数控移动平台用于根据预设程序控制激光焦点沿设定轨迹移动，调整激光的作用位置和路径；视觉采集模块：包括CCD工业相机和图像采集卡，CCD工业相机用于实时捕捉切割区域的高分辨率图像，图像采集卡用于将捕获的图像信号转换为数字信号，并传输至多模态信息融合模块；声发射采集模块：包括声发射传感器、前置放大器和声发射信号采集器，其中声发射传感器用于检测加工过程中产生的声波信号，前置放大器用于对声波信号进行增强，声发射信号采集器用于将增强后的声波信号转换为数字格式，并传输至多模态信息融合模块；多模态信息融合模块：接收来自视觉采集模块和声发射采集模块的信号输入，利用窗口注意力和多头自注意力机制对视觉信号和声发射信号进行特征提取，并通过跨模态交互编码器实现两种模态的深度融合，为状态评估模块提供预处理后的特征数据；状态评估模块：接收多模态信息融合模块的输出，应用预设的深度神经网络算法，对融合后的特征数据进行分析，通过前馈神经网络调节多模态交互融合特征的权重，最后通过SoftMax层计算出对应加工状态的分类概率，并输出加工状况的评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种基于多模态融合的激光诱导热裂切割脆性材料过程高精度实时监测系统
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