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申请/专利权人：广州聚晟宏科技有限公司

摘要：本申请涉及零部件激光镭雕领域，其具体地公开了一种汽车外饰零部件的智能激光镭雕系统及方法，其采集待监测汽车外饰零部件在进行激光镭雕加工过程中的多个预定时间点的加工参数以及多个预定时间点的监控图像作为输入数据，接着结合数据分析和计算机视觉技术分别对这些输入数据进行特征提取和分析以得到用于表示待监测汽车外饰零部件在进行激光镭雕加工过程中的加工参数是否需要调整的分类结果。这样，根据分类结果，能够实现对镭射加工参数的智能预警，使得操作人员及时进行参数调整，从而提高加工表面的质量和效率。

主权项：1.一种汽车外饰零部件的智能激光镭雕系统，其特征在于，包括：激光镭雕数据采集模块，用于采集待监测汽车外饰零部件在进行激光镭雕加工过程中的多个预定时间点的加工参数以及多个预定时间点的监控图像；激光镭雕特征获取模块，用于分别对所述待监测汽车外饰零部件在进行激光镭雕加工过程中的多个预定时间点的加工参数以及所述多个预定时间点的监控图像进行特征提取以得到参数变化特征向量以及零部件变化特征向量；激光镭雕分类结果生成模块，用于基于所述参数变化特征向量以及所述零部件变化特征向量，以得到用于表示待监测汽车外饰零部件在进行激光镭雕加工过程中的加工参数是否需要调整的分类结果；其中，所述激光镭雕特征获取模块，包括：参数变化特征获取单元，用于对所述待监测汽车外饰零部件在进行激光镭雕加工过程中的多个预定时间点的加工参数进行深度卷积编码以得到所述参数变化特征向量；零部件变化特征获取单元，用于对所述多个预定时间点的监控图像进行深度卷积编码以得到所述零部件变化特征向量；其中，所述参数变化特征获取单元，包括：参数特征获取子单元，用于将所述待监测汽车外饰零部件在进行激光镭雕加工过程中的多个预定时间点的加工参数排列为多个时间点参数输入向量后通过基于一维卷积神经网络模型的参数特征提取模块以得到多个参数特征向量；参数变化特征获取子单元，用于将所述多个参数特征向量通过基于双向长短期记忆神经网络模型的参数变化特征提取模块以得到所述参数变化特征向量；其中，所述参数变化特征获取子单元，用于：将所述多个参数特征向量进行一维排列以得到长距离关联特征向量的序列；以及使用所述基于双向长短期记忆神经网络模型的参数变化特征提取模块对所述长距离关联特征向量的序列进行长距离关联特征编码以得到所述参数变化特征向量；其中，所述激光镭雕分类结果生成模块，包括：激光镭雕特征联合单元，用于将所述参数变化特征向量和所述零部件变化特征向量通过联合编码器以得到汽车外饰特征矩阵；激光镭雕联合特征获取单元，用于将所述汽车外饰特征矩阵通过基于卷积神经网络模型的汽车外饰特征提取模块以得到汽车外饰分类特征矩阵；激光镭雕联合特征优化单元，用于对所述汽车外饰分类特征矩阵进行概率密度域维度衍生单调性投影以得到优化汽车外饰分类特征矩阵；激光镭雕特征分类单元，用于将所述优化汽车外饰分类特征矩阵通过分类器以得到用于表示待监测汽车外饰零部件在进行激光镭雕加工过程中的加工参数是否需要调整的分类结果；其中，所述激光镭雕联合特征优化单元，用于：以如下公式对所述汽车外饰分类特征矩阵进行概率密度域维度衍生单调性投影以得到优化汽车外饰分类特征矩阵；其中，所述公式为： 其中，M表示所述汽车外饰分类特征矩阵，MT表示所述汽车外饰分类特征矩阵的转置矩阵，Cov1和Cov2均为单个卷积层，α和β表示加权参数，表示按位置相加，softmax表示归一化指数函数，M'表示所述优化汽车外饰分类特征矩阵。

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