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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的二维轮廓排样定序方法,具体包括:获取排样历史大数据并预处理,对历史数据中所有已排样的零件进行标定得到排样顺序矩阵Y;提取每个已排样零件的几何特征,得到几何特征矩阵X;整理得到排样定序数据集PRD‑T;建立深度学习模型Packing‑Sort‑Model;输入PRD‑T数据集,训练得到能够输出待排样零件排样顺序的模型Packing‑Sort‑Model;提取待排样零件几何特征,得到待排样零件的几何特征矩阵A;将待排样零件的几何特征矩阵输入到已训练完成的深度学习模型中;计算得待排样零件的排样顺序矩阵B;按照排样顺序对待排样零件进行逐一靠接排样,完成排样。本发明能实现排样过程中待排零件的定序,排样效果好、效率高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811384644.X | 专利名称: | 基于深度学习的二维轮廓排样定序方法 |
申请日: | 2018-11-20 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16Z99/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2020-02-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109543899B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |