发明专利已授权

基于深度学习的二维轮廓排样定序方法

📄 申请号：CN201811384644.X 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2018-11-20

公开号

CN109543899B

公开日

2020-02-11

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16Z99_00

IPC 分类号

G16Z99_00

技术画像

所属领域

深度学习深度学习排样优化组合优化

应用场景

工业自动化, 钣金切割, 服装裁剪, 皮革下料, 家具制造

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种实现冷库冷凝热深度回收的热水梯级加热制备系统

当前第 / 件

基于可变夹角链码的二维轮廓排样方法

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