发明专利已授权

一种基于时空全卷积循环神经网络的零件加工表面预测方法

📄 申请号：CN202011209381.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-11-03

公开号

CN112669255B

公开日

2024-02-13

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T17_00 , G06V10_42 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习神经网络模型

应用场景

零件加工表面质量预测, 机械加工过程监控, 智能制造, 工业质量检测, 数控加工

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摘要

本发明涉及图像处理技术领域，针对现有技术卷积神经网络中层与层之间无法信息共享的问题，公开了一种基于时空全卷积循环神经网络的零件加工表面预测方法，所述方法包括下述步骤：（1）生成灰度图像；（2）获得子图集；（3）空间自相关性分析；（4）灰度图像滑窗切分；（5）时间自相关性分析；（6）构建时空全卷积循环神经网络。利用全卷积网络的卷积层提取全局特征和局部细节特征，通过跳层结构对提取的全局特征和局部细节特征进行融合，将卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）单元引入全卷积网络（FCN），使网络在能够完成全局特征和局部特征提取、融合的基础上具有一定的记忆性，进而提高零件加工表面预测精度。

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

一种基于雷达和图像数据融合检测的防御方法及系统

当前第 / 件

用于冷原子干涉型重力仪可快速开关恒流源

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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