CN119457509A 基于激光技术的编织袋切割装置及其控制方法 （山东连辰机械设备有限公司）

基于激光技术的编织袋切割装置及其控制本申请提供了一种基于激光技术的编织袋合EPC自动纠偏装置来确保所述编织基布的准确吸附所述初步展平编织基布以得到展平优化编2控制主动牵引电机拉动放置于基布放送架上通过光电传感器检测所述编织基布的位置，并配合EPC自动纠偏装置来确保所述编织控制螺旋纹式过渡辊将所述编织基布初步展平以得到初步展控制展平负压盒吸附所述初步展平编织基布以得到展平优对所述基布展平状态图像进行网格切分以得到基布展平网格粒度状态对所述基布展平网格粒度状态图像的集合中的各个基布展平网格粒度状态图像分别进行纹理特征提取和空间特征强化处理以得到基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图计算所述基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图的集合中任意两个基布展平后纹所述基布展平网格粒度状态图像的集合中的各个基布展平网格粒度状态图像分别进行纹理特征提取和空间特征强化处理以得到基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图的集合，将所述基布展平网格粒度状态图像的集合中的各个基布展平网格粒度状态图像分别输入基于多层空洞卷积结构的纹理特征提取器以得到基布展平后纹理网格粒度特征图的对所述基布展平后纹理网格粒度特征图的集合中的各个基布展平后纹理网格粒度特征图分别进行空间约束化特征增强处理以得到基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图进行语义关联约束得分计算以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间约束得分基布展平后纹理网格粒度特征图进行增强以得到基布展平后纹理网格粒度空间强化特征所述基布展平后纹理网格粒度特征图进行特征散化以得到基布展平后纹理网格像素粒度沿着通道维度对所述基布展平后纹理网格粒度特征图进行特征散化以得到所述基布3计算所述基布展平后纹理网格像素粒度特征向量的集合中的任意两个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的语义关联得分以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义基于所述基布展平后纹理网格像素粒度特征向量的集合中的任意两个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的空间距离对所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联得分拓扑矩阵进行空间关注衰减调制以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间对所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑矩阵进行空洞卷积编码以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑特征矩阵作为所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间约束得分拓着通道维度对所述基布展平后纹理网格粒度特征图进行特征散化以得到所述基布展平后沿着通道维度对所述基布展平后纹理网格粒度特征图进行特征重塑处理以得到基布将所述基布展平后纹理网格特征向量的集合中的各个基布展平后纹理网格特征向量映射到庞加莱空间以得到所述基布展平后纹理网格像素粒度特算所述基布展平后纹理网格像素粒度特征向量的集合中的任意两个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的语义关联得分以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义关联得计算所述基布展平后纹理网格像素粒度特征向量的集合中的第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量和第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的按位置差值的一范数的平方以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义差异一计算常数1与所述第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量的一范数的平方之间计算常数1与所述第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量的一范数的平方之间计算所述第个基布展平后纹理网格像素粒度语义表示和所述第个基布展平后纹一范数表示除以乘积后的数值以得到基布展平后纹理网格基布展平后纹理网格像素粒度计算所述基布展平后纹理网格基布展平后纹理网格像素粒度语义关联信息表示的二倍数与常数1之和后，将得到的数值输入反双曲余弦函数以得到基布展平后纹理网格像素将多个所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联得分值排列为矩阵形式以得到所4于所述基布展平后纹理网格像素粒度特征向量的集合中的任意两个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的空间距离对所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联得分拓扑矩阵进行空间关注衰减调制以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束计算所述第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量和所述第个基布展平后纹理计算以所述像素粒度语义空间距离表示为指数幂，且以自然常数e为底的自然指数函将所述像素粒度语义空间距离类支持表示乘以空间关注衰减调制超参数以得到空间距离关注衰减表示后，将所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联得分拓扑矩阵中第(i,j)位置的特征值除以所述空间距离关注衰减表示以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分；将多个所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分排列为矩阵形式于所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间约束得分拓扑表示对所述基布展平后纹理网格粒度特征图进行增强以得到所述基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图，包将所述基布展平后纹理网格特征向量的集合和所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑矩阵输入图卷积编码模块以得到基布展平后纹理网格上下文对所述基布展平后纹理网格上下文像素粒度特征向量的集合进行特征形状重塑以得算所述基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图的集合中任意两个基布展平后纹理网格计算所述基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图的集合中任意两个基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图之间的展平状态一致性度量系数以得到由多个展平状态一致将所述基布全域展平状态度量表示矩阵输入基于分类器的展平状态识别器以得到识割装置用于执行由权利要求1_9中任一权利要求所述的基于激光技术的编织袋切割装置的5[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种基于激光技术的编织袋切割装置的控制方控制主动牵引电机拉动放置于基布放送架上通过光电传感器检测所述编织基布的位置，并配合EPC自动纠偏装置来确保所述控制螺旋纹式过渡辊将所述编织基布初步展平以得到初步展控制展平负压盒吸附所述初步展平编织基布以得到展平优控制激光切割组对所述展平优化编织基布进行激光切割以得到激光切割后编织[0006]根据本申请的另一方面，提供了一种基于激光技术的编织袋切割装置的控制系6像的集合中的各个基布展平网格粒度状态图像分别进行纹理特征提取和空间特征强化处理以得到基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图强化特征图的集合中任意两个基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图之间的展平状态[0008]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、[0009]图1为根据本申请实施例的基于激光技术的编织袋切割装置的控制方法的流程[0010]图2为根据本申请实施例的基于激光技术的编织袋切割装置的控制方法中控制展平负压盒吸附所述初步展平编织基布以得到展平优化[0011]图3为根据本申请实施例的基于激光技术的编织袋切割装置的控制方法中控制展平负压盒吸附所述初步展平编织基布以得到展平优化编织基布7[0016]在本申请的技术方案中，通过利用激光技术对编织袋进行异型图形切割的方料/胶粘合机组则是在生产过程中使用中缝料或胶水将各个部分粘合，增强产品的整体强传感器检测所述编织基布的位置，并配合EPC自动纠偏装置来确保所述编织基布的准确定8本申请的技术方案中，通过螺旋纹式过渡辊的设计使得在运行过程中可以产生均匀的压过负压吸附力将基布牢固固定在工作面上，从而有效消除织物表面残余的褶皱和不平整，虑到激光切割对于物料的平整度要求极高，在本申请的技术方案中设计了展平负压盒装端引入基于人工智能和深度学习的图像处理和分析算法来对该基布展平状态图像进行分9[0023]图2为根据本申请实施例的基于激光技术的编织袋切割装置的控制方法中控制展平负压盒吸附所述初步展平编织基布以得到展平优化编织基布的流程图。图3为根据本申请实施例的基于激光技术的编织袋切割装置的控制方法中控制展平负压盒吸附所述初步粒度状态图像的集合中的各个基布展平网格粒度状态图像分别进行纹理特征提取和空间布展平后纹理网格粒度空间强化特征图的集合中任意两个基布展平后纹理网格粒度空间中的各个基布展平网格粒度状态图像分别进行纹理特征提取和空间特征强化处理以得到状态图像的集合中的各个基布展平网格粒度状态图像分别输入基于多层空洞卷积结构的纹理网格粒度特征图的集合中的各个基布展平后纹理网格粒度特征图分别进行空间约束化特征增强处理以得到基布展平后纹理网格粒度空间强化特基布展平网格粒度状态图像分别输入基于多层空洞卷积结构的纹理特征提取器以得到基各个基布展平后纹理网格粒度特征图分别进行空间约束化特征增强处理以得到基布展平粒度特征图分别进行空间约束化特征增强处理以得到基布展平后纹理网格粒度空间强化[0028]在所述步骤S1432中，对所述基布展平后纹理网格粒度特征图的集合中的各个基布展平后纹理网格粒度特征图分别进行空间约束化特征增强处理以得到基布展平后纹理纹理网格像素粒度特征向量的集合进行语义关联约束得分计算以得到基布展平后纹理网粒度语义关联空间约束得分拓扑表示对所述基布展平后纹理网格粒度特征图进行增强以纹理网格像素粒度特征向量的集合进行语义关联约束得分计算以得到基布展平后纹理网平后纹理网格粒度特征图进行特征散化以得到所述基布展平后纹理网格像素粒度特征向个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的语义关联得分以得到基布展平后纹理网征向量的集合中的任意两个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的空间距离对所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联得分拓扑矩阵进行空间关注衰减调制以得到基平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑矩阵进行空洞卷积编码以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑特征矩阵作为所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间约束得分拓扑网格粒度特征图进行特征散化以得到所述基布展平后纹理网格像素粒度特征向量的集合，布展平后纹理网格特征向量映射到庞加莱空间以得到所述基布展平后纹理网格像素粒度量的集合中的任意两个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的语义关联得分以得理网格像素粒度特征向量之间的庞加莱距离作为任意两个基布展平后纹理网格像素粒度布展平后纹理网格像素粒度语义信息的同时适应双曲空间的度特征向量的集合中的任意两个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的语义关联平后纹理网格像素粒度特征向量的集合中的第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量和第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的按位置差值的一范数的平方以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义差异一范数表示；计算常数1与所述第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量的一范数的平方之间的差值以得到第个基布展平后纹理网格像素粒度语义表示；计算常数1与所述第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量述第个基布展平后纹理网格像素粒度语义表示和所述第个基布展平后纹理网格像素除以乘积后的数值以得到基布展平后纹理网格基布展平后纹理网格像素粒度语义关联信二倍数与常数1之和后，将得到的数值输入反双曲余弦函数以得到基布展平后纹理网格像矩阵形式以得到所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联的集合中的任意两个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的空间距离对所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联得分拓扑矩阵进行空间关注衰减调制以得到基布展平于区分正常的基布展平状态和轻微的褶皱状态尤其重要，因为它们可能在视觉上非常相度特征向量的集合中的任意两个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量之间的空间距离对所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联得分拓扑矩阵进行空间关注衰减调制以得基布展平后纹理网格像素粒度特征向量和所述第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向表示为指数幂，且以自然常数e为底的自然指数函数值以得到像素粒度语义空间距离类支(i,j)位置的特征值除以所述空间距离关注衰减表示以得到基布展平后纹理网格像素粒度得分排列为矩阵形式以得到所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分空间软约束得分拓扑矩阵进行空洞卷积编码以得到基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑特征矩阵作为所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间约语义关联空间约束得分拓扑表示对所述基布展平后纹理网格粒度特征图进行增强以得到格特征向量的集合和所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑矩阵输入图卷积编码模块以得到基布展平后纹理网格上下文像素粒度特征向量的集合；以得到所述基布展平后纹理网格粒度空间强化所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑矩阵输入图卷积编码模纹理网格像素粒度特征之间的全局语义上下文关粒度特征向量的集合中各个基布展平后纹理网格上下文像素粒度特征向量的值映射到特中的各个基布展平后纹理网格粒度特征图分别进行空间约束化特征增强处理以得到所述;布展平后纹理网格特征向量的集合，HW的值为所述基布展平后纹理网格特征向量的集格像素粒度特征向量的集合中的第个和第个基布展平后纹理网格像素粒度特征向量，Il-ll为向量的一范数，arccosh为反双曲余弦函数，dp(,)为语义关联得分计算操作，sij为基布展平后纹理网格像素粒度语义关联得分拓扑矩阵中第(i,j)位置的特征值，d(-,)为向量间空间距离计算操作，a为空间关注衰减调制超参数，s,为基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑矩阵中第(i,j)位置的特征值，s'为所述基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑矩阵，Atrousconv为空洞卷积编码处理，为基布展平后纹理网格像素粒度语义关联空间软约束得分拓扑特征矩阵，所述基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图的集合中的各个基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图。化特征图的集合中任意两个基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图之间的展平状态一纹理网格粒度空间强化特征图的集合中任意两个基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图之间的展平状态一致性度量系数以得到由多个展平状态一致性度量系数组成的基布全的集合中任意两个基布展平后纹理网格粒度空间强化特征图之间的展平状态一致性度量;化特征向量，vz为第二纹理网格粒度空间强化特征图展平后的第二纹理网格粒度空间强特征向量和第二纹理网格粒度空间强化特征向量之的各个基布展平后纹理网格粒度特征图分别表示基布展平状态图像经网格化切分确定的理网格粒度特征图的集合中各个基布展平后纹理网格粒度特征图的纹理特征空间域表达基于分类器的展平状态识别器得到的识别结