[发明专利]一种基于机器学习的铝型材落砂检测方法有效
| 申请号： | 201710666194.2 | 申请日： | 2017-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN107608207B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 利啟东;肖盼;黄冠成;林健发 | 申请（专利权）人： | 佛山缔乐视觉科技有限公司 |
| 主分类号： | G05B13/02 | 分类号： | G05B13/02 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 任毅 |
| 地址： | 528200 广东省佛山市南海区狮山镇*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 铝型材落砂 检测 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于机器学习的铝型材落砂检测方法，其特征在于，包括有以下步骤：
A、根据落砂检测的实验数据，训练出以铝型材膜厚和工艺条件为输入、铝型材标准质量等级下的初始落砂量为输出的BP神经网络；
B、根据上述初始落砂量以及铝型材表面黑点直径计算得到铝型材表面质量等级；
C、以实时检测到的铝型材表面质量等级、铝型材表面黑点直径和电阻为输入，采用Q-学习算法计算控制落砂时间；
D、当铝型材表面黑点的检测电阻值达到经验电阻值，输出落砂总量作为铝型材耐磨性检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的铝型材落砂检测方法，其特征在于：所述步骤B中根据初始落砂量以及铝型材表面黑点直径，参照行业标准计算得到铝型材表面质量等级数值。
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