[发明专利]一种激光雕刻机、控制系统及控制方法

说明书

本发明属于激光雕刻加工技术领域，公开了一种激光雕刻机、控制系统及控制方法，从预存的待雕刻品数据库中，提取待雕刻品图像数据信息；对待雕刻品图像数据信息进行处理，利用三次B样条曲线构造模型构建待雕刻品模型的三维图；对所述三维图的坐标信息进行扫描，获得所述三维图的真实坐标值；根据所述真实坐标值，竖直步进电机控制模块利用粒子群算法编码方式的10进制编码方式对竖直步进电机的运行轨迹进行控制；带动竖直齿轮达到待雕刻品设定位置；根据真实坐标值，水平步进电机控制模块调控激光刀头达到待雕刻品设定位置。本发明设计合理，可满足不同高度和不同厚度以及不同形状大小的物质的雕刻，雕刻精确且工作效率大大提高。

技术领域

本发明属于激光雕刻加工技术领域，尤其涉及一种激光雕刻机、控制系统及控制方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

目前，激光雕刻加工是利用数控技术为基础，激光为加工媒介。加工材料在激光雕刻照射下瞬间的熔化和气化的物理变性，能使激光雕刻达到加工的目的。激光镌刻就是运用激光技术在物件上面刻写文字，这种技术刻出来的字没有刻痕，物体表面依然光滑，字迹亦不会磨损。现有激光雕刻大部分只能对较薄的物质进行雕刻，不能对不同高度不同厚度的物质进行雕刻，具有一定的局限性。

插值样条曲线/曲面有不少构造方法，在几何造型中占有重要的地位。目前现有技术对有理三次样条以及它们在形状控制中的应用进行了研究以及对三角多项式的插值样条进行了研究，取得了一些有用的结果。

基于群智能的进化搜索方法能够在一次运行中获得一组解，可以处理一些非连续、不可微以及多峰等复杂目标函数和约束，且不需要目标函数和约束条件满足数学上的必备性。因此，越来越多的学者尝试运用不同进化算法解决多目标优化问题。Li最早将粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)与NSGA2结合用于解决多目标优化问题；Coello Coello等人在PSO中使用自适应网格的方法，提出了经典的MOPSO算法；Tripathi等人使用时间变化权重和加速系数优化多目标粒子群算法。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有激光雕刻大部分只能对较薄的物质进行雕刻，不能对不同高度不同厚度的物质进行雕刻，具有一定的局限性。

但是，目前的样条曲线/曲面不插值控制顶点，或者说不具有插值功能，生成的是自由曲线/曲面。

在复杂环境下，随着融合特征维数不断增加或雷达辐射源信号经特征提取后的初始特征集维数可能很高，则特征之间必然存在信息冗余，其分类的效果变差；而现有特征提取技术中，都是在已有单目标优化技术的基础上，将最小化特征子集的规模作为另一个优化目标，但是特征子集的规模是一个离散目标，通常求得的解集中每个特征规模下只能对应一个解，这使得规模相同但具体特征不同的其它特征子集无法被发现。而这些特征子集维数也对于信号特征提取也是有用的。此外，多目标特征选择算法最终得到的是一系列的折中解，需要从中选取性能优良的解，但目前可用的无监督方法还较少。主要的难度在于：(1)所设计的特征子集评价函数和搜索策略未能考虑特征子集的冗余性和相关性；(2)评价准则也未考虑特征子集的维数的选取对分类有效性的影响；(3)多目标优化算法的Pareto解集中无监督的方式提取特征维数与特征子集的重要度排序仍未解决。

多目标优化算法中普遍存在的收敛效率低，解集多样性表现较差和过早陷入局部最优问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种激光雕刻机、控制系统及控制方法。

本发明是这样实现的，一种激光雕刻机的控制方法，所述激光雕刻机的控制方法包括：

从预存的待雕刻品数据库中，提取待雕刻品图像数据信息；