[发明专利]铝材加工的液压式撞角机及其使用方法

权利要求书

1.一种铝材加工的液压式撞角机，其特征在于，包括：

训练模块，包括：

训练数据单元，用于获取由部署于液压式撞角机的相机采集的铝材组装件的组装图像以及参考图像，所述参考图像为组装规范的铝材组装件的图像；

第一图像控制结果生成单元，用于将所述组装图像通过第一卷积神经网络以得到第一特征图；

第二图像控制结果生成单元，用于将所述参考图像通过第二卷积神经网络以得到第二特征图；

距离损失计算单元，用于计算所述第一特征图和所述第二特征图之间的距离损失函数值；

感兴趣区域提取单元，用于将所述第一特征图通过候选框提取网络以从所述第一特征图提取第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，其中，所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域对应于所述铝材组装件的定位块与两侧铝材的两个结合处；

参考值获取单元，用于获取所述组装规范的铝材组装件在其定位块与两侧铝材的两个结合处的两个压力值；

感兴趣区域加强单元，用于基于所述第一特征图，分别对所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域进行校正以得到校正后第一感兴趣区域和校正后第二感兴趣区域；

交叉熵损失函数值计算单元，用于分别计算所述校正后第一感兴趣区域和校正后第二感兴趣区域与所述两个压力值的第一交叉熵数值和第二交叉熵数值，并计算所述第一交叉熵数值和所述第二交叉熵数值的加权和作为交叉熵损失函数值；

分类损失计算单元，用于将所述第一特征图通过分类器以得到分类损失函数值；以及

训练单元，用于以所述交叉熵损失函数值、距离损失函数值和所述分类损失函数值的加权和作为损失函数值对所述第一卷积神经网络和所述分类器进行训练；以及

推断模块，包括：

组装过程图像获取单元，用于获取由部署于液压式撞角机的相机采集的铝材组装件的组装图像；

组装图像识别单元，用于将所述组装图像通过经训练模块训练完成的所述第一卷积神经网络以得到第一特征图；以及

控制结果生成单元，用于将所述第一特征图通过经训练模块训练完成的所述分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示铝材组装件是否组装规范。

2.根据权利要求1所述的铝材加工的液压式撞角机，其中，所述距离损失计算单元，进一步用于：以如下公式计算所述第一特征图和所述第二特征图之间的所述距离损失函数值；

其中，所述公式为：

其中，D_loss为所述距离损失函数值，为所述第一特征图中的每个位置的特征值，为所述第二特征图中的每个位置的特征值，k指所述特征图的宽度维度，l指所述特征图的高度维度，m指所述特征图的通道维度。

3.根据权利要求2所述的铝材加工的液压式撞角机，其中，所述距离损失计算单元，进一步用于：以如下公式计算所述第一特征图和所述第二特征图之间的所述距离损失函数值；

其中，所述公式为：

其中，D_loss为所述距离损失函数值，为所述第一特征图中的每个位置的特征值，为所述第二特征图中的每个位置的特征值，k指所述特征图的宽度维度，l指所述特征图的高度维度，m指所述特征图的通道维度。

4.根据权利要求3所述的铝材加工的液压式撞角机，其中，所述感兴趣区域加强单元，进一步用于：

全局特征表示子单元，用于以如下公式计算所述第一特征图中所有位置的特征值的求和值与一的加和值的对数函数值作为所述第一特征图的全局特征值，其中，所述公式为：其中，F₁为所述第一特征图，f_whole为所述第一特征图中的每个位置的特征值；以及

基于全局的特征加强子单元，用于以所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域中各个位置的特征值与一的加和值的对数函数值分别除以所述第一特征图的全局特征值以得到所述校正后第一感兴趣区域和所述校正后第二感兴趣区域。