[发明专利]基于深度学习的二维轮廓排样定序方法有效
| 申请号： | 201811384644.X | 申请日： | 2018-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN109543899B | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 郭保苏;胡敬文;李锦瑞;庄集超;章钦 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G16Z99/00 | 分类号： | G16Z99/00 |
| 代理公司： | 11474 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 于琪 |
| 地址： | 066000 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的二维轮廓排样定序方法，具体包括：获取排样历史大数据并预处理，对历史数据中所有已排样的零件进行标定得到排样顺序矩阵Y；提取每个已排样零件的几何特征，得到几何特征矩阵X；整理得到排样定序数据集PRD‑T；建立深度学习模型Packing‑Sort‑Model；输入PRD‑T数据集，训练得到能够输出待排样零件排样顺序的模型Packing‑Sort‑Model；提取待排样零件几何特征，得到待排样零件的几何特征矩阵A；将待排样零件的几何特征矩阵输入到已训练完成的深度学习模型中；计算得待排样零件的排样顺序矩阵B；按照排样顺序对待排样零件进行逐一靠接排样，完成排样。本发明能实现排样过程中待排零件的定序，排样效果好、效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 排样 几何特征 矩阵 顺序矩阵 预处理 定序数据 二维轮廓 矩阵输入 历史数据 零件几何 大数据 数据集 标定 靠接 学习 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的二维轮廓排样定序方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：/nS1：获取排样领域存在的历史大数据；/nS2：对所述排样历史大数据进行预处理，对m个排样零件的排样顺序进行标定，获得所述m个排样零件的排样顺序矩阵Y，Y为1*m的矩阵；/nS3：提取历史数据中各排样零件的几何特征，构成所有历史数据中已排样零件的几何特征矩阵X＝{X
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