[發明專利]一種激光雕刻機、控制系統及控制方法

在審

• 申請號: 201810487921.3
• 申請日: 2018-05-21
• 公開（公告）號: CN108490882A
• 公開（公告）日: 2018-09-04
• 發明（設計）人: 李殊驍;邵忠良;黃誠;劉江帆;王思婷
• 申請（專利權）人: 廣東水利電力職業技術學院（廣東省水利電力技工學校）
• 主分類號: G05B19/408
• 分類號: G05B19/408;B23K26/362
• 代理公司: 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401
• 代理人: 楊采良

本發明屬于激光雕刻加工技術領域，公開了一種激光雕刻機、控制系統及控制方法，從預存的待雕刻品數據庫中，提取待雕刻品圖像數據信息；對待雕刻品圖像數據信息進行處理，利用三次B樣條曲線構造模型構建待雕刻品模型的三維圖；對所述三維圖的坐標信息進行掃描，獲得所述三維圖的真實坐標值；根據所述真實坐標值，豎直步進電機控制模塊利用粒子群算法編碼方式的10進制編碼方式對豎直步進電機的運行軌跡進行控制；帶動豎直齒輪達到待雕刻品設定位置；根據真實坐標值，水平步進電機控制模塊調控激光刀頭達到待雕刻品設定位置。本發明設計合理，可滿足不同高度和不同厚度以及不同形狀大小的物質的雕刻，雕刻精確且工作效率大大提高。

技術領域

本發明屬于激光雕刻加工技術領域，尤其涉及一種激光雕刻機、控制系統及控制方法。

背景技術

目前，業內常用的現有技術是這樣的：

目前，激光雕刻加工是利用數控技術為基礎，激光為加工媒介。加工材料在激光雕刻照射下瞬間的熔化和氣化的物理變性，能使激光雕刻達到加工的目的。激光鐫刻就是運用激光技術在物件上面刻寫文字，這種技術刻出來的字沒有刻痕，物體表面依然光滑，字跡亦不會磨損。現有激光雕刻大部分只能對較薄的物質進行雕刻，不能對不同高度不同厚度的物質進行雕刻，具有一定的局限性。

插值樣條曲線/曲面有不少構造方法，在幾何造型中占有重要的地位。目前現有技術對有理三次樣條以及它們在形狀控制中的應用進行了研究以及對三角多項式的插值樣條進行了研究，取得了一些有用的結果。

基于群智能的進化搜索方法能夠在一次運行中獲得一組解，可以處理一些非連續、不可微以及多峰等復雜目標函數和約束，且不需要目標函數和約束條件滿足數學上的必備性。因此，越來越多的學者嘗試運用不同進化算法解決多目標優化問題。Li最早將粒子群優化(Particle Swarm Optimization，PSO)與NSGA2結合用于解決多目標優化問題；Coello Coello等人在PSO中使用自適應網格的方法，提出了經典的MOPSO算法；Tripathi等人使用時間變化權重和加速系數優化多目標粒子群算法。

綜上所述，現有技術存在的問題是：

現有激光雕刻大部分只能對較薄的物質進行雕刻，不能對不同高度不同厚度的物質進行雕刻，具有一定的局限性。

但是，目前的樣條曲線/曲面不插值控制頂點，或者說不具有插值功能，生成的是自由曲線/曲面。

在復雜環境下，隨著融合特征維數不斷增加或雷達輻射源信號經特征提取后的初始特征集維數可能很高，則特征之間必然存在信息冗余，其分類的效果變差；而現有特征提取技術中，都是在已有單目標優化技術的基礎上，將最小化特征子集的規模作為另一個優化目標，但是特征子集的規模是一個離散目標，通常求得的解集中每個特征規模下只能對應一個解，這使得規模相同但具體特征不同的其它特征子集無法被發現。而這些特征子集維數也對于信號特征提取也是有用的。此外，多目標特征選擇算法最終得到的是一系列的折中解，需要從中選取性能優良的解，但目前可用的無監督方法還較少。主要的難度在于：(1)所設計的特征子集評價函數和搜索策略未能考慮特征子集的冗余性和相關性；(2)評價準則也未考慮特征子集的維數的選取對分類有效性的影響；(3)多目標優化算法的Pareto解集中無監督的方式提取特征維數與特征子集的重要度排序仍未解決。

多目標優化算法中普遍存在的收斂效率低，解集多樣性表現較差和過早陷入局部最優問題。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種激光雕刻機、控制系統及控制方法。

本發明是這樣實現的，一種激光雕刻機的控制方法，所述激光雕刻機的控制方法包括：

從預存的待雕刻品數據庫中，提取待雕刻品圖像數據信息；