[發明專利]基于單編碼值特征分布收斂的智能線纜剪切控制方法

在審

• 申請號: 202110075008.4
• 申請日: 2021-01-20
• 公開（公告）號: CN112734853A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 呂俞曉
• 申請（專利權）人: 成都零跨特科技有限公司
• 主分類號: G06T7/77
• 分類號: G06T7/77;G06T7/73;G06T1/00;G06K9/62;B21F11/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請涉及智能制造領域下的智能部件操作狀態控制，其具體地公開了一種基于單編碼值特征分布收斂的智能線纜剪切控制方法，其基于纜線的截面圖像的特征提取和識別，來自動控制剪切設備的刀刃位置。具體地，通過對不同角度下的纜線的多個截面圖像在高維特征空間中進行具有預設標簽的分類器的分類，然后，將分類獲得的概率值與懲罰系數之差作為加權系數，融合所述多個截面特征圖并通過編碼器，使得多個特征圖的高維特征分布能夠在編碼器的空間映射之下盡可能向著單一位置收斂，以提高編碼結果的準確性。

技術領域

本發明涉及智能制造領域下的智能部件操作狀態控制，且更為具體地，涉及一種基于單編碼值特征分布收斂的智能線纜剪切控制方法、基于單編碼值特征分布收斂的智能線纜剪切控制系統和電子設備。

背景技術

電力纜線通常是由一根或多根相互絕緣的導體和外包絕緣保護層制成，在架設纜線時，需要將纜線的兩端進行剝皮，以便于與其他纜線進行連接。目前在進行剝皮時，都是由人工手動進行剪切，將外皮與線絲進行抽離，工作效率非常低。并且，在操作時，由于剪切力度不易控制，使剪切效果不佳，剪切力度過大時，使內部的線絲受損，影響纜線的使用效果，剪切力度過小時，使進行抽離線絲時，外皮與線絲粘連，加大線絲的抽離難度，并且使外皮切口不整齊，不利于安裝操作的進行。

因此，期望提供一種自動控制剪切設備的刀刃位置和切割深度的方案。

目前，深度學習以及神經網絡已經廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、文本信號處理等領域。此外，深度學習以及神經網絡在圖像分類、物體檢測、語義分割、文本翻譯等領域，也展現出了接近甚至超越人類的水平。

深度學習以及神經網絡的發展為剪切設備的自動控制提供了新的解決思路和方案。

發明內容

為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種基于單編碼值特征分布收斂的智能線纜剪切控制方法、基于單編碼值特征分布收斂的智能線纜剪切控制系統和電子設備，其基于纜線的截面圖像的特征提取和識別，來自動控制剪切設備的刀刃位置。具體地，通過對不同角度下的纜線的多個截面圖像在高維特征空間中進行具有預設標簽的分類器的分類，然后，將分類獲得的概率值與懲罰系數之差作為加權系數，融合所述多個截面特征圖并通過編碼器，使得多個特征圖的高維特征分布能夠在編碼器的空間映射之下盡可能向著單一位置收斂，以提高編碼結果的準確性。

根據本申請的一個方面，提供了一種基于單編碼值特征分布收斂的智能線纜剪切控制方法，其包括：

通過攝像頭獲取在不同角度下的待剪切線纜的多個截面圖像；

將所述多個截面圖像分別通過深度卷積神經網絡，以獲得對應于所述多個截面圖像的多個截面特征圖；

對所述多個截面特征圖，將每個所述截面特征圖通過具有預設標簽的分類器以獲得所述截面特征圖歸屬于預設標簽的概率值，以獲得對應于所述多個截面特征圖的多個概率值；

對所述多個概率值，計算每個所述概率值與用于調整所述概率值的懲罰系數之差作為加權系數，以獲得對應于所述多個概率值的多個加權系數；

以所述多個加權系數計算所述多個截面特征圖的加權和，以獲得編碼特征圖；以及

將所述編碼特征圖通過一個或多個全連接層作為編碼器，以獲得編碼結果，所述編碼結果表示用于剪切線纜的刀刃的最優位置，其中，所述一個或多個全連接層的最后一個全連接層的輸出位為1位且所述輸出位的輸出值為所述編碼結果。

在上述基于單編碼值特征分布收斂的智能線纜剪切控制方法中，所述預設標簽為通過經驗獲得的歷史最優刀刃位置值。

在上述基于單編碼值特征分布收斂的智能線纜剪切控制方法中，所述懲罰系數作為超參數參與所述卷積神經網絡和所述編碼器的訓練過程中。