工件表面质量的预测方法及系统与流程
技术特征：
1.一种工件表面质量的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，所述预处理包括：
3.根据权利要求1所述的方法，所述数据融合包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述多模态变分自编码器通过以下步骤进行联合特征学习：
5.根据权利要求4所述的方法，所述图神经网络通过以下步骤对图结构数据进行深度学习和优化：
6.根据权利要求5所述的方法，所述图注意力机制包括：
7.根据权利要求1所述的方法，所述多阶段预测建模包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的方法，所述初步分组与建模包括以下步骤：
9.根据权利要求7所述的方法，所述状态转移建模包括以下步骤：
10.一种用于实施权利要求1-9任一所述工件表面质量预测方法的系统，其特征在于，包括：
技术总结
本发明涉及智能制造和先进检测技术领域，尤其涉及工件表面质量的预测方法及系统，采用多模态数据融合、联合特征学习、图结构数据深度学习和强化学习优化等技术；通过实时采集工件的干涉图像数据、热成像数据和超声波信号数据，进行预处理和融合生成综合特征数据，输入到多模态变分自编码器进行联合特征学习，生成联合特征表示，并构建为图结构数据，利用图神经网络进行深度学习和优化，生成状态转移图模型；最终，通过强化学习优化模型参数，生成高精度预测模型；该模型可实时预测工件表面质量，并通过分布式传感网络反馈系统调整加工参数，确保工件质量；通过本发明，显著提高了工件表面质量预测的准确性和实时性，解决了现有技术的多项局限。
技术研发人员：蒋建平,朱明,郑玲,林斌,徐亦萍,汤知源,吴凯莉,郭鑫
受保护的技术使用者：浙江省标准化研究院（金砖国家标准化（浙江）研究中心、浙江省物品编码中心）
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
文档序号 :
【 40126069 】
技术研发人员：蒋建平,朱明,郑玲,林斌,徐亦萍,汤知源,吴凯莉,郭鑫
技术所有人：浙江省标准化研究院（金砖国家标准化（浙江）研究中心、浙江省物品编码中心）
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：蒋建平,朱明,郑玲,林斌,徐亦萍,汤知源,吴凯莉,郭鑫
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