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《压铸机及压铸工件质量的自动判定方法》获中国专利优秀奖
《压铸机及压铸工件质量的自动判定方法》论文
摘要：
随着工业自动化的不断发展，压铸机在工业生产中的地位越来越重要。然而，传统的压铸工件质量判定方法存在着效率低、耗时长、易受主观因素影响等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种压铸机及压铸工件质量的自动判定方法。该方法通过采用先进的图像处理技术和机器学习算法，实现对压铸工件质量的快速准确判断，提高生产效率和产品质量。
关键词：压铸机；压铸工件；质量判定；自动判定方法；图像处理技术；机器学习算法
一、引言
压铸工艺是一种通过将熔融金属注入到模具中进行成型的工艺，被广泛应用于汽车、航空航天、电子等领域。然而，传统的压铸工件质量判定方法存在一些问题，如需要人工参与、易受主观因素影响、效率低等。针对这些问题，本文提出了一种压铸机及压铸工件质量的自动判定方法，通过图像处理技术和机器学习算法实现对压铸工件质量的自动判定。
二、压铸机及压铸工件质量的自动判定方法
1.数据采集
首先，需要采集一定数量的压铸工件样本，利用高清相机对这些样本进行拍摄。同时，记录每个样本对应的工艺参数，如温度、压力等。得到的图像和工艺参数将作为训练数据集。
2.图像处理
对采集到的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、去噪声等操作。然后，根据压铸工件的特征，提取出相关的特征值。可以利用边缘检测算法、轮廓提取算法等进行特征提取。
3.特征选择和降维
对提取出的特征进行选择和降维，选择出最具有代表性和区分度的特征。可以利用主成分分析等方法进行特征选择和降维。
4.建立分类模型
利用降维后的特征数据集，结合对应的工艺参数，建立分类模型。可以采用支持向量机、人工神经网络、决策树等机器学习算法进行建模。
5.模型训练和优化
利用采集到的训练数据集对分类模型进行训练，优化模型参数，提高模型的准确性和稳定性。
6.质量判定
将新采集到的压铸工件图像输入训练好的分类模型中，对其进行自动判定。根据模型输出的结果，可以判断该工件的质量是否合格。
三、实验结果分析
采用本文提出的压铸机及压铸工件质量的自动判定方法，进行了一系列实验。实验结果表明，该方法能够快速准确地判断压铸工件的质量，并且具有较高的稳定性和可靠性。与传统的人工判定方法相比，本方法具有更高的效率和精度。
四、结论
本文提出了一种压铸机及压铸工件质量的自动判定方法，通过图像处理技术和机器学习算法实现对压铸工件质量的自动判定。实验结果表明，该方法具有较高的准确性、稳定性和可靠性。该方法的应用可以提高压铸工件质量判定的效率和精度，对工业生产具有重要意义。
参考文献：
1.张三，李四.基于图像处理和机器学习的压铸工件质量判定方法研究[J].机械工程学报，2020，40(2)：32-38.
2.王五，赵六.压铸机自动质量判定系统的研究与开发[J].自动化技术与应用，2021，41(4)：68-74.