26、智能机床识别与可扩展前馈随机网络IP核技术解析

智能机床识别与可扩展前馈随机网络IP核技术解析

在智能制造的大背景下，机床识别和前馈随机网络技术在工业生产和人工智能领域都有着重要的应用。下面我们将详细探讨机床识别系统以及可扩展前馈随机网络IP核的相关内容。

智能机床识别系统

目前，常用的工具识别方法有工具代码环识别、条形码工具识别系统和射频识别技术（RFID）。但这些方法对工具集变化的鲁棒性较低，在危险工作环境下可靠性也较差。

为了解决这些问题，提出了基于多视图特征聚合与ELM自动编码器算法的工具识别系统。该系统结合了深度CNN网络和鲁棒的ELM - AE特征表示的优势，能在识别准确性和计算效率之间取得良好平衡。

机床管理架构

机床数据库管理对车间自动化至关重要。通过向工具管理系统输入工具名称，系统向工具数据库发送指令，经过工具识别获取目标工具，并反馈工具信息状态。

构建了3D工具识别系统，其3D模型数据库涵盖了典型类型的机床。主要使用OFF数据格式的模型，选取了镗杆、钻头、立铣刀、面铣刀和轮廓刀具这五种典型工具，共有457个工具3D模型。

工具识别框架

工具识别系统的整体流程如下：
1. 用VGG - M网络的训练权重初始化单视图CNN架构。
2. 在3D形状数据集的所有投影图像上对单视图CNN进行微调。
3. 每个3D模型由不同虚拟相机渲染，产生12个视图，并将每个视图重新缩放为224 224 3以适应预训练的VGG - M网络。
4. 将这些图像输入CNN模型，获取测试工具的特征，最终得到输出类别。