多模态深度学习：铣削过程切削参数与刀具选择的智能预测

本文主要探讨了多模态深度学习在铣削过程中的应用，目标是预测最佳的切削参数（如切削速度、切削深度和每齿进给率）以及合适的刀具选择，以实现对现有工件表面状态的精确复制。研究者利用铝板表面状态的图像数据，考虑到刀具的足迹，以及通过粗糙度仪测量的平均粗糙度（Ra）作为输入，构建了一种创新的深度学习模型。 文章的核心部分采用了两个网络架构的融合。首先，一个卷积神经网络（CNN）被设计用于处理图像模态，它通过一系列卷积层来提取图像特征。另一个网络则是一个包含长短时记忆（LSTM）层的递归神经网络，负责处理数字输入数据，如切削参数和粗糙度指标。这种多模态融合方法旨在整合不同模态的数据，从而提升表面质量控制的精度。 研究表明，与单一模态模型相比，多峰模型在预测性能上更胜一筹。通过训练和验证数据集的测试，多模态模型能够实现更高的准确性，并显示出良好的泛化能力，能够在未见过的验证数据上保持稳定的预测效果。这与单峰模型形成鲜明对比，后者在验证数据上的表现不如多模态模型稳定，缺乏良好的迁移学习能力。 研究背景提到，随着传感器技术的进步，工业生产过程中的自动化趋势日益明显，深度学习与图像捕捉技术的结合在智能制造领域发挥了重要作用，尤其是在汽车和制造业的自动化生产线上。工业4.0的发展进一步推动了这些技术的应用，包括物联网、识别技术、大数据分析等，深度学习作为其中的关键要素，正在助力实现更高效、精确的加工过程监控和优化。 总结来说，本文提出了一种创新的多模态深度学习方法，用于提升铣削过程中的切削参数和刀具选择的预测精度，这对于提高表面质量和降低人工干预的需求具有重要意义，是智能系统在制造领域的又一重要突破。