智能真空成型工艺

确保真空成型工艺中质量的一致性由于材料性能和工具配置的变化而提出挑战。本研究引入一种基于视觉的质量控制系统，用于预测和优化工艺参数，从而以最小数据需求提升零件质量。开发了包括使用各种工艺参数下的真空成型样品的视觉数据，补充以图像增强技术以改进模型训练的综合数据集。随后采用 k 近邻算法来识别需要调整的工艺参数，通过将低质量零件映射到其高质量对应物来实现。该模型在调整加热功率、加热时间和真空时间方面表现出色，成功减少了缺陷并提高了生产效率。