偏光片智能加工设备的控制系统及其方法与流程

本技术涉及智能控制领域，且更为具体地，涉及一种偏光片智能加工设备的控制系统及其方法。

背景技术：

1、偏光片是一种高分子材料，通常由透明晶体材料制成。它们专门设计用于允许某些波长的光通过，同时阻挡其他波长的光。偏光片在液晶显示屏、3d眼镜等领域有广泛的应用。

2、在偏光片加工过程中需要通过涂布加工设备对偏光片进行涂布以改善其性能和保护其结构。具体来说，偏光片的表面涂布可以有效地减少外界光线的反射和干扰，可以帮助偏光片更好地控制光的传播，从而改善显示效果，还可以保护偏光片的结构，防止其受到水分、空气等外界环境因素的损害。因此对偏光片进行涂布是一种有效的方式，可以提高偏光片的性能，保护其结构，从而提高显示设备的整体性能。

3、但传统方法在对偏光片进行涂布时，需要人工操作和调整参数，人工大多依据经验和个人水平，会导致涂布质量不稳定，涂布均匀性不佳，从而影响偏光片的光学性能。此外，对于一些特殊的涂布要求，传统方法可能无法满足精准的涂层厚度和性能要求。

4、因此，期待一种优化的偏光片智能加工设备的控制系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本技术。本技术的实施例提供了一种偏光片智能加工设备的控制系统及其方法，其通过厚度测量仪器实时采集的涂层在不同位置预定时间段内多个预定时间点的厚度数据和流量计实时采集的预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值，并采用深度学习技术对所述厚度数据和所述流量值进行数据处理分析和关联，从而确定当前的流量应增大减小还是保持不变。通过这样的方式，能够实现更精准的涂布液体控制，减少人工干预，减少涂布过程中的浪费，确保涂布液体在不同位置和时间点的流量是最适合的，从而提高涂层质量和生产的一致性和稳定性。

2、根据本技术的一个方面，提供了一种偏光片智能加工设备的控制系统，其包括：

3、涂层加工参数采集模块，用于通过厚度测量仪器采集的涂层在不同位置预定时间段内多个预定时间点的厚度数据和流量计采集的预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值；

4、厚度排列模块，用于将所述不同位置预定时间段内多个预定时间点的厚度数据排列为厚度时序输入矩阵；

5、流量值时序排列模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值按照时间维度排列为流量时序输入向量后与自身转置相乘以得到流量时序输入矩阵；

6、特征关联模块，用于对厚度时序输入矩阵和流量时序输入矩阵进行基于特征值粒度关联的视角映射匹配以得到厚度流量时序关联输入矩阵；

7、多尺度时序关联模块，用于将所述厚度流量时序关联输入矩阵进行多尺度时序关联感知以得到厚度流量时序关联多尺度特征矩阵；

8、注意力增强模块，用于对所述厚度流量时序关联多尺度特征矩阵进行注意力增强以得到厚度流量时序关联多尺度增强特征向量；

9、特征优化模块，用于对所述厚度流量时序关联多尺度增强特征向量进行基于概率权重的向量优化以得到优化厚度流量时序关联多尺度增强特征向量；

10、流量控制模块，用于基于所述优化厚度流量时序关联多尺度增强特征向量，确定当前的流量应增大减小还是保持不变。

11、在上述偏光片智能加工设备的控制系统中，所述流量值时序排列模块，包括：时序样本排列单元，用于将所述预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值按照时间维度排列为所述流量时序输入向量；以及，特征相乘单元，用于将所述流量时序输入向量与所述流量时序输入向量的转置相乘以得到所述流量时序输入矩阵。

12、在上述偏光片智能加工设备的控制系统中，所述特征关联模块，包括：厚度流量时序特征展开单元，用于时序将所述厚度时序输入矩阵和所述流量时序输入矩阵进行矩阵展开以得到厚度时序输入向量和流量时序输入向量；厚度流量时序特征值粒度关联单元，用于对所述厚度时序输入向量和所述流量时序输入向量进行基于特征值粒度关联的视角映射匹配以得到厚度流量时序关联输入向量；厚度流量时序关联特征重构单元，用于将所述厚度流量时序关联输入向量进行维度重构以得到所述厚度流量时序关联输入矩阵；其中，所述厚度流量时序特征值粒度关联单元，用于：构造所述厚度时序输入向量和所述流量时序输入向量之间的厚度时序-流量时序距离拓扑矩阵；构造所述厚度时序输入向量和所述流量时序输入向量之间的厚度时序-流量时序特征值粒度关联矩阵；基于所述厚度时序-流量时序距离拓扑矩阵对所述厚度时序-流量时序特征值粒度关联矩阵进行拓扑关联调制以得到厚度时序-流量时序拓扑调制关联矩阵；以所述厚度时序-流量时序拓扑调制关联矩阵作为视角共投影空间，将所述厚度时序输入向量和所述流量时序输入向量投影到所述视角共投影空间以得到视角调制厚度时序输入向量和视角调制流量时序输入向量；融合所述视角调制厚度时序输入向量和所述视角调制流量时序输入向量以得到所述厚度流量时序关联输入向量。

13、在上述偏光片智能加工设备的控制系统中，所述多尺度时序关联模块，包括：多尺度特征提取单元，用于将所述厚度流量时序关联输入矩阵输入包含第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型的多尺度时序关联感知器以得到第一尺度厚度流量时序关联特征矩阵和第二尺度厚度流量时序关联特征矩阵；以及，多尺度级联单元，用于将所述第一尺度厚度流量时序关联特征矩阵和所述第二尺度厚度流量时序关联特征矩阵进行级联以得到所述厚度流量时序关联多尺度特征矩阵。

14、在上述偏光片智能加工设备的控制系统中，所述注意力增强模块，用于：将所述厚度流量时序关联多尺度特征矩阵输入基于双向注意力机制的关联特征提取器以得到厚度流量时序关联多尺度增强特征矩阵，并将所述厚度流量时序关联多尺度增强特征矩阵展开为所述厚度流量时序关联多尺度增强特征向量。

15、在上述偏光片智能加工设备的控制系统中，所述特征优化模块，包括：特征频率计算单元，用于计算所述厚度流量时序关联多尺度增强特征向量中各个位置的特征值在所述厚度流量时序关联多尺度增强特征向量中的频率以得到分类特征频率统计向量；预分类单元，用于将所述厚度流量时序关联多尺度增强特征向量通过预分类器以得到类别概率向量；概率权重度量单元，用于计算所述分类特征频率统计向量相对于所述类别概率向量的条件概率以得到概率权重度量向量；以及，按位置点乘单元，用于计算所述厚度流量时序关联多尺度增强特征向量和所述概率权重度量向量之间的按位置点乘以得到所述优化厚度流量时序关联多尺度增强特征向量。

16、在上述偏光片智能加工设备的控制系统中，所述流量控制模块，用于：将所述优化厚度流量时序关联多尺度增强特征向量输入分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前的流量应增大减小还是保持不变。

17、根据本技术的另一方面，提供了一种偏光片智能加工设备的控制方法，其包括：

18、通过厚度测量仪器采集的涂层在不同位置预定时间段内多个预定时间点的厚度数据和流量计采集的预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值；

19、将所述不同位置预定时间段内多个预定时间点的厚度数据排列为厚度时序输入矩阵；

20、将所述预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值按照时间维度排列为流量时序输入向量后与自身转置相乘以得到流量时序输入矩阵；

21、对厚度时序输入矩阵和流量时序输入矩阵进行基于特征值粒度关联的视角映射匹配以得到厚度流量时序关联输入矩阵；

22、将所述厚度流量时序关联输入矩阵进行多尺度时序关联感知以得到厚度流量时序关联多尺度特征矩阵；

23、对所述厚度流量时序关联多尺度特征矩阵进行注意力增强以得到厚度流量时序关联多尺度增强特征向量；

24、对所述厚度流量时序关联多尺度增强特征向量进行基于概率权重的向量优化以得到优化厚度流量时序关联多尺度增强特征向量；

25、基于所述优化厚度流量时序关联多尺度增强特征向量，确定当前的流量应增大减小还是保持不变。

26、在上述偏光片智能加工设备的控制方法中，将所述预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值按照时间维度排列为流量时序输入向量后与自身转置相乘以得到流量时序输入矩阵，包括：将所述预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值按照时间维度排列为所述流量时序输入向量；以及，将所述流量时序输入向量与所述流量时序输入向量的转置相乘以得到所述流量时序输入矩阵。

27、在上述偏光片智能加工设备的控制方法中，将所述厚度流量时序关联输入矩阵进行多尺度时序关联感知以得到厚度流量时序关联多尺度特征矩阵，包括：将所述厚度流量时序关联输入矩阵输入包含第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型的多尺度时序关联感知器以得到第一尺度厚度流量时序关联特征矩阵和第二尺度厚度流量时序关联特征矩阵；以及，将所述第一尺度厚度流量时序关联特征矩阵和所述第二尺度厚度流量时序关联特征矩阵进行级联以得到所述厚度流量时序关联多尺度特征矩阵。

28、与现有技术相比，本技术提供的一种偏光片智能加工设备的控制系统及其方法，其通过厚度测量仪器实时采集的涂层在不同位置预定时间段内多个预定时间点的厚度数据和流量计实时采集的预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值，并采用深度学习技术对所述厚度数据和所述流量值进行数据处理分析和关联，从而确定当前的流量应增大减小还是保持不变。通过这样的方式，能够实现更精准的涂布液体控制，减少人工干预，减少涂布过程中的浪费，确保涂布液体在不同位置和时间点的流量是最适合的，从而提高涂层质量和生产的一致性和稳定性。

技术特征：

1.一种偏光片智能加工设备的控制系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的偏光片智能加工设备的控制系统，其特征在于，所述流量值时序排列模块，包括：

3.根据权利要求2所述的偏光片智能加工设备的控制系统，其特征在于，所述特征关联模块，包括：

4.根据权利要求3所述的偏光片智能加工设备的控制系统，其特征在于，所述多尺度时序关联模块，包括：

5.根据权利要求4所述的偏光片智能加工设备的控制系统，其特征在于，所述注意力增强模块，用于：将所述厚度流量时序关联多尺度特征矩阵输入基于双向注意力机制的关联特征提取器以得到厚度流量时序关联多尺度增强特征矩阵，并将所述厚度流量时序关联多尺度增强特征矩阵展开为所述厚度流量时序关联多尺度增强特征向量。

6.根据权利要求5所述的偏光片智能加工设备的控制系统，其特征在于，所述特征优化模块，包括：

7.根据权利要求6所述的偏光片智能加工设备的控制系统，其特征在于，所述流量控制模块，用于：

8.一种偏光片智能加工设备的控制方法，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的偏光片智能加工设备的控制方法，其特征在于，将所述预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值按照时间维度排列为流量时序输入向量后与自身转置相乘以得到流量时序输入矩阵，包括：

10.根据权利要求9所述的偏光片智能加工设备的控制方法，其特征在于，将所述厚度流量时序关联输入矩阵进行多尺度时序关联感知以得到厚度流量时序关联多尺度特征矩阵，包括：

技术总结
本申请涉及智能控制领域，其具体地公开了一种偏光片智能加工设备的控制系统及其方法，其通过厚度测量仪器实时采集的涂层在不同位置预定时间段内多个预定时间点的厚度数据和流量计实时采集的预定时间段内多个预定时间点涂布液体的流量值，并采用深度学习技术对所述厚度数据和所述流量值进行数据处理分析和关联，从而确定当前的流量应增大减小还是保持不变。通过这样的方式，能够实现更精准的涂布液体控制，减少人工干预，减少涂布过程中的浪费，确保涂布液体在不同位置和时间点的流量是最适合的，从而提高涂层质量和生产的一致性和稳定性。

技术研发人员：刘鑫,谭学军,刘娇娇
受保护的技术使用者：江西恒辉新材料股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5