线材切割优化系统（以下简称《系统》）适用于一维下料优化，线性材料优化切割，适合钢材、线材、型材、门窗等线性材料的切割优化，是一款简单易用而功能强大的切割优化软件，可以为您最大程度的减少原材料在生产过程中的浪费。
《系统》采用了先进的数学模型，把优化率计算提高到极高的技术水平，并且对寻求最优解的过程进行了优化，可以在极短的时间内求得切割的最优解，可以在几秒到十几秒内寻得最优解，并且求解稳定，经过多次求解对比验证，《系统》是目前国内求解最优并且速度最快的。
大数据量情况下的优化是衡量优化软件优劣的试金石。《系统》在处理大数量的优化方面更是首屈一指，在这方面和其它软件一对比就可以得出结论。经过多次试验，《系统》使用其它优化软件自带的示例进行优化，其最优率和取得最优率的速度都比其它软件好。
2022-08-10 21:14:30
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人工智能-机器学习-面向铝型材产品生产的智能数据分析系统的设计与实现.pdf
2022-05-10 09:08:04
4.08MB
YS-T437-2000_铝型材截面几何参数算法及计算机程序要求（可编辑）.doc
2022-05-06 18:13:23
125KB
1.钢板表面划伤数据集
2.钢板表面孔洞数据集
3.钢板表面焊缝数据集
4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。
5.部分标签文件手工标注
6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签
7.经过整理，直接可以用
8.由于文件有1.67G所以分两次上传
9.第一部分
2022-05-01 12:06:05
754.93MB
1.钢板表面划伤数据集
2.钢板表面孔洞数据集
3.钢板表面焊缝数据集
4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。
5.部分标签文件手工标注
6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签
7.经过整理，直接可以用
8.由于文件有1.67G所以分两次上传
9.第二部分
2022-05-01 12:06:04
964.31MB
数据集里有1万份来自实际生产中有瑕疵的铝型材监测影像数据，每个影像包含一个或多种瑕疵。供机器学习的样图会明确标识影像中所包含的瑕疵类型。
1. 型材表面应整洁，不允许有裂纹、起皮、腐蚀和气泡等缺陷存在。
2. 型材表面上允许有轻微的压坑、碰伤、擦伤存在，其允许深度装饰面≯0.03mm，非装饰面＞0.07mm，模具挤压痕深度≯0.03mm。
3. 型材端头允许有因锯切产生的局部变形，其纵向长度不应超过10mm。
2022-04-27 09:15:12
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