一种基于深度学习的微米级锯齿形状生成与控制方法

本发明公开了一种基于深度学习的微米级锯齿形状生成与控制方法。S1、采集初始数据，通过传感器获取几何尺寸、表面纹理和误差分布；S2、对数据进行清洗、归一化和特征增强，生成训练数据集；S3、构建生成对抗网络模型，通过生成网络生成锯齿形状，判别网络进行评估并优化参数；S4、应用分段式递归优化算法，将目标形状分段后依次优化并合并为完整形状；S5、采用边界连续性约束修正分段连接处参数，保证平滑过渡；S6、利用深度神经网络实时预测误差并动态调整生成参数；S7、通过图像处理技术检测生成形状的几何特性和一致性。本方法实现了微米级锯齿形状的高精度生成与动态控制。