El control del patrón de vista de plano (PVPC) es un medio altamente efectivo para mejorar la rectangularización de productos y aumentar el rendimiento de los molinos de placas. Al optimizar los parámetros de PVPC, se puede mejorar aún más el efecto de PVPC. En este artículo, se propone un modelo digital para predecir y controlar los patrones de recorte de las placas basado en la red neuronal de función de base radial (RBF) optimizada por el algoritmo del optimizador de escarabajo estiércol (DBO). Se utiliza tecnología de visión por máquina para obtener una descripción digital del patrón de recorte de las placas laminadas. Se propone un algoritmo de ajuste automático de umbral para el procesamiento de imágenes de fotos de patrones de placas durante el proceso de laminado. El error entre los datos del patrón calculados a través de la tecnología de visión por máquina y los datos del patrón medidos no excede los 3 mm. Los parámetros de dispersión de la RBF se optimizan utilizando DBO, y se establece la estructura del modelo digital. La bondad de ajuste (R2) y el error absoluto medio (MAE) se utilizan como indicadores de evaluación. Los resultados muestran que el modelo digital establecido basado en DBO-RBF tiene un buen rendimiento predictivo y de control, logrando una predicción inteligente del patrón de recorte de las placas y la optimización de parámetros de PVPC. En aplicaciones prácticas, el área de pérdida por corte de recorte de deformación irregular en el extremo de la placa se puede reducir en un 31%.