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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种立铣刀磨损参数的在线检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116852172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311013054.7，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种立铣刀磨损参数的在线检测方法是由李国超;胥实现;郑浩;江茹;刘志刚;侯秋林;孙丽;孙福来;周宏根;田崇顺;富艳玲;董宝江设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种立铣刀磨损参数的在线检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种立铣刀磨损参数的在线检测方法，该方法通过安装在相应位置的激光位移传感器测量装置返回距离数据，然后利用机床主轴的位移能力，控制铣刀的移动，手动控制刀具的小幅度往复旋转，采集铣刀缺损部位的点数据，拟合点数据，得到铣刀二维缺损形貌；其次，根据相机沿着铣刀螺旋线拍摄方法，拍摄一组图像，用于把三维铣刀刃拼接成为二维铣刀刃图，并使用已训练完成的VGG16‑Unet模型识别磨损区域；然后，融合铣刀的缺损区域和磨损区域，即得到铣刀的整体磨损形貌。本发明为铣刀磨损提供了一种更为精确的检测方法，且安装相机和激光位移传感器安装简单，检测方便，在提高检测精度的同时，也提高了检测效率。

本发明授权一种立铣刀磨损参数的在线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种立铣刀磨损参数的在线检测方法，其特征在于，包括以下几个步骤： 步骤1、在机床上安装相机和激光位移传感器，并且对相机像素尺寸进行标定； 步骤2、使用相机进行铣刀图像采集，并且将采集后的图像拼接处理； 所述步骤2具体为： 对刀具刃进行编号，调节刀具与相机之间的相对距离，使相机视野中呈现清晰的刀具侧刃图像，根据沿着刀具螺旋刃采集方法采集完整的刀具侧刃图像，并对采集的图像进行拼接处理，将拍摄的片段图像拼接为完整铣刀图像； 步骤3、对需要使用的VGG16-Unet模型进行训练，根据拼接处理后的图像数据导入VGG16-Unet模型中获取刀具磨损二值图，并计算磨损二值图中的磨损宽度值； 所述步骤3具体为： 对图片进行拼接处理后，将处理好的图片输入到已经预先训练好的卷积神经网络VGG16-Unet模型中， 通过模型的预测即可得到输入图像的磨损二值图；绘制刀具磨损二值图最小外接矩形，计算最小外接矩形的宽，所得宽乘上宽度像素当量即得到刀具磨损区域的实际宽度； 步骤4、调整激光位移传感器，确定刀具采集位置； 步骤5、通过激光位移传感器采集刀具缺损区域数据，处理缺损区域数据； 所述步骤5具体为： 在刀尖位置，旋转机床主轴，获取在刀尖位置的点数据，通过机床移动刀具，获取下一个位置的点数据，移动方向为机床Z轴刀柄指向刀尖方向，每次移动刀具Z轴距离为h＝0.2mm，从刀尖开始采集，直至采集到铣刀未磨损区域为止，其中，采集次数为n： 式中：H＝切削深度apZ轴移动距离h， 并在未磨损位置再进行采集，记录其位置的点数据； 对激光传感器采集的数据进行处理，绘出点数的折线图，根据激光传感器的采集原理，所需要的缺损刃数据为距离激光传感器最近的点数据，提取出每个采集样本所对应的每个刃的数据，并对其求均值，即刀具径向方向所对应的每个采集位置的数据； 铣刀径向方向的缺损转化为铣刀后刀面的缺损，公式如下： b2＝a2+c2-2accosθ b＝a-e 式中：a为铣刀半径；b为发生缺损后的铣刀半径；e为径向缺损值；θ为铣刀径向截面前刀面和后刀面所成的锐角；c为所求的铣刀后刀面缺损值； 步骤6、将铣刀磨损数据和铣刀缺损数据进行拟合； 所述步骤6具体为： 完整拍摄一个铣刀刃的拍摄图像数量n，其中第i张图像最大擦伤值为Wi，相对应的最大缺损值为Vi其中：i＝1，2，…，n，提出以下方式计算刀面磨损和缺损结果，公式：

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