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大连理工大学郭江获国家专利权

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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种刀具表面缺陷在机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:CN116539620B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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:202310456141.3,技术领域涉及:G01N21/88;该发明授权一种刀具表面缺陷在机检测方法是由郭江;朱旭;陈桂林;陈鑫龙;徐俏设计研发完成,并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

一种刀具表面缺陷在机检测方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种刀具表面缺陷在机检测方法,包括如下步骤:通过在机检测装置获取刀具表面缺陷图像并对图像进行预处理;构建刀具图像数据库,进行图像增强以扩充数据库内图像数量;对数据库内的图像分别进行缺陷类型标注和缺陷区域标注后,将图像分为训练集及测试集;根据测试过程中的误差情况分别调整刀具图像分类模型和图像分割模型的参数;通过在机检测装置、刀具图像分类模型和图像分割模型三者的结合进行刀具缺陷的在机检测。本发明通过集成于机床刀塔的在机检测装置获得刀具图像,检测效率高,同时不影响工件加工精度。本发明通过图像增强技术扩增刀具表面缺陷图像,有效解决了图像数量不足以及缺陷样本数量不平衡问题。

本发明授权一种刀具表面缺陷在机检测方法在权利要求书中公布了:1.一种刀具表面缺陷在机检测方法,其特征在于:包括如下步骤: 步骤S1,通过在机检测装置获取刀具表面缺陷图像并对图像进行预处理;具体步骤如下: 步骤S11,将原始刀具表面缺陷图像灰度化,之后通过高斯滤波或双边滤波处理图像; 步骤S12,对滤波后的图像进行阈值分割处理为二值化图像,所述阈值分割的方法包括大津法和自适应阈值分割方法; 步骤S13,根据二值化图像通过寻找图像最大轮廓获得刀具外轮廓边缘,再采用多边形对获得的最大轮廓进行轮廓近似; 步骤S14,对经过轮廓近似后的轮廓采用SHI-TOMASI算法进行角点检测,对检测结果进行非极大值抑制; 步骤S15,获得各角点在原始刀具表面缺陷图像中的坐标,以获取的各角点坐标为中心确定出6×6大小的矩阵,再根据各矩阵元素在原始刀具表面缺陷图像中所对应位置的图像像素值大小计算出各矩阵36个像素对应的总体像素值大小,根据计算结果,总体像素值最大的则为刀具刀尖点所对应的角点; 步骤S16,以获取的刀具刀尖点所对应的角点的坐标值为中心剪裁原始刀具表面缺陷图像得到预处理图像; 步骤S2,构建刀具图像数据库,进行图像增强以扩充数据库内图像数量; 步骤S3,对数据库内的图像分别进行缺陷类型标注和缺陷区域标注后,将图像分为训练集及测试集; 步骤S4,通过训练集分别对刀具图像分类模型和图像分割模型进行训练,通过测试集分别对刀具图像分类模型和图像分割模型进行测试,并根据测试过程中的误差情况分别调整刀具图像分类模型和图像分割模型的参数; 步骤S5,通过在机检测装置、刀具图像分类模型和图像分割模型三者的结合进行刀具缺陷的在机检测;具体步骤如下: 步骤S51,检测过程开始,机床接收到图像拍摄信号后暂停切削加工过程并将刀塔移动至预先设定位置,之后通过高压气体清除刀具表面污垢; 步骤S52,在机检测装置快速移动至图像拍摄位置并获取刀具后刀面缺陷图像; 步骤S53,对图像进行预处理操作; 步骤S54,通过训练好的图像分类模型对经过预处理的刀具表面缺陷图像进行处理并分类为破损缺陷或泛磨损缺陷图像,若图像被分类为破损缺陷图像则进行步骤S57,若图像被分类为泛磨损缺陷则移至步骤S55; 步骤S55,通过训练好的图像分割模型对泛磨损缺陷图像进行处理,得到多种类型泛磨损缺陷区域并标记其类型; 步骤S56,对获得的各泛磨损缺陷类型区域进行量化,获得各类型区域宽度及面积信息后判断是否超过设定阈值,若超过阈值则进行步骤S57,若没有超过则进行步骤S58; 步骤S57,机床报警以提醒机床操作人员进行换刀; 步骤S58,在机检测装置退回至初始位置; 步骤S59,由机床操作人员判断切削加工过程是否完成,若已完成则结束加工,若未完成则进行下个周期的加工及检测过程; 所述步骤S1中的在机检测装置为一种将视觉检测设备集成于机床刀塔上的装置,该装置在刀具进行切削加工时处于初始位置以免干扰加工过程,在装置接收到拍摄信号后通过传动装置将视觉检测设备移动至拍摄位置,同时在拍摄时通过旋转台调整视觉检测设备的角度以便按照正确的角度拍摄刀具表面图像; 所述步骤S4中的图像分类模型为ResNet-18模型,图像分割模型为U-Net模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学,其通讯地址为:116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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