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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种融合数字孪生和深度学习的铣削机器人刀具磨损状态实时监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：CN118700161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411081562.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种融合数字孪生和深度学习的铣削机器人刀具磨损状态实时监测方法是由朱兆聚;朱文荣;黄剑伟;林枝茂;何炳蔚设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合数字孪生和深度学习的铣削机器人刀具磨损状态实时监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合数字孪生和深度学习的铣削机器人刀具磨损状态实时监测方法，基于数字孪生系统和CNN‑LSTM深度学习模型，首先利用CNN网络对数据进行特征提取，然后，将CNN提取的特征序列输入到LSTM网络中，利用LSTM网络对序列数据进行建模，学习刀具磨损状态的时序特征；利用加工历史数据集对刀具磨损监测模型进行训练；通过迁移学习技术，使用现场实际加工数据对模型进行再训练，以在线分析和预测刀具的磨损值。

本发明授权一种融合数字孪生和深度学习的铣削机器人刀具磨损状态实时监测方法在权利要求书中公布了：1.一种铣削机器人数字孪生系统，其特征在于，采用的刀具磨损状态实时监测方法包括：基于数字孪生系统和CNN-LSTM深度学习模型，首先利用CNN网络对数据进行特征提取，然后，将CNN提取的特征序列输入到LSTM网络中，利用LSTM网络对序列数据进行建模，学习刀具磨损状态的时序特征；利用加工历史数据集对刀具磨损监测模型进行训练；通过迁移学习技术，使用现场实际加工数据对模型进行再训练，以在线分析和预测刀具的磨损值； 铣削机器人数字孪生系统的应用服务层包括加工过程仿真模块、刀具磨损状态识别与预测模块、以及动态数据信息可视化监控模块；所述加工过程仿真模块用于展示实时铣削的效果，并利用材料去除算法以确保加工过程仿真的准确性及实时性；所述动态数据信息可视化监控模块采用动态更新图表的方式对各种实时数据进行统计与分析处理，以实现对机器人运行状态以及铣削加工进度的实时监控； 所述加工过程仿真模块根据孪生数据控制虚拟机器人按照路径规划移动；计算刀具切削点与工件网格点之间的距离以确定是否发生接触；遍历工件网格，对接触部分进行相应的变形处理；变形处理通过对工件模型网格点进行修改实现；刷新工件网格达到对材料去除仿真的效果； 所述材料去除算法通过定义一个球形包围盒来限定材料去除算法的空间范围；所述球形包围盒以刀具铣削中心点为球心，球形包围盒半径基于刀具半径进行调整；基于球形包围盒的材料去除算法通过计算工件网格点与刀具包围盒中心点的三维空间距离，得到位于球形包围盒内的网格点，进而限定刀具铣削的空间范围，并根据刀具与工件网格点的接触情况以执行材料去除算法，对包围盒内的网格点进行材料去除算法运算，以排除无需参与计算进行变形处理的网格点。

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