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龙图腾网获悉浙江大学;江西昌河航空工业有限公司申请的专利一种基于机器视觉的数控机床运行故障检测系统及其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：CN115641302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211210213.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的数控机床运行故障检测系统及其方法是由雷嘉锐;熊曦耀;夏志刚;吕雄涛;郭世维;胡晓波;刘东设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的数控机床运行故障检测系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的数控机床运行故障检测系统及其方法，包括：图像采集系统，用于采集数控机床加工过程中各部分设备的运行状态图像；边缘计算系统，用于检测图像采集系统所采集的图像中是否出现设备故障的情况；故障报警系统，用于将边缘计算系统检测到的数控机床的运行故障信息反馈到局域网系统。其中，边缘计算系统使用目标检测算法进行故障检测，目标检测算法采用改进的两阶段目标检测卷积神经网络。本发明利用非侵入式的机器视觉手段实现数控机床运行故障的全天候实时检测，能对发生的故障进行自动报警，具有易于实施和准确率高的优点。

本发明授权一种基于机器视觉的数控机床运行故障检测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的数控机床运行故障检测系统，其特征在于，包括： 图像采集系统，用于采集数控机床加工过程中各部分设备的运行状态图像； 边缘计算系统，用于检测图像采集系统所采集的图像中是否出现设备故障的情况； 故障报警系统，用于将边缘计算系统检测到的数控机床的运行故障信息反馈到局域网系统； 所述的边缘计算系统包括硬件模块和软件模块；其中，硬件模块放置于机器人控制柜中，包含装有图形处理单元的工业控制计算机，所述计算机用于提供目标检测算法所需的计算能力；软件模块是运行于边缘计算系统的计算机软件程序，用于接收图像采集系统所采集的图像，使用目标检测算法进行故障检测，得出结果后将其发送给故障报警系统进行处理； 其中，目标检测算法采用改进的两阶段目标检测卷积神经网络，该卷积神经网络进行定位和识别过程如下： 预处理后的运行状态图像输入骨干网络得到高维度特征图，使用基于K均值聚类的区域候选网络估计候选框的位置，使用基于大尺寸空间可分离卷积的投影头对高维度特征图进行降维投影，使用目标区域对齐来截取降维投影后特征图中的目标区域到指定尺寸，将截取的目标区域用于后续分类和回归子网络的输入； 一方面，使用全连接层直接回归得到目标物体的坐标编码，然后基于坐标编码方式计算出物体在实际图像中的位置；另一方面，将每个类别都对应一个原型向量，使用回归子网络回归得到类别回归向量，计算类别回归向量到原型向量之间的余弦相似度，使用软最大函数将所有相似度得分转化为类别概率，取最大概率所对应的类别作为卷积神经网络所预测的类别。

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