买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉成都飞机工业(集团)有限责任公司申请的专利一种飞机零件数控加工机床刀具异常识别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：CN118342334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410437949.1，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种飞机零件数控加工机床刀具异常识别方法是由喻志勇;朱绍维;卢仁华;姜振喜;李卫东;王鹏程;李海;周昕;毛一砚;王斌利设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞机零件数控加工机床刀具异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种飞机零件数控加工机床刀具异常识别方法，属于刀具识别技术领域，包括：获取刀具图像，解析刀具图像数据并表征为矩阵数据；采用特征度量表征方法进行去噪处理，再局部与随机干扰去除；对刀具位置自适应辨识修正；修正后进行特征区域辨识及提取；进行刀具关键点位数据辨识及定位；采用制作的标定板成像并解析图像得到矩阵数据，并生成标定点数据库；确定关键点在标定点数据库中的位置，获取刀具长度防错数值；确定关键点在标定点数据库子矩阵中的位置，获取刀具直径防错数值；得到防错数值同设定的阈值进行比较实现防错的判断。本发明基于位置的标定策略可显著提升结果的颗粒度，可避免了因刀具拿错导致的零件及机床报废等问题。

本发明授权一种飞机零件数控加工机床刀具异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种飞机零件数控加工机床刀具异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤a、设定相机成像参数并获取刀具图像，解析刀具图像数据并将其表征为矩阵数据Mi； 步骤b、采用特征度量表征方法对矩阵数据Mi进行去噪处理，得到降维处理后的矩阵数据pimgi，再对矩阵数据pimgi进行局部与随机干扰去除； 步骤c、对去除干扰后的矩阵数据中刀具位置自适应辨识修正，得到矩阵数据Fimg； 步骤d、对矩阵数据Fimg进行特征区域辨识及提取，定位图像中刀具所在的位置范围，得到矩阵数据Kimg； 步骤e、完成矩阵数据Kimg中的刀具关键点位数据辨识及定位； 步骤f、采用制作的标定板成像并解析图像得到矩阵数据M-L，构建矩阵数据M-L核心标定点位数据与物理长度数值一一映射关系，得到记录有核心标定点数据的文本文件，并基于对该文本文件的数据处理生成标定点数据库，得到子矩阵M-Sj； 步骤g、最小区间映射，确定关键点在标定点数据库中的位置，并计算刀具长度防错数值； 步骤h、最小区间映射，确定关键点在标定点数据库中的位置，并计算刀具直径防错数值； 步骤I、得到防错数值同设定的阈值进行比较实现防错的判断； 所述的采用特征度量表征方法对矩阵数据Mi进行去噪处理，包括： 在矩阵数据Mi中刀具特征周围的非刀具区域随机采集若干个点，得到点集set1，对应的矩阵数据Mi数量大于3； 计算点集set1中各个点在矩阵数据Mi的各子矩阵中两两之间的距离差异，并记录其中点的数量，若某一子矩阵的数值与另外子矩阵的数值差异较大，同时对应记录的点数量最多，则以对应子矩阵的数值对矩阵数据Mi进行降维处理；得到降维处理后的矩阵数据记为pimgi； 所述的对矩阵数据pimgi进行局部与随机干扰去除，包括： 基于设计的空间处理卷积结构对矩阵数据pimgi进行变换处理，以突显刀具与非刀具区域的差异； 设定矩阵数据pimgi数值截断数值numC，对矩阵pimgi中的数据进行降维处理，对小于numC的点置为最小值，反之则置为最大值，最小值与最大值为图像灰度级可表示的区间数值∈[0,28]； 设计有向固定锚点结构struct，以该结构确定卷积结构所需处理区域范围； 基于设计的有向固定锚点结构struct对截断处理后的矩阵数据pimgi进行随机干扰去除； 所述的对去除干扰后的矩阵数据中刀具位置进行自适应辨识修正，包括： 获取去除干扰后矩阵数据的行数与列数，计算矩阵数据最左侧列对应所在的最小行数Rmin与最大行数Rmax，将最小行数Rmin与最大行数Rmax作差所得差值的一半记为Rb； 以点Pc,r为中心点进行等尺度、等角度转动在矩阵数据中的刀具区域特征；其中，c等于矩阵中心点的列，r表示对应的行数即等于Rmin加Rb的值； 记录矩阵中刀具特征数据在每一个α角度变换后等尺度对应刀具矩阵数据，得到Dα+Uαα张变换后的矩阵数据总数，记为Num；其中，Uα表示以水平轴为参考向上转动的角度边界，为负值，Dα表示以水平轴为参考向下转动的角度边界，为正值，参考的水平轴线数值为零； 得到Num中每一个矩阵数据中刀具在Nc列的有效长度数值Lu，u∈[1,Num]，有效长度数值Lu为在Nc列上包含所处的矩阵数据行数； 对Num张矩阵数据同理分别计算并记录有效长度数值Lu，计算方式为统计连通的有效像素点数，并进行保存，保存的方式Lu中u与对应的矩阵数据数对应； 对Num个Lu进行比较，得到在Num张矩阵数据中使对应的Lu最小，并反推出最小Lu相同与水平轴线对应的α角度； 以点Pc,r为变换中心点对修正前矩阵数据采用等特征尺度方式进行处理，若α数值为负则进行顺时针等尺度变换，若对应的α数值为正则进行逆时针等尺度变换； 处理完成后得到修正后的刀具特征矩阵数据Fimg； 所述的对矩阵数据Fimg进行特征区域辨识及提取，包括： 对矩阵数据Fimg基于一阶梯度式子计算每一坐标点对应的梯度大小以及对应的梯度方向；对每个位置梯度不为零的点将其八邻域内具有梯度值不为零的点进行连接，得到独立的封闭区域；比较得到的封闭特征区域长宽比，若不满足刀具长宽比特征则将对应的区域特征去除，余下的特征区域即为刀具对应的特征区域，对应的处理结果矩阵数据记为Kimg； 所述的完成矩阵数据Kimg中的刀具关键点位数据辨识及定位，包括： 以水平向右中轴线为基准，从最左侧开始，采用从上至下、从左至右的方式扫描特征矩阵数据Kimg中的每一个点，直到对应的数值为非刀具区域对应的高数值为止，对应的点为刀具长度数值的关键点PLx,y，x表示在水平方向上的数值，y表示在竖直方向上的数值； 基于得到的关键点坐标，向左偏移Lp的距离，基于偏移值可得到直径度量的参考点Pdx1,y；保持参考点Pd的横坐标不变，进行竖直方向上的关键点查找，当点数值由低数值突变为高数值点对应的灰度点，即为刀具直径对应的上边界Pux1,y1和下边界Pdx1,y2； 同理从Pdx1,y至PLx,y对应的y不变数量为x-x1的点进行与Pux1,y1及Pdx1,y2相同的获取方式得到所有关键点的坐标点集合setP； 将坐标点集合setP中相同的x上侧与下侧不同的两个y值构成一组点；对所有可构成一组点的y值做差进行比较，并对差值进行从小到大排序，记录所有差值排序后中的中值对应的一组点即为刀具直径表征的点即Pdux,y与Pddx,y。

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成都飞机工业(集团)有限责任公司，其通讯地址为：610073 四川省成都市青羊区黄田坝纬一路88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。