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！

龙图腾网获悉南通弘铭机械科技有限公司申请的专利一种冲压模具的冲压头自动更换控制方法及系统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：CN120940470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511479899.4，技术领域涉及：B21D22/02；该发明授权一种冲压模具的冲压头自动更换控制方法及系统是由王晓锋设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冲压模具的冲压头自动更换控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及冲压模具技术领域，提供一种冲压模具的冲压头自动更换控制方法及系统。所述方法包括：构建多维感知网络，采集冲压头多维工作数据流；在冲压头上嵌入RFID标签，读取其型号和使用数据；根据感知网络和型号数据，搭建异常识别三通道，映射识别数据流，输出异常特征集；基于使用数据和异常特征集预测工作状态，并通过预测状态触发自动更换机制控制冲压头更换。本申请解决了传统冲压模具依赖人工经验判断冲压头更换时机导致更换不及时或误判，影响生产效率和设备寿命的技术问题，达到了通过多维感知与数据融合实现冲压头工作状态的实时精准监测与预测，提升自动更换的及时性和准确性，降低设备故障率，保障生产连续性的技术效果。

本发明授权一种冲压模具的冲压头自动更换控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种冲压模具的冲压头自动更换控制方法，其特征在于，所述方法包括： 构建多维感知网络，所述多维感知网络集成激光位移传感器、压力传感器以及视觉识别系统，通过所述多维感知网络采集目标冲压模具的冲压头多维工作数据流； 在所述目标冲压模具的冲压头上嵌入式安装RFID标签，通过所述RFID标签读取冲压头型号数据和冲压头使用数据； 根据所述多维感知网络结合所述冲压头型号数据，搭建冲压头异常识别三通道，采用所述冲压头异常识别三通道对所述冲压头多维工作数据流进行映射识别，输出冲压头多维异常特征集； 基于所述冲压头使用数据和所述冲压头多维异常特征集进行工作状态预测，得到冲压头工作预测状态，并通过所述冲压头工作预测状态触发冲压头更换机制进行自动更换控制； 所述搭建冲压头异常识别三通道，包括： 根据所述多维感知网络，设计冲压头异常识别通道架构，所述冲压头异常识别通道架构中的各通道与所述多维感知网络中的各传感器类型一一对应； 基于所述冲压头型号数据进行三维建模，获得标准冲压头模型； 采集冲压头位移异常工作数据集、冲压头压力异常工作数据集和冲压头外观异常图像集； 分别对所述冲压头位移异常工作数据集和冲压头压力异常工作数据集进行异常类型、程度标识，得到冲压头位移异常工作样本集和冲压头压力异常工作样本集； 基于所述冲压头位移异常工作样本集和冲压头压力异常工作样本集进行异常识别训练，获得冲压头位移异常识别通道和冲压头压力异常识别通道； 结合所述标准冲压头模型对所述冲压头外观异常图像集进行异常识别训练，获得冲压头外观异常识别通道； 将所述冲压头位移异常识别通道、冲压头压力异常识别通道和冲压头外观异常识别通道进行并行连接，搭建冲压头异常识别三通道； 所述获得冲压头外观异常识别通道，包括： 分别对所述标准冲压头模型和所述冲压头外观异常图像集进行外观特征提取，得到标准冲压头外观特征集和异常冲压头外观特征集； 对所述标准冲压头外观特征集和异常冲压头外观特征集进行损失计算，获得异常冲压头损失特征数据； 对所述异常冲压头损失特征数据进行异常类型、程度标识，得到冲压头外观异常样本集； 基于所述冲压头外观异常样本集进行异常识别训练，获得所述冲压头外观异常识别通道； 所述获得异常冲压头损失特征数据，包括： 根据所述标准冲压头外观特征集，确定冲压头关键工作点； 将所述标准冲压头外观特征集和异常冲压头外观特征集进行比对分析，获得异常冲压头外观损失特征集； 根据所述异常冲压头外观损失特征集和所述冲压头关键工作点的空间距离集，设计特征损失函数； 基于所述特征损失函数对所述异常冲压头外观损失特征集进行损失计算，获得所述异常冲压头损失特征数据。

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南通弘铭机械科技有限公司，其通讯地址为：226300 江苏省南通市通州区兴东镇永护村工业集中区西(金鲍工业园内)；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。