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摘要：本发明公开了一种基于人工智能的切削工具凹槽检测方法及系统，涉及切削加工技术领域，该方法包括：获取切削工具的凹槽参数；基于点云技术获取凹槽参数的点云数据，并根据凹槽参数的点云数据对凹槽形状进行分析，得到凹槽形状的分类结果；基于凹槽形状的分类结果构建凹槽三维模型，并进行可视化展示。本发明通过超声波传感器技术进行同步检测，不仅显著提高了切削工具凹槽检测的精确度，还实现了对凹槽参数的精准捕捉与测量，提升了切削工具凹槽检测过程的可靠性，确保了工业生产中切削工具的高质量标准；同时，促进了生产效率的显著提升，为制造业的持续发展和质量控制提供了强有力的技术支持。

主权项：1.一种基于人工智能的切削工具凹槽检测方法，其特征在于，该基于人工智能的切削工具凹槽检测方法包括：S1、获取切削工具的凹槽参数；S2、基于点云技术获取凹槽参数的点云数据，并根据凹槽参数的点云数据对凹槽形状进行分析，得到凹槽形状的分类结果；S3、基于凹槽形状的分类结果构建凹槽三维模型，并进行可视化展示；所述获取切削工具的凹槽参数包括：S11、通过预设的超声波传感器对切削工具进行同步检测，获取凹槽的超声波信号数据；S12、对超声波信号数据预处理，并通过超声波时间差算法获取凹槽与各超声波传感器之间的距离差；S13、通过超声波衰减算法进行计算，得到凹槽与各超声波传感器的距离比值；S14、将距离差与距离比值作为数据融合的观测值，利用迭代扩展滤波算法进行凹槽位置的迭代计算，得到凹槽参数；所述对超声波信号数据预处理，并通过超声波时间差算法获取凹槽与各超声波传感器之间的距离差包括：S121、将预处理后的超声波信号数据转换为图像格式，其中，时间序列数据映射到图像的横轴，信号幅度映射到图像的纵轴；通过边缘检测识别并标记反射波信号数据的到达点；S122、根据若干超声波传感器，计算各超声波传感器接收到反射波信号数据的时间差；S123、将预设的声速与得到的时间差结合，利用距离差公式计算凹槽与各传感器之间的距离差；所述通过超声波衰减算法进行计算，得到凹槽与各超声波传感器的距离比值包括：S131、利用超声波信号分解算法，将预处理后的超声波信号数据分解为若干固有模态函数分量；S132、对各固有模态函数分量进行相关性分析，获取各固有模态函数分量与超声波反射信号数据相关联的目标固有模态函数分量；S133、计算若干目标固有模态函数分量的能量熵值，并结合能量衰减模型，获取凹槽与各超声波传感器之间的距离；S134、比较凹槽与各超声波传感器之间的距离，得到凹槽与各超声波传感器的距离比值。

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