一种立铣刀侧刃磨破损视觉在线检测方法

    公开(公告)号:CN119919369A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202411981823.7

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明公开一种立铣刀侧刃磨破损视觉在线检测方法,包括:步骤一、样本图像采集;步骤二、拍摄角度自补偿;步骤三、建立VGG16‑Unet侧刃磨损图像识别模型;步骤四、检测图像采集;步骤五、获取铣刀磨损结果;步骤六、评估步骤五中的铣刀磨损检测精度。本发明根据侧刃磨损量随拍摄角度变化的情况,开发基于最小二乘的拍摄角度自补偿法,解决磨损轮廓提取时因侧刃弧度和相机角度导致的图像采集不全问题。建立基于VGG16‑UNet的深度学习模型,提取不同尺度图像特征进行特征融合,免去图像拼接匹配,解决相邻磨损图像之间磨损区域匹配和定位的问题,该模型具备强鲁棒性和高准确性,极大改善了磨损区域错分和漏分的问题,检测精度和效率均大幅提高。

    一种自由曲面机床接触式在位检测误差补偿方法

    公开(公告)号:CN118288107A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410569195.5

    申请日:2024-05-09

    Abstract: 本发明公开一种自由曲面机床接触式在位检测误差补偿方法,包括:S1:通过预补偿法获取测量初始补偿值;S2:获取实际测量误差值和实际测头姿态;S3:训练卷积神经网络结构,获取曲面测量误差预测模型;S4:进行测量误差补偿,获得最终测量坐标值;S5:通过仿真测量和实际测量验证测量精度;本发明的测量误差补偿方法不需要深入误差来源,误差辨识方法简单、可操作性强,避免了复杂的误差补偿建模与误差解耦过程;测量误差补偿仅需要三坐标测量设备,不需要大量的复杂实验以及多种昂贵的专用测量设备参与,能够节省时间与资金成本。

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