公开(公告)号：CN119756210A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411809375.2

申请日：2024-12-10

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 路勇 ,  袁兆君 ,  黄明龙 ,  邓柯楠

IPC: G01B11/16 ,  G06T7/00 ,  G06T7/60 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/776 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/147 ,  G06V10/52 ,  G01N21/84

Abstract: 一种基于深度学习的加工表面塑性变形测量方法及系统，属于金属切削加工技术领域。本发明采用并行编码器‑解码器结构，通过多层多尺度卷积收缩与扩张充分提取变形图像对的时空特征与空间特征，用于预测变形场。引入双注意力机制模块，更有效的结合位置与通道特征，实现材料变形场的高效高精度的测量，通可以有效替代传统数字图像相关方法。本发明使用布尔模型生成可以逼近现实环境下的初始散斑，通过图像扭曲得到模拟变形图像对，并使用自相关半峰全宽、系统误差、随机误差和平均灰度梯度对虚拟数据集可用性进行评价，高效地提供大量用于深度学习训练的高质量数据集，使模型脱离现实数据集的限制并提高模型泛化性。

公开(公告)号：CN118024022A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410242590.2

申请日：2024-03-04

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 邓柯楠 ,  路勇 ,  袁兆君 ,  高栋 ,  段晓明

IPC: B23Q17/12 ,  B25J19/00 ,  B25J9/16 ,  B25J11/00

Abstract: 机器人铣削加工多类型颤振检测方法，解决了针对机器人颤振检测方法无法排除机器人柔性振动对颤振检测的影响，且无法辨识机器人铣削过程中的大幅度柔性振动的问题，属于铣削加工领域。本发明同步采集多通道振动信号与机器人内部控制器信号，并将多通道振动信号转化到刀具进给坐标系下；基于铣削振动信号表征和振动信号对颤振的灵敏度分析，利用振动位移滤波信号、振动加速度滤波信号和内部信号结合，检测由机器人结构模态主导的低频颤振、由刀具模态主导的高频颤振以及大振幅柔性振动，判断主要颤振方向。本发明提高机器人铣削颤振检测的有效性。