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龙图腾网获悉广东国工智能科技有限公司申请的专利高速机械执行末端防抖动计算调控方法、系统及加工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：CN118314359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202410273310.4，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权高速机械执行末端防抖动计算调控方法、系统及加工系统是由王林;王钦若;余凯明设计研发完成，并于2024-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本高速机械执行末端防抖动计算调控方法、系统及加工系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机械抖动分析技术领域，具体涉及高速机械执行末端防抖动计算调控方法、系统及加工系统。包括获取电机轴的轨迹图像数据；通过Harris角点检测算法识别轨迹图像数据中的特征点，并对特征点进行特征与常态的标注，以划分特征轨迹点与常态轨迹点；通过机器学习模型预测图像数据中的特征点，对Harris角点检测算法判定图像数据中的特征点的判定阈值进行调控，重新识别提取特征点构建电机轴的运行轨迹；依据所构建电机轴的运行轨迹确定其抖动状态，基于抖动状态对电机轴防抖动调控。通过特征点所构建运行轨迹，以便对电机轴的抖动状况进行分析，能够给出电机轴在后续时间下的抖动程度的预测，便于对电机轴的抖动进行抑制调整。

本发明授权高速机械执行末端防抖动计算调控方法、系统及加工系统在权利要求书中公布了：1.高速机械执行末端防抖动计算调控方法，其特征在于，包括：获取电机轴在运行时的轨迹图像数据；通过Harris角点检测算法识别轨迹图像数据中的特征点，并提取特征点创建特征集合，并对特征集合内的特征点进行特征与常态的标注，以划分特征轨迹点与常态轨迹点；通过机器学习模型预测图像数据中的特征点，由此，对Harris角点检测算法判定图像数据中的特征点的判定阈值进行调控，以使Harris角点检测算法重新识别提取图像数据中的特征点，以及构建电机轴的运行轨迹；依据所构建电机轴的运行轨迹确定其抖动状态，基于抖动状态对电机轴防抖动调控，其中：确定该抖动状态电机轴的运行参数，并基于运行参数通过元模型对其他电机轴的抖动状态进行预测，并由此对电机轴执行防抖动调控；所述Harris角点检测算法的公式如下：确定图像中的点，确定其自相关函数： ；确定角点响应函数： ；式中：为图像窗口的自相关函数，为权重函数，表示图像在的像素值，为角点响应函数，为图像窗口内的点，为图像窗口外的点，为图像中的点，和为相对于的水平和垂直方向上的偏移量，是决策函数的输出值，是决策函数的输入值，其中：当时，确定为特征点，为判定阈值；机器学习模型为支持向量机，其算法公式如下： ；其中，，表示0或1，当为0时，表示该特征点是常态轨迹点；当为1时，表示该特征点是特征轨迹点，是权重向量，是偏置顶，是正则化参数，是权重向量的欧几里得范数的平方，为权重向量，是原始图像中的特征点映射到高维空间的核函数； ；其中，是决策函数的输出值，根据，为像素阈值，根据上述，通过支持向量机中的决策函数对上述图像中每个像素点为特征轨迹点进行像素阈值判定，根据上述中的特征轨迹点与常态轨迹点来区分角点和非角点，其中，特征轨迹点为角点，常态轨迹点为非角点，以此能够在电机轴的图像中预测出存在特征轨迹点的区域，当后续图像通过Harris角点检测算法提取特征轨迹点时，预先通过Harris算法进行初步的特征点检测，即特征轨迹点检测，并记录下所有候选的常态轨迹点，然后借助于支持向量机进行判定该常态轨迹点是否处于其预测存在特征轨迹点的区域中，当存在时，调整该区域中Harris角点检测算法的检测阈值，实现对Harris角点检测算法的判定阈值的调整，从而使Harris角点检测算法能够实现对上述电机轴特征轨迹点的精确的检测提取，以便于后续精确的构建电机轴的运行轨迹；其中，在通过支持向量机对Harris角点检测算法中的判定阈值进行调整时，需要计算特征点的描述符，因此，如下：确定特征点的描述符： ；其中，为描述符，为角点的位置，是角点的方向，M和C是图像局部区域的尺寸，是局部区域的梯度强度，由此通过计算的描述符作为支持向量机的输入特征，以便于通过支持向量机进行训练和分类，以确定区分特征轨迹点和常态轨迹点。

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