恭喜西门子股份公司B·S·卢茨获国家专利权
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龙图腾网恭喜西门子股份公司申请的专利训练神经网络来识别工具状态的方法和相关方法以及设备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：CN114202715B 。
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：202110994274.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权训练神经网络来识别工具状态的方法和相关方法以及设备是由B·S·卢茨;D·雷古林设计研发完成，并于2021-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本训练神经网络来识别工具状态的方法和相关方法以及设备在说明书摘要公布了：训练神经网络来识别工具状态的方法和相关方法以及设备。在用于根据图像数据训练神经网络来识别工具状态的方法中训练神经网络来识别第一工具类型的工具状态并且使用经受图像处理的第二工具类型的图像数据，借助所述图像处理将第二工具类型的图像数据转换为第一工具类型的图像数据，其中所述神经网络根据转换后的图像数据来训练。在用于借助第一工具类型进行加工和或制造的方法中第一工具类型的工具状态借助神经网络来识别，所述神经网络根据这种方法来训练。用于借助第一工具类型进行加工和或制造的设备包括神经网络，该神经网络根据这种用于训练神经网络的方法来训练和或该神经网络被构成用于实施这种用于加工和或制造的方法。
本发明授权训练神经网络来识别工具状态的方法和相关方法以及设备在权利要求书中公布了：1.一种用于根据图像数据BNS训练神经网络NN来识别工具状态MHS的方法，其中训练所述神经网络NN来识别第一工具类型50的工具状态MHS并且其中使用经受图像处理TF的第二工具类型的图像数据BHS，借助所述图像处理将所述第二工具类型的图像数据BHS转换为所述第一工具类型50的图像数据BNS，其中所述图像数据BHS被转换使得所述第二工具类型的表征性特征CMHS被转变为所述第一工具类型50的表征性特征CMNS，其中根据转换后的图像数据BNS训练所述神经网络NN。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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