申请/专利权人：齐鲁理工学院

申请日：2024-04-16

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118262172A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/766;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06F18/213;G06F18/25;G06F18/10;G06F18/2135;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：本申请涉及图像分析处理技术领域，具体为基于图像处理的刀具寿命预测方法、系统、设备和介质；为解决现有技术当中刀具磨损检测和寿命预测准确度较低的技术问题，本申请首先将刀具的三轴振动信号与线扫图像进行特征融合，得到刀具融合特征图；接着，将刀具融合特征图进行边界框回归和分类处理后，通过交并比、分类类型和分类概率筛选出合适的边界框，得到最优刀具磨损分类图；随后，对最优刀具磨损分类图进行边缘像素提取，确定磨损边缘点，并基于磨损边缘点，获取磨损区域；最后，基于磨损区域和对应磨损面积，以及与刀具寿命对应的映射关系，得到准确的待检刀具寿命预测结果；该方法运用在刀具检测中，普适性好，预测准确度高。

主权项：1.一种基于图像处理的刀具寿命预测方法，其特征在于，包括如下操作：S1、获取待检刀具切削部的横轴振动信号，纵轴振动信号和竖轴振动信号，经信号融合处理，得到融合振动信号；获取待检刀具切削部一圈的线扫图像，与所述融合振动信号经对齐处理，得到对齐线扫图像和对齐融合振动信号；S2、所述对齐融合振动信号经信号特征提取，得到振动特征信号；所述对齐线扫图像经图像特征提取，得到线扫特征图像；所述线扫特征图像与振动特征信号经加权融合处理，得到刀具融合特征图；S3、所述刀具融合特征图经边界框回归和分类处理，得到同一区域内含有多个边界框，每个边界框含有多个分类类型和对应分类概率的，初始刀具磨损分类图；保留所述初始刀具磨损分类图中，同一区域内与真实框的交并比最大值对应的边界框，得到优化刀具磨损分类图；保留所述优化刀具磨损区域图中，分类类型为磨损，且磨损对应分类概率大于概率阈值的边界框，得到最优刀具磨损分类图；S4、所述最优刀具磨损分类图中，每个边界框对应图像经边缘像素提取，得到磨损边缘点；所有磨损边缘点，在邻域范围内进行封闭区域处理，得到若干个磨损区域；基于磨损区域和线扫图像比例尺，得到磨损面积；基于磨损区域和磨损面积，与刀具寿命的映射关系，得到待检刀具寿命预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 齐鲁理工学院 基于图像处理的刀具寿命预测方法、系统、设备和介质

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