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申请/专利权人：浙江万里学院

摘要：本发明涉及一种智能机床刀具磨损声光检测方法，通过预先构建刀具种类匹配模型、各材质类刀具切削不同材质工件过程中的刀具切削磨损声音模型及刀具切削磨损光学特征模型，再根据刀具切削磨损声音模型及刀具切削磨损光学特征模型得到不同材质类刀具切削不同材质工件时形成的刀具切削磨损模型和工件废屑特征参数集合，通过获取刀具切削工件过程中形成的刀具切削实时过程参数，再根据刀具切削磨损模型和刀具切削实时过程参数，判定出切削过程中的刀具磨损情况，从而基于刀具在切削工件过程中的声光特性实现了对不同材质刀具磨损情况的准确判断，提供了机床上刀具磨损情况的智能化检测效率。

主权项：1.智能机床刀具磨损声光检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，预先构建分别表征不同材质类刀具在未执行切削时的刀具种类子匹配模型，且由所有的刀具种类子匹配模型形成刀具种类匹配模型；其中，每一种材质刀具与其刀具种类子匹配模型一一对应；步骤2，预先分别构建各材质类刀具在切削不同材质工件过程中所产生磨损时的刀具切削磨损声音子模型，且由所有的刀具切削磨损声音子模型形成刀具切削磨损声音模型；其中，在每一个刀具切削磨损声音子模型中，刀具切削磨损声音子模型包括针对切削初期磨损阶段的切削初期磨损声音模型、针对切削中期磨损阶段的切削中期磨损声音模型以及针对切削严重磨损阶段的切削严重磨损声音模型；步骤3，预先分别构建各材质类刀具在切削不同材质工件过程中所产生磨损时的刀具切削磨损光学特征子模型，且由所有的刀具切削磨损光学特征子模型形成刀具切削磨损光学特征模型；其中，在每一个刀具切削磨损光学特征子模型中，刀具切削磨损光学特征子模型包括针对切削初期磨损阶段的切削初期磨损光学特征模型、针对切削中期磨损阶段的切削中期磨损光学特征模型以及针对切削严重磨损阶段的切削严重磨损光学特征模型；光学特征为刀具的折射率；步骤4，预先构建各材质工件被各材质类刀具在不同磨损状态下切削时所得工件废屑的工件废屑特征参数集合；其中，工件废屑特征参数与工件自身材质、对其执行切削动作的材质刀具以及该刀具磨损状态一一对应；工件废屑特征参数为工件废屑所对应直方图的灰度均值以及工件废屑所对应红外图像的温度均值；步骤5，根据预先构建的刀具切削磨损声音模型、刀具切削磨损光学特征模型、工件信息和工件废屑特征参数集合，分别得到不同材质类刀具在不同磨损状态下切削不同材质工件时的刀具切削磨损子模型，且由所有的刀具切削磨损子模型形成刀具切削磨损模型；步骤6，获取实际切削过程中的刀具信息、工件材质和工件废屑特征参数集合，且由获取的刀具信息、工件材质和工件废屑特征参数集合一起形成刀具切削实时过程参数；其中，刀具信息包括刀具材质种类、实时刀具声音特征以及实时刀具表面光学特征；步骤7，根据所得刀具切削磨损模型和刀具切削实时过程参数，判定切削过程中的刀具磨损情况。

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