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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利数据驱动的切削加工表面形貌灰度图像生成方法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：CN116012480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202310065585.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权数据驱动的切削加工表面形貌灰度图像生成方法是由何彦;李祖锐;李育锋;吴鹏程;李科;吴俊佑设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据驱动的切削加工表面形貌灰度图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据驱动的切削加工表面形貌灰度图像生成方法，相较于切削表面形貌离线采集流程和切削表面形貌运动学仿真流程，大大减少了切削表面形貌图像的采集时间和图像生成时间，通过使用生成对抗网络中的生成器，将加工信号频谱图和刀具刚度数据直接转换为切削表面形貌灰度图像数据，避免了耗时较长的表面形貌图像数据采集和仿真的流程，有利于生成对抗网络学习加工信号数据和刀具刚度信息之间的全局信息，从而提高切削表面形貌图像生成的准确性，能够在加工过程中直接获取加工工件的切削表面形貌图像，灰度图像能更好的反映加工表面留下痕迹的深浅、疏密、形状，特别是纹理特征，利于工人快速判断加工零件的产品质量。

本发明授权数据驱动的切削加工表面形貌灰度图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的切削加工表面形貌灰度图像生成方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：读取训练集中的一幅真实的切削表面形貌图像，并根据图像的大小将其定义为H，W，C的三维矩阵，表示为：XtHt，Wt，Ct；t＝1；步骤二：将Xt经过迭代训练t-1次的判别器得到特征图Mt1～Mt7，并将特征图经过分类函数后输出所述切削表面形貌图像为真的概率；步骤三：使用二进制交叉熵损失函数计算所述步骤二中得到的所述切削表面形貌图像为真的概率与真实概率1之间的损失值，并进行反向传递，从而对迭代训练t-1次的判别器中的模型参数进行迭代优化，得到迭代训练t次的判别器模型；步骤四：判断迭代次数t是否达到设定的最大迭代次数Tmax：若是，则终止迭代，得到训练完成的生成器，执行步骤十；若否，t＝t+1，执行步骤五；步骤五：对加工信号数据进行流化预处理，在加工表面实时监测过程中，通过沿刀具轨迹移动短时间窗口，利用短时傅里叶变换技术对数据进行特征归一化和频谱变换，获取加工信号频谱图并将频谱图大小定义为H，W，C的三维矩阵，表示为Xt1Ht1，Wt1，Ct1；步骤六：获取沿着刀具轴向上的刚度数据，得到沿着刀具轴向上一系列点的刚度，表示为Xt21，Wt2，1，使Wt1＝Wt2；步骤七：在生成器中，构建自编码器网络，通过数据转换将对应的加工信号频谱图和刀具刚度数据转换成五通道单位矩阵X′t，表示为：X′tH′t，W′t，C′t；步骤八：构建生成器网络，将递归残差块加入到生成器网络中获得改进的生成器，将预处理网络特征图X′t经过改进的生成器得到特征图Mt8～Mt13；步骤九：将特征图Mt13作为当前的Xt，循环执行步骤二；步骤十：将测试集中的加工信号频谱图和刀具刚度数据输入到训练好的生成器中生成切削表面形貌图像。

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