一种刀具路径特征点的识别方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202111367310.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114170429A | 公开（公告）日 | 2022-03-11 |
| 申请公布号 | CN114170429A | 申请公布日 | 2022-03-11 |
| 分类号 | G06V10/40（2022.01）I;G06T9/00（2006.01）I;G06T11/20（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 胡鹏程;宋颍博;谢杰君;陈吉红 | 申请（专利权）人 | 武汉华中数控股份有限公司 |
| 代理机构 | 华中科技大学专利中心 | 代理人 | 夏倩 |
| 地址 | 430074湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种铣削精加工刀具路径特征点的识别方法及装置，从刀具路径中刀位点的坐标出发，提取出刀位点的几何信息，并提出一种刀位点几何参数图像编码方法，将刀位点几何信息编码为刀位点几何参数图像，该图像能够有效的表达目标刀位点与刀具行进方向邻域刀位点综合几何特征，借助深度学习领域中卷积神经网络模型，学习刀路轨迹中特征点的识别模式，通过标记后刀位点的几何参数图像作为训练集，训练卷积神经网络模型，通过该模型可实现对其他零件加工刀具路径中特征点的预测识别，亦可通过预测‑再训练的方式不断的优化卷积神经网络模型。经实验表明，本发明相较于传统方法拥有更好的特征点识别精度与查全率。 |
