[发明专利]一种复杂结构件加工刀具磨损判定方法

说明书

本发明公开了一种复杂结构件加工刀具磨损判定方法。本发明采用数据重构的方法生成目标模型的训练数据，减少了训练数据采集和标注的时间。解决了现有技术中采用模型预测刀具磨损等级的方法通常需要预先采集大量的训练数据完成模型训练，导致训练前需要花费大量人力成本采集和标注数据的问题。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，尤其涉及的是一种复杂结构件加工刀具磨损判定方法。

背景技术

对于复杂结构件加工来说，刀具更容易出现磨损，磨损阶段通常有三个阶段，即初期磨损、正常磨损、剧烈磨损。为了保证加工精度，需要实时监测刀具磨损等级，以及时更换剧烈磨损的刀具。现有技术中采用模型预测刀具磨损等级的方法通常需要预先采集大量的训练数据完成模型训练，导致训练前需要花费大量人力成本采集和标注数据。

因此，现有技术还有待改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种复杂结构件加工刀具磨损判定方法，旨在解决现有技术中采用模型预测刀具磨损等级的方法通常需要预先采集大量的训练数据完成模型训练，导致训练前需要花费大量人力成本采集和标注数据的问题。

本发明解决问题所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种复杂结构件加工刀具磨损判定方法，其中，所述方法包括：

获取目标刀具对应的刀具图像，将所述刀具图像输入预先经过训练的目标模型；

获取所述目标模型基于所述刀具图像输出的实际刀具磨损等级；

所述目标模型的训练过程包括：

获取若干历史刀具图像集，其中，若干所述历史刀具图像集分别对应不同的刀具磨损等级；

根据若干所述历史刀具图像集，生成若干所述历史刀具图像集分别对应的重构刀具图像集，其中，每一所述重构刀具图像集包括若干重构刀具图像，每一所述重构刀具图像基于该重构刀具图像集对应的历史刀具图像集中预设数量的历史刀具图像生成；

根据若干所述历史刀具图像集和若干所述历史刀具图像集分别对应的重构刀具图像集，生成训练刀具图像集；

根据所述训练刀具图像集对所述目标模型进行模型训练，得到已训练的所述目标模型。

在一种实施方式中，所述获取若干历史刀具图像集，包括：

获取若干历史刀具图像和若干所述历史刀具图像分别对应的刀具电流信号，其中，每一所述历史刀具图像的图像采集时间与该历史刀具图像对应的刀具电流信号的采集时间相同；

根据若干所述历史刀具图像分别对应的刀具电流信号，确定若干所述历史刀具图像分别对应的刀具磨损等级；

根据若干所述历史刀具图像分别对应的刀具磨损等级，确定若干所述历史刀具图像集，其中，每一所述历史刀具图像集合中各历史刀具图像分别对应的刀具磨损等级相同。

在一种实施方式中，所述根据若干所述历史刀具图像分别对应的刀具电流信号，确定若干所述历史刀具图像分别对应的刀具磨损等级，包括：

根据若干所述历史刀具图像分别对应的刀具电流信号，确定若干所述历史刀具图像分别对应的信号波形数据；

根据若干所述历史刀具图像分别对应的信号波形数据与预设的信号波形数据库进行匹配，得到若干所述历史刀具图像分别对应的刀具磨损等级，其中，所述信号波形数据库包括若干标准信号波形数据，若干所述标准信号波形数据分别对应不同的刀具磨损等级。

在一种实施方式中，所述根据若干所述历史刀具图像集，生成若干所述历史刀具图像集分别对应的重构刀具图像集，包括：