(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111533671.0 (22)申请日 2021.12.15 (71)申请人 中国林业科 学研究院木材工业研究 所 地址 100091 北京市海淀区香 山路东小 府1 号 (72)发明人 李博　安源　王霄　 (74)专利代理 机构 北京和信华成知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11390 代理人 焦海峰 (51)Int.Cl. B21D 1/10(2006.01) B21C 51/00(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种圆锯片智能化整平方法 (57)摘要 本发明公开了一种圆锯片智能化整平方法， 包括以下步骤： 步骤100， 获取圆锯片整平工人整 平操作过程的基础训练数据； 步骤200， 建立基础 训练数据之间的整平操作模型； 步骤300， 基于整 平操作模型测算出锤击位置、 锤击力以及作用时 间； 步骤400， 计算机控制机械手进行机械自动化 整平操作。 本发 明利用算法 处理得出整平操作模 型， 使得计算机根据整平操作模 型测算出与已知 数据对应的实施数据并控制机械手自动化完成 圆锯片的整平工序， 实现了圆锯片平 面度的精准 控制和智能化整平， 提高了圆锯片的生产效率与 产品质量， 降低了劳动力成本 。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114210766 A 2022.03.22 CN 114210766 A 1.一种圆锯片智能化整平方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤100， 数据收集： 获取圆锯片整平工人完成圆锯片的整平操作 过程中的基础训练数 据， 所述基础训练数据包括圆锯片的属 性数据、 整平处理数据和圆锯片经整平处理后的平 面度形态数据； 步骤200， 建立整平处理模型： 将采集的多组上述圆锯片人工整平过程的基础训练数据 导入深度学习算法内， 进 行大范围大数据训练， 获取所述圆锯片的属性数据、 整平处理数据 与圆锯片最终形态之间的关联性， 建立所述基础训练数据的之间的整平操作模型； 步骤300， 数据测算： 在所述整平操作模型输入待整平圆锯片的圆锯片的属性数据和圆 锯片最终形态， 测算出对所述圆锯片的锤击位置、 锤击力以及作用时间； 步骤400， 测算结果实施： 基于测算数据调控控制机械手对圆锯片进行机械自动化整平 操作， 并利用多个传感器实时监测控制机 械手对圆锯片的锤击位置、 锤击力以及作用时间。 2.根据权利要求1所述的一种圆锯片智能化整平方法， 其特征在于， 所述 圆锯片的属性 数据包括圆锯片设计信息、 材质特性、 初始应力场和初始形态， 所述整平处理数据包括锤击 位置、 锤击力和作用时间。 3.根据权利要求2所述的一种圆锯片智能化整平方法， 其特征在于， 将采集的多组上述 圆锯片人工整平 过程的基础训练数据导入深度学习算法进 行训练的操作步骤为： 将圆锯片 设计信息、 材质特性、 初始应力场、 初始形态、 锤击位置、 锤击力、 作用时间均作为输入信息， 将圆锯片最终形态作为输出信息进行多次训练， 以确定获取所述圆锯片的属 性数据、 整平 处理数据与圆锯片最终形态之间的关联性。 4.根据权利要求2所述的一种圆锯片智能化整平方法， 其特征在于， 在数据采集过程 中， 所述圆锯片设计信息、 所述材质特性为已知信息， 所述计算机在数据采集时对所述圆锯 片设计信息和所述材质特性数据进行录入。 5.根据权利要求2所述的一种圆锯片智能化整平方法， 其特征在于， 在数据采集过程 中， 所述初始应力场、 所述初始形态、 所述锤击位置、 所述锤击力、 所述作用时间、 所述圆锯 片最终形态为测试信息 。 6.根据权利要求5所述的一种圆锯片智能化整平方法， 其特征在于， 通过应力测试装置 获取圆锯片基体的所述初始应力场， 采用平面度测试装置获取圆锯片基体的所述初始形 态， 采用力传感器获取整平力锤的锤击位置、 锤击力与 作用时间。 7.根据权利要求6所述的一种圆锯片智能化整平方法， 其特征在于， 所述应力测试装 置、 所述平面度测试装置、 所述力 传感器均与所述计算机通讯连接， 并将初始状态下测量的 所述初始应力场、 所述初始形态、 所述锤击位置、 所述锤击力、 所述作用时间、 所述圆锯片最 终形态的数据传输 至所述计算机 。 8.根据权利要求1所述的一种圆锯片智能化整平方法， 其特征在于， 在数据测算过程 中， 所述圆锯片设计信息、 所述材质特性、 所述初始应力场、 所述初始形态以及所述圆锯片 最终形态为已知信息， 所述计算机在数据测算过程中对所述圆锯片设计信息、 所述材质特 性、 所述初始应力场、 所述初始形态以及所述圆锯片最终形态数据进行录入。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114210766 A 2一种圆锯 片智能化整平方 法 技术领域 [0001]本发明涉及圆锯片基本加工技 术领域， 具体涉及一种圆锯片智能化整平方法。 背景技术 [0002]圆锯片是木材、 石材、 金属等加工的基本工具， 具有效率高、 使用简单、 维修方便、 移动便利等优点， 圆锯片在锯切的过程中， 外缘不可避免会产生温升， 热量逐渐向圆锯片法 兰盘附近传导， 沿圆锯片径向形成温度梯度。 当圆锯片 外缘温度升高到一定程度的时候， 圆 锯片基体会产生共振失稳变形， 很快就会导致圆锯片烧锯失效。 为了尽可能避免上述现象 的发生， 圆锯片生产过程中要进 行适张处理， 使其内部生 成预应力场， 去抵消切削热量造成 的不良影响， 经 过适张处 理后， 圆锯片均要 进行人工整平处 理来保证其具有较高的平面度。 [0003]现有技术中， 整平环节主要依靠工人的操作经验， 也是制约圆锯片产能与质量性 能的瓶颈环节， 人工对圆锯片进行整平使得圆锯片的整合过程的生产效率低， 并且不能保 证圆锯片的整平效果。 发明内容 [0004]为此， 本发明提供一种圆锯片智能化整平方法， 有效的解决了现有技术中圆锯片 整合过程 生产效率低、 以及圆锯片整平效果未 得到保证的问题。 [0005]为解决上述技术问题， 本发明具体提供下述技术方案： 一种圆锯片智能化整平方 法， 包括以下步骤： [0006]步骤100， 数据收集： 获取圆锯片整平工人完成 圆锯片的整平操作过程中的基础训 练数据， 所述基础训练数据包括圆锯片的属 性数据、 整平处理数据和圆锯片经整平处理后 的平面度形态数据； [0007]步骤200， 建立整平处理模型： 将采集的多组上述圆锯片人工整平过程的基础训练 数据导入深度学习算法内， 进 行大范围大数据训练， 获取所述圆锯片的属性数据、 整平处理 数据与圆锯片最终形态之间的关联性， 建立所述基础训练数据的之间的整平操作模型； [0008]步骤300， 数据测算： 在所述整平操作 模型输入待整平圆锯片的圆锯片的属性数据 和圆锯片最终形态， 测算出对所述圆锯片的锤击位置、 锤击力以及作用时间； [0009]步骤400， 测算结果实施： 基于测算数据调控控制机械手对圆锯片进行机械自动化 整平操作， 并利用多个传感器实时监测控制 机械手对圆锯片的锤击位置、 锤击力以及作用 时间。 [0010]作为本发明的优选方案， 所述圆锯片的属性数据 包括圆锯片设计信息、 材质特性、 初始应力场和初始形态， 所述整平处 理数据包括锤击位置、 锤击力和作用时间。 [0011]作为本发明的优选方案， 将采集的多组上述圆锯片人工整平过程的基础训练数据 导入深度学习算法进行训练的操作步骤为： 将圆锯片设计信息、 材质特性、 初始应力场、 初 始形态、 锤击位置、 锤击力、 作用时间均作为输入信息， 将圆锯片最终形态作为输出信息进 行多次训练， 以确定获取所述圆锯片的属 性数据、 整平处理数据与圆锯片最终形态之间的说　明　书 1/4 页 3 CN 114210766 A 3