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龙图腾网获悉北京发那科机电有限公司申请的专利检测模型训练方法、装置及相关设备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：CN115935166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211597852.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权检测模型训练方法、装置及相关设备是由邵琳;袁绿赞;朱成龙;李希;汪旺;潘旭设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本检测模型训练方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种检测模型训练方法、装置及相关设备，该方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括样本数据；基于样本数据生成特征数据集，特征数据集包括特征数据；基于每个特征数据在至少两个检测模型中确定对应的目标检测模型，至少两个检测模型中，不同的检测模型所对应的检测条件不同，其中，检测条件包括刀具类型和刀具属性中的至少一项；基于特征数据集对目标检测模型进行训练，获得刀具检测模型。本发明通过获取大量刀具的样本数据，对样本数据进行标签分类后进行特征提取，然后通过提取到的特征与至少两个检测模型进行匹配确定目标检测模型，从而对确定的目标检测模型进行训练，提高了对刀具的检测效果。

本发明授权检测模型训练方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括样本数据，所述样本数据为刀具运行的相关数据，所述样本数据包括正常样本数据和异常样本数据，所述获取训练数据集，包括：在刀具运行过程中进行采集刀具样本数据；计算刀具样本数据的第一曲线，所述第一曲线用于指示所述刀具空载运行时主电机负载值；根据所述第一曲线确定第二曲线、第三曲线和第四曲线，所述第二曲线为所述刀具的基准曲线，所述第三曲线为所述刀具的边界曲线，所述第四曲线为所述刀具样本数据中最小值曲线；基于所述第一曲线、第二曲线、所述第三曲线和所述第四曲线生成正常样本数据或异常样本数据；根据所述正常样本数据和或所述异常样本数据生成训练数据集； 基于所述样本数据生成特征数据集，所述特征数据集包括特征数据，所述特征数据用于反映每个所述样本数据对应的刀具运行的属性特征； 基于每个所述特征数据在至少两个检测模型中确定对应的目标检测模型，所述至少两个检测模型中，不同的检测模型所对应的检测条件不同，其中，所述检测条件包括刀具类型和刀具属性中的至少一项； 基于所述特征数据集对所述目标检测模型进行训练，获得刀具检测模型。

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