高效研磨解决方案制造技术

本申请涉及用于获得实时磨损数据的系统和方法。示例性计算机实现的方法可包括在计算设备处接收来自一个或多个传感器的传感器数据。所述一个或多个传感器设置在磨料产品或与所述磨料产品相关联的工件附近。所述一个或多个传感器配置为收集与磨料操作相关联的磨损操作数据，所述磨料操作涉及所述磨料产品或所述工件。所述计算机实现的方法可进一步包括基于所述传感器数据来训练机器学习系统，以确定所述磨料产品的产品特定信息和/或工件特定信息。所述计算机实现的方法还可包括使用所述计算设备来提供经训练的机器学习系统。算设备来提供经训练的机器学习系统。算设备来提供经训练的机器学习系统。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】高效研磨解决方案
[0001]相关专利申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2019年3月29日提交的美国临时专利申请号62/826,971的优先权，其内容通过引用整体并入本文。本申请进一步要求于2019年5月24日提交的印度专利申请号201941020668的优先权，其内容通过引用整体并入本文。

技术介绍

[0003]磨料工具可用于各种材料去除操作。这样的工具已经配备有可监视工具使用情况的传感器。例如，可将功率传感器结合到工具中，以便监视负载消耗的电功率。尽管结合到工具中的功率传感器可向工具的用户提供与工具有关的有用信息，但是传感器可能无法完全捕获工具的操作和/或用户的体验。例如，功率传感器数据不能有效地用于确定工具的部件是否已损坏或发生故障。

技术实现思路

[0004]本公开总体上涉及用于在磨料和磨料设备应用中获得、分析和利用实时数据的系统和方法。
[0005]在第一方面，提供了一种计算机实现的方法。计算机实现的方法包括在计算设备处接收来自一个或多个传感器的传感器数据。所述一个或多个传感器设置在以下中的至少一者附近：一种或多种磨料产品或者一种或多种工件。所述一个或多个传感器配置为收集与磨料操作相关联的磨损操作数据，该磨料操作涉及所述一种或多种磨料产品或者所述一种或多种工件。计算机实现的方法包括使用计算设备来训练机器学习系统，以基于传感器数据来确定所述一种或多种磨料产品的产品特定信息和/或工件特定信息。计算机实现的方法还包括使用计算设备来提供经训练的机器学习系统。
[0006]在第二方面，提供了一种计算机实现的方法。计算机实现的方法包括在计算设备处接收来自一个或多个传感器的传感器数据。所述一个或多个传感器设置在以下中的至少一者附近：磨料产品或工件。所述一个或多个传感器配置为收集与磨料操作相关联的磨损操作数据，该磨料操作涉及磨料产品或工件。计算设备具有经训练的机器学习系统的访问权限，该经训练的机器学习系统配置为接收输入传感器数据并基于输入传感器数据来输出磨料产品的产品特定信息或工件特定信息。计算机实现的方法包括由经训练的机器学习系统基于传感器数据来确定磨料产品的产品特定信息或工件特定信息。计算机实现的方法另外包括向一个或多个客户端设备提供磨料产品的产品特定信息或工件特定信息。
[0007]在第三方面，提供了一种系统。该系统包括经训练的机器学习系统，该经训练的机器学习系统配置为接收输入传感器数据并基于输入传感器数据来输出以下中的至少一者：磨料产品的产品特定信息或工件特定信息。该系统还包括计算设备，该计算设备配置为从客户端设备接收来自一个或多个传感器的传感器数据。所述一个或多个传感器设置在磨料产品或工件附近。所述一个或多个传感器配置为收集与磨料操作相关联的磨损操作数据，所述磨料操作涉及所述磨料产品或所述工件。计算设备还配置为通过对传感器数据应用经
训练的机器学习系统来确定磨料产品的产品特定信息或工件特定信息。计算设备进一步配置为向一个或多个客户端设备提供磨料产品的产品特定信息和/或工件特定信息。
[0008]在第四方面，提供了一种计算机实现的方法。计算机实现的方法包括在计算设备处接收来自一个或多个传感器的传感器数据。所述一个或多个传感器设置在由用户操作的手持式磨料产品附近。所述一个或多个传感器配置为收集与磨料操作相关联的磨损操作数据，该磨料操作涉及手持式磨料产品。计算设备具有经训练的机器学习系统的访问权限，该经训练的机器学习系统配置为接收输入传感器数据并基于输入传感器数据来输出磨料产品的产品特定信息。计算机实现的方法包括由经训练的机器学习系统基于传感器数据来确定磨料产品信息的产品特定信息。计算机实现的方法还包括向一个或多个客户端设备提供与磨料产品的磨料操作相关的产品特定信息。
[0009]在第五方面，提供了一种计算机实现的方法。计算机实现的方法包括在计算设备处接收来自一个或多个传感器的传感器数据。所述一个或多个传感器设置在由自动化过程操作的磨料产品附近。所述一个或多个传感器配置为收集与磨料操作相关联的磨损操作数据，该磨料操作涉及磨料产品。计算设备具有经训练的机器学习系统的访问权限，该经训练的机器学习系统配置为接收输入传感器数据并基于输入传感器数据来输出磨料产品的产品特定信息。计算机实现的方法包括由经训练的机器学习系统基于传感器数据来确定磨料产品的产品特定信息。计算机实现的方法还包括向一个或多个客户端设备提供与磨料产品相关的产品特定信息。
[0010]在第六方面，提供了一种计算机实现的方法。计算机实现的方法包括在计算设备处接收来自一个或多个传感器的传感器数据。所述一个或多个传感器设置在一种或多种磨料产品附近。所述一个或多个传感器配置为收集与磨料操作相关联的磨损操作数据，该磨料操作涉及所述一种或多种磨料产品。所述一种或多种磨料产品位于多个企业中。计算机实现的方法进一步包括使用计算设备来训练机器学习系统，以基于传感器数据来确定所述一种或多种磨料产品的产品特定信息或工件特定信息。计算机实现的方法另外包括使用计算设备来提供经训练的机器学习系统。
附图说明
[0011]图1A包括根据一个示例实施例的成形磨料颗粒的透视图图示。
[0012]图1B包括根据一个示例实施例的图1A的成形磨料颗粒的顶视图。
[0013]图1C包括根据一个示例实施例的成形磨料颗粒的透视图图示。
[0014]图2A包括根据一个示例实施例的高度受控的磨料颗粒(CHAP)的透视图图示。
[0015]图2B包括根据一个示例实施例的非成形颗粒的透视图图示。
[0016]图3包括根据一个示例实施例的结合有微粒材料的涂覆磨料制品的横截面图示。
[0017]图4包括根据一个示例实施例的涂覆磨料的一部分的顶视图。
[0018]图5展示了根据一个示例实施例的涂覆磨料的一部分的横截面。
[0019]图6包括根据一个示例实施例的粘结磨料制品的透视图图示。
[0020]图7A展示了根据一个示例实施例的磨料制品的剖视图。
[0021]图7B展示了根据一个示例实施例的电子组件的剖视图。
[0022]图8A展示了根据一个示例实施例的电子组件在主体上的可释放耦接的顶视图。
[0023]图8B展示了根据一个示例实施例的磨料系统。
[0024]图9A至图9C展示了根据一个示例实施例的微观相互作用。
[0025]图10展示了根据一个示例实施例的计算设备的框图。
[0026]图11展示了根据一个示例实施例的机器学习平台的布置。
[0027]图12描绘了根据一个示例实施例的包含企业、机器学习系统、输入请求和输出预测的场景。
[0028]图13展示了根据一个示例实施例的表示输入设备至机器学习系统的场景。
[0029]图14描绘了根据一个示例实施例的从机器学习系统接收预测的设备。
[0030]图15为根据示例实施例的方法的流程图。
[0031]图16为根据示例实施例的方法的流程图。
[0032]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：在计算设备处接收来自一个或多个传感器的传感器数据，其中所述一个或多个传感器设置在磨料产品或与所述磨料产品相关联的工件附近，其中所述一个或多个传感器配置为收集与磨料操作相关联的磨损操作数据，所述磨料操作涉及所述磨料产品或所述工件；借助于所述计算设备并基于所述传感器数据来训练机器学习系统，以确定所述磨料产品的产品特定信息或所述工件的工件特定信息；以及借助于所述计算设备来提供经训练的机器学习系统。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：标记所述传感器数据的至少一部分以提供经标记的传感器数据，其中所述经标记的传感器数据包括一个或多个标记，每个标记识别所述磨料产品的不同产品特定信息。3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个标记在磨料产品相关事件之前识别一段持续时间的磨损操作数据的模式。4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中所述磨损操作数据的所述模式包括一个或多个阶段，每个阶段与一个或多个传感器阈值相关联，其中所述一个或多个标记基于所述一个或多个传感器阈值与阶段相关联。5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中训练所述机器学习系统包括训练一个或多个机器学习模型，其中每个模型用来自磨料产品的传感器数据进行训练，所述磨料产品具有来自共享标识符集合的唯一标识符。6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中来自一个或多个传感器的所述传感器数据由本地计算设备聚合以提供聚合的传感器数据，并且其中接收所述传感器数据包括从所述本地计算设备接收所述聚合的传感器数据。7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个传感器设置在可穿戴设备中，其中来自一个或多个传感器的所述传感器数据由所述可穿戴设备聚合以提供聚合的传感器数据，并且其中接收所述传感器数据包括从所述可穿戴设备接收所述聚合的传感器数据。8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，其中所述传感器数据包括指示所述磨料产品的每分钟转数(RPM)值的信息。9.一种计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：在计算设备处接收来自一个或多个传感器的传感器数据，其中所述一个或多个传感器设置在磨料产品或与所述磨料产品相关联的工件附近，其中所述一个或多个传感器配置为收集与磨料操作相关联的磨损操作数据，所述磨料操作涉及所述磨料产品或所述工件，并且其中所述计算设备具有经训练的机器学习系统的访问权限，所述经训练的机器学习系统配置为接收输入传感器数据并输出所述磨料产品的产品特定信息或所述工件的工件特定信息；通过对所述传感器数据应用所述经训练的机器学习系统来确定所述磨料产品的产品特定信息或所述工件的工件特定信息；以及向一个或多个客户端设备提供所述产品特定信息或所述工件特定信息。10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个传感器设置在可穿戴设备中，其中来自一个或多个传感器的所述传感器数据由所述可穿戴设备聚合以提供聚
合的传感器数据，并且其中接收所述传感器数据包括从所述可穿戴设备接收所述聚合的传感器数据。11.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中所述传感器数据包括指示所述磨料产品的每分钟转数(RPM)值的信息。12.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个客户端设备包括以下中的至少一者：可穿戴设备、移动设备、仪表板设备、网络服务器、分析处理引擎或第三方服务器。13.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中提供所述产品特定信息包括提供与新的磨料产品或更新的磨料产品相关联的信息，其中所述信息至少部分地包括用于构造所述新的磨料产品或所述更新的磨料产品的指令。14.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中提供所述产品特定信息或所述工件特定信息包括向所述一个或多个客户端设备提供通知。15.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中提供所述产品特定信息或所述工件特定信息包括向所述一个或多个客户端设备提供用于解决所述磨料产品的问题的一个或多个产品特定解决方案。16.根据权利要求15所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个客户端设备配置为：在图形用户界面上显示所述一个或多个产品特定解决方案，经由所述图形用户界面来接收对所述一个或多个产品特定解决方案中的一者的选择；基于所选择的产品特定解决方案来确定用于所述经训练的机器学习系统的训练数据；以及将所述训练数据传输至所述计算设备。17.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中所述磨料产品为由用户操作的手持式磨料产品。18.根据权利要求17所述的计算机实现的方法，其中所述磨料操作数据包括以下中的至少一者：与所述手持式磨料产品相关联的振动数据或与所述手持式磨料产品相关联的加速度数据。19.根据权利要求17所述的计算机实现的方法，其中提供所述产品特定信息或...

【专利技术属性】
技术研发人员：布拉赫玛南达马，
申请(专利权)人：法国圣戈班磨料磨具公司，
类型：发明
国别省市：