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标题 数控机床刀具磨损直接监测专利分析
范文

    曹赛赛 马天舒 李琳青 吴桐

    摘 要:本文对数控机床刀具磨损直接监测技术在国内外的总体专利申请情况、重要申请人以及在华专利申请状况进行了分析,以期为数控机床刀具磨损直接监测技术的后续研究提供参考。

    关键词:切削刀具;磨损;直接监测;图像处理;光学测量

    一、概述

    机械制造业是社会发展及国防建设的物质基础,而数控机床切削刀具磨损状态监测技术作为先进制造的关键技术之一,其发展直接影响着数控加工技术的智能化发展。刀具工作状态对产品表面质量、生产效率、加工成本等具有重要影响,因此,进行有效的刀具切削状態监测对于实现连续自动化加工具有非常重要的意义[1]。刀具工作状态的研究主要集中于刀具磨损状态的监测技术。

    刀具磨损监测涉及到多种技术的融合,监测手段可以分为直接监测法和间接监测法[2]。其中,直接监测法是直接测量刀具磨损面的大小或切削刃形状的变化,而图像处理法、光学测量法是目前最为常用的直接监测刀具磨损状态的方法。

    二、专利申请情况

    本文进行文献筛选主要是在中国专利文摘数据库、德温特世界专利索引数据库和世界专利文摘数据库中进行,公开日的检索时限截止到2017年8月31日[3]。

    (一) 全球专利申请量分析

    1.全球及国内外历年专利申请量

    上图给出了刀具磨损直接监测技术的全球以及国内外专利申请趋势状况。从1965年到2017年其申请量经历了萌芽阶段(1965-1979)、稳步增长阶段(1980-1998)和急速增长阶段(2010至今)三个阶段。其中在1999年到2003年,由于国外申请数量大幅上升,出现了一次专利申请量的高峰时期。而国内在该领域的研究起步较晚,2003年才开始有少量的专利申请,在2011年到2016年,国内申请人对刀具磨损直接监测技术的研究投入增加,申请量大幅超越国外申请,出现了第二次专利申请高峰。

    2.各国家/地区/组织专利申请量

    刀具磨损直接监测技术的申请量居于前五位的分别为日本、中国(不含港澳台地区)、德国、美国和欧洲专利局。其中日本和中国(不含港澳台地区)的专利申请量占比最多,分别为25%和22%,占全球申请总量的47%。其次是德国申请,占全球申请总量的12%;紧随其后的是美国和欧洲专利局,申请量分别占全球申请总量的11%和9%。可见,日本和中国是刀具磨损直接监测技术的主要目标市场。

    (二)全球主要申请人分析

    全球主要申请人:

    申请人主要来自日本、中国、韩国、德国和美国,其中最为活跃的国家是日本。排在首位的京瓷公司业务覆盖了无线手机和网络设备、半导体元件等多种产品。其次为东芝、迪思科和德国卓勒,东芝是日本最大的半导体制造商,也是第二大综合电机制造商,迪思科是一家有很强精密加工技术实力的跨国集团,卓勒在刀具预调、测量、检测和管理方面拥有极强创新能力,主要致力于刀具的检查和测量技术。此外,奥林巴斯、斗山、小松等也具有一定的申请量。我国的排名靠前的主要申请人是哈尔滨理工大学和南京航空航天大学,均为高等院校。

    (三)在华专利申请分析

    1.在华国内外申请人的申请

    刀具磨损直接监测技术专利的在华申请人自2003年开始出现。起初,国外申请人对中国市场没有足够的重视,在华申请量相对较少。2008年开始,随着刀具监测技术的进步、制造加工业经济的发展以及中国市场的崛起,国外申请人逐渐增加在华申请专利,申请量出现了一定的增长。且从2008年开始,随着国内对该技术的研发投入大量增加,国内申请人的申请量大幅度上升。

    2.在华专利申请人构成

    在华申请中,中国申请人的数量远高于国外申请人,而在国外申请人中,日本申请人的申请量占据第一位,且其申请量远高于其它国家申请人,这也反映了日本申请人对中国市场更加重视。虽然中国申请人的申请数量远高于国外申请人,但中国申请人中企业与高校申请量较多,而企业申请相对分散,刀具磨损直接监测技术相对集中于高校申请人中。

    三、结论

    本文对数控机床刀具磨损直接监测技术全球和国内专利申请状况进行了介绍。日本因其精密制造业发达,关于数控机床刀具磨损直接监测技术研发力量较强,在全球申请量中处于绝对的领先地位。在中国市场的巨大吸引下,日本企业也非常重视在中国的专利布局,抢占技术优势地位。而中国在刀具监测技术研发开始较晚,且专利申请人多为高等院校,距离实际应用还有一定的差距,也未进行积极的海外布局。在以后的研发中,应积极推进研究成果生产化,并通过学习与借鉴国外先进技术,促进我国机床产业与国际接轨。

    参考文献:

    [1]陈侃.基于多模型决策融合的刀具磨损状态监测系统关键技术研究[D].西南交通大学,2012.

    [2]关山.在线金属切削刀具磨损状态监测研究的回顾与展望Ⅰ:监测信号的选择[J].机床与液压,2010,38(11).

    [3]杨铁军.专利分析实务手册[M].北京:知识产权出版社,2015.

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更新时间:2025/2/11 7:10:36