本文選題：刀具磨損 + 區(qū)域生長　； 參考：《制造技術與機床》2017年02期

【摘要】：研究了一種基于視覺特征在線提取刀具磨損特征值的方法,用于不停機診斷刀具磨損狀態(tài)。針對刀具磨損圖像的特點,設計了自動選取種子點與生長閾值的區(qū)域生長算法分割磨損區(qū),并通過最小外接矩形提取刀具磨損特征值(VB_(max))。圖像處理結果顯示,該方法可以有效而便捷地獲得刀具后刀面的磨損信息,可用于數(shù)控機床不停機檢測刀具磨損狀態(tài)。
[Abstract]:A method of on-line extracting tool wear eigenvalues based on visual features is studied, which can be used to diagnose tool wear state without stopping. According to the characteristics of tool wear image, a region growth algorithm for automatic selection of seed points and growth threshold is designed to segment the wear area, and the tool wear eigenvalue is extracted by the minimum external rectangle. The image processing results show that the method can obtain the wear information of the tool surface effectively and conveniently, and can be used to detect the tool wear state without stopping.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學機械工程學院;沈陽機床(集團)有限責任公司;
【基金】：河北省重點研發(fā)計劃項目(3010201) 國家自然科學基金資助項目(51305124) 河北省自然科學基金資助項目(E2014202068) 天津市自然科學基金資助項目(16JCYBJC19100)
【分類號】：TG659;TG71

【參考文獻】

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本文編號：1963167