基于区域生长法的数控刀具磨损状态检测方法

发布时间：2018-06-01 06:20

  本文选题：刀具磨损 + 区域生长　； 参考：《制造技术与机床》2017年02期

【摘要】：研究了一种基于视觉特征在线提取刀具磨损特征值的方法,用于不停机诊断刀具磨损状态。针对刀具磨损图像的特点,设计了自动选取种子点与生长阈值的区域生长算法分割磨损区,并通过最小外接矩形提取刀具磨损特征值(VB_(max))。图像处理结果显示,该方法可以有效而便捷地获得刀具后刀面的磨损信息,可用于数控机床不停机检测刀具磨损状态。
[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.
【作者单位】： 河北工业大学机械工程学院;沈阳机床(集团)有限责任公司;
【基金】：河北省重点研发计划项目(3010201) 国家自然科学基金资助项目(51305124) 河北省自然科学基金资助项目(E2014202068) 天津市自然科学基金资助项目(16JCYBJC19100)
【分类号】：TG659;TG71

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1963167