论文部分内容阅读
介绍了一种采集旋转工件图像的光学监测系统，提出通过二维小波分析工件纹理图像，提取纹理特征，设计了基于动态和静态神经网络的刀具状态识别系统，该系统可用于自动化加工中刀具诊断，仿真证明了有效性。
基于小波-神经网络纹理图像识别的刀具状态监测
【摘 要】
：
介绍了一种采集旋转工件图像的光学监测系统，提出通过二维小波分析工件纹理图像，提取纹理特征，设计了基于动态和静态神经网络的刀具状态识别系统，该系统可用于自动化加工中刀具诊
【机 构】
：
石家庄职业技术学院机电系,北京理工大学电子工程系,河北师范大学电子系
【出 处】
：
组合机床与自动化加工技术
【发表日期】
：
2007年12期
其他文献
河南省西部小秦岭地区是我国非常重要的金多金属成矿区,区内豫西董家埝银矿为构造蚀变岩型矿床,是河南省西部董家埝地区小河花岗岩体南缘上发现的首个银矿床,为近年来该区域
随着切削速度的提高，刀具系统在离心力的作用下发生很大变化，直接影响工件的加工精度和表面粗糙度。文章通过先进的非线性有限元技术分析了离心力对刀具系统特性的影响。研究表
对零件的特征和姿态均使用编码技术，有利于实现零件整理和装配机械设计的程序化，提高生产理料系统和装配机械的效率。文章以U.MASS编码系统为基础，开发了更为完整的零件编码系统