以机器视觉为基础的刀具磨耗侦测系统研究

刀具的几何轮廓与工件加工精度有着密不可分的关系,若刀具因磨耗产生形状误差,会影响产品精度或造成产品品质不良,故需对其进行精确监控,以确保产品品质与精度。本文提出以机器视觉为基础的非接触式刀具磨耗侦测系统,针对常用的车床刀具加以探讨,运用数位影像处理方法,以视觉辅助系统测量刀具磨耗,解决了传统人工检测的安全性不足,避免了因刀具磨耗产生的形状误差而影响产品的精度与品质。     

刀具磨损的机器视觉监测研究

为提高铣削加工时的刀具利用率、降低刀具成本,提出采用机器视觉技术在机监测铣刀磨损状态,及时更换刀具。建立刀具磨损监测系统,由电荷耦合器件(Charge coupled device,CCD)相机获取刀具磨损图像,通过图像预处理、阈值分割、基于Canny算子和亚像素的边缘检测方法建立刀具磨损边界,提取刀具磨损量。开展GH4169镍基高温合金铣削实验,将监测系统检测的磨损量与超景深显微镜的测量结果进行比对,结果表明:该系统具有较高的检测精度,可实现铣削加工时刀具磨损状态的在机监测。     

基于机器视觉的煤矿井下掘进机健康状态监测系统设计

掘进机是完成矿石开采的关键设备,其工作环境极具挑战,包括光线昏暗、空气含尘量高、空间狭窄等。这些条件不仅对掘进机的操作提出了高要求,而且大大增加了设备故障的风险,进而影响到矿井的安全生产和经济效益。机器视觉作为一种高效、准确的非接触式检测技术,被提出用于煤矿井下掘进机的健康状态监测。其通过对掘进机工作过程中的图像和视频进行采集和分析,能够实时监控设备状态,及时发现异常,为维护决策提供科学依据。本文对基于机器视觉的煤矿井下掘进机健康状态监测系统进行设计,旨在监测掘进机的健康状态,实时识别和预警潜在的故障,确保矿工安全和提升矿产资源开采效率。     

基于机器视觉的刀具几何参数测量技术

在金属零件加工过程中,加工刀具不可避免的产生磨损.如不能及时采取描施,将产生很大的加工误差.把基于计算机图像处理的机器视觉技术引入到刀具参数测量中,提出利用计算机视觉代替人艰对刀具参数进行自动测量的方法,并在Delphi平台上开发了一种专用测量软件系统,利用图像预处理和边缘检测等处理技术,实现了刀具几何参教测量的自动化.应用结果表明,基于机器视觉的刀具几何参数测量系统克服了人工测量所造成的各种误差,重复测量精度达到2μm,大大提高了测量精度和效率.     

基于机器视觉的刀具几何参数测量技术

为了适应金属切削刀具理论研究和生产实践对于刀具几何参数快速、准确在线测量的要求 ,在Lab VIEW平台上开发了基于机器视觉的刀具测量系统 ,利用边缘检测、亚像素精度等图像处理技术 ,实现对车刀各参考平面内的主要几何参数的非接触测量。测量结果表明 ,测量精度可靠     

基于机器视觉的微小型刀具磨损检测试验研究

微小型机加工中刀具的磨损对加工质量影响很大,本文主要针对微小型车铣加工过程中立铣刀磨损形态进行试验研究。采用机器视觉检测技术,针对精密微小型车铣复合加工中心设计并搭建了立铣刀磨损量在位检测系统。在分析立铣刀常见磨损形态的基础上,总结出微小型立铣刀的磨损特点及磨损规律,并提出了适用于微小型车铣复合加工的小直径立铣刀磨钝标准。     

基于人工神经网络的刀具状态监测系统

在自动化制造业生产中,刀具状态的监测具有十分重要的意义。在充分考虑对刀具状态密切相关的敏感特征参数的基础上,利用人工神经网络模型实现了刀具状态的监测。试验表明,该系统的错报率为6.3%,可有效地应用到工程实际中。最后,对系统的误差进行分析并提出了改进的方向。     

计算机网络化机器状态监测系统

随着工业生产的发展,生产规模越来越大,机器设备也越来越精密复杂。在生产过程中,各个设备安全可靠地运行就对整个生产起着至关重要的作用。这就使设备诊断技术已成为维护正常生产运行的必不可少的技术手段。     

基于小波神经网络的切削刀具状态监测

提出了一种基于小波神经网络的切削刀具状态监测方法,即提取反映刀具磨损状态的特征参数,利用小波神经网络的非线性模型,实现在线状态监测;同时针对多输入输出问题带来的网络规模大、收敛速度慢等问题,提出了一种网络优化算法,即采用改进的遗传算法寻找最优小波基元,从而简化小波网络并加快收敛。仿真实例证明该方法是有效的。     

刀具切削状态的电机电流监测新方法

本文从实时在线监测刀具切削状态的应用出发,研制了一种新型的电机电流拾取方法和传感装置,并分析了刀具在加工过程中切削力,电机电流与刀具切削状态的关系,同时,研究了利用电机电流信号进行刀具切削状态的监测原理,实验证明了其方法的可靠性和实用性。     

基于计算机视觉的刀具磨损状态识别技术

刀具磨损状态自动识别系统能够显著地降低制造成本,但是,只有很少的刀具磨损检测理论能够应用到工业实践中去,特别是基于声发射和切削力测量的间接测量技术。本文综述了作为直接测量技术的计算机视觉系统的优点和它的组成及对刀具图像进行处理的基本原理。     

物料工况监测机器视觉系统应用发展与探究

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度,机器视觉技术中采像、分析和控制的三个技术环节中,采像是机器视觉系统的基础,光源是机器视觉系统的重要组成部分,图像处理与分析是机器视觉中的核心部分,输出执行机构是系统的最后一个也是最关键的环节。     

基于马尔可夫随机场工件表面纹理模型的刀具状态监测

基于马尔可夫随机场理论，建立了工件表面纹理图像的马尔可夫随机场纹理模型，并对工件表面纹理图像的特点进行了分析。在实验数据的基础上，对工件表面纹理图像的特征参数进行提取，提出采用相对距离作为刀具磨损程度的评价指标。指出三阶马尔可夫随机场能比较充分地反映工件表面纹理图像的特征。实验结果表明，基于马尔可夫随机场的工件表面纹理分析方法能够较好地适用于刀具状态监测。     

基于内置传感器的大型数控机床状态监测技术

提出一种基于光栅尺、编码器、伺服进给电机电流(转矩)等内置传感器的机床状态监测系统,深入研究转矩、位置、润滑特性等内置传感器测试原理,就开放式和商业数控系统给出不同采集机床状态信息的策略;并进行多种工况下的恒速、润滑特性测试,试验分析表明电机输出转矩(电流)、位置、瞬时速度、瞬时加速度等内置传感器信息被用于机械传动部件故障诊断和伺服控制特性评估的可行性和有效性,从而为大型数控机床状态在线监测和故障快速溯源,提供技术支撑.     

枪钻的刀具磨损及监测技术

综合国内外研究现状,介绍了枪钻的基本结构和加工系统,总结了枪钻加工过程中刀具磨损的主要形式:扩散磨损和粘结磨损,分析两种磨损形式的机理。阐述了枪钻加工过程中刀具监测技术,目前主要通过采集力、扭矩和声发射信号对刀具状态进行监测,声发射信号等可以对刀具磨损状态进行表征,提出了抑制枪钻磨损方法以及监测技术的发展趋势。     

刀具切削状态监控技术综述

介绍了国内外刀具切削状态监控技术的发展历程,分析刀具切削状态监控技术发展中存在的主要问题和取得的成果,认为切削力等间接参量不能直接、量化地表征刀具状态;切削温度能较直接地反映刀具状态,其信号也易于处理,抗干扰能力强;基于机器视觉的加工表面纹理能较好地映射刀具切削刃,但技术复杂;多参量的刀具切削状态综合表征应是未来的研究方向。     

远程在线刀具状态实时监控及补偿技术研究

在加工制造过程中,刀具的好坏直接影响被加工对象的质量、加工成本和生产效率等,因此刀具状态检测成为了工况监测中一个极为关键的技术环节。本文提出了新的在线远程刀具状态监控思想,可以共享一个专家系统,既节约了资源,又大大提高了监控的可靠性,因而有较大的实际生产意义。     

基于机器视觉的积屑瘤在线监测装置

现代切削工艺中,产生积屑瘤对切削过程和加工表面质量的影响不容忽视,对积屑瘤的在线监测显得尤为重要。设计制作了一种基于机器视觉技术的积屑瘤在线监测装置,能够方便地在机获取切削加工中积屑瘤变化的清晰图像。实验结果表明,该装置简便可靠,为于最终实现刀具磨损在线监测提供了手段。