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用表面形貌仪,采用平行试验方法,研究FL150型风冷式粉碎机粉碎手机边框板在常温和低温2种条件下,不锈钢304刀具、高速钢(W18Cr4V)刀具、Cr12刀具3种材料刀具的磨损情况。结果表明该粉碎机主要粉碎形式是“磨”,主要磨损形式是磨料磨损,3种材料中Cr12刀具抗磨效果最好;手机边框板经过低温预冷后,刀具磨损加大。 相似文献
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针对数控机床上的刀具磨损问题,为了有效检测刀具磨损状态,提出了基于EMD和SVM相结合的刀具故障检测方法。通过设备采集磨损的刀具信号并加以处理,然后利用经验模态分解(EMD)方法分解后再进行信号重组,得出若干个模态函数(IMF);经标量量化处理得出特征向量后,利用支持向量机(SVM)方法完成刀具故障检测。结果表明,该方法能很好地检测出刀具磨损状态,验证了方法的可行性。 相似文献
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张悦 《机械工程与自动化》2008,(4)
针对难加工材料切削过程中刀具磨损检测自动化程度低和定量检测困难等问题搭建了一套基于计算机视觉的刀具磨损检测系统.通过分析刀具表面由磨损区向非磨损区过渡边缘的灰度变化特性,设定阈值初步分割磨损带,采用灰度梯度与灰度矩精确定位磨损带边缘,最后重建磨损图像,处理图像数据得到磨损量Vb.通过将该方法计算结果与显微镜测量结果比较后证明该系统具有较高的测量精度. 相似文献
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刀具状态检测可以有效降低加工过程中刀具的不确定性,提高数控加工质量和效率,降低加工成本。在小批量制造模式下的复杂零件制造过程中,零件的几何形状和加工参数不断变化,刀具所受外力也在不断改变,进而导致刀具磨损速率持续变化。传统的固定切削时间更换刀具的方法只能采取更加保守的切削时间更换刀具,给加工过程增加了很多的不确定性,并造成严重的刀具浪费。本文针对以上问题提出了一种刀具磨损在线测量方法,通过电子显微镜在线拍摄刀具照片,经小波滤波降噪处理后的图片由卷积神经网络进行处理,并自动计算出刀具磨损量。该方法可以有效地提取出刀具磨损量,测量误差不超过0.02mm。 相似文献
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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。 相似文献
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