| 基于脉冲耦合神经网络的刀具磨损检测 |
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| 引用本文： | 李鹏阳,郝重阳,祝双武,王毅.基于脉冲耦合神经网络的刀具磨损检测[J].中国机械工程,2008,19(5):0-629. |
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| 作者姓名： | 李鹏阳 郝重阳 祝双武 王毅 |
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| 作者单位： | 西北工业大学,西安,710072 |
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| 基金项目： | 陕西省教育厅资助项目
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陕西省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 将仿生学中的脉冲耦合神经网络（PCNN）引入刀具磨损检测中，利用刀具磨损区域灰度强度明显高于刀体和背景区域灰度强度的特点，通过空间邻近和灰度相似集群像素获得分割的二值图像，从而达到对刀具磨损区域进行检测的目的。对车削加工中刀具不同磨损阶段的磨损图像进行分割试验，证明了该算法可以有效地判断刀具的磨损状态。
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| 关 键 词： | 脉冲耦合神经网络(PCNN) 刀具磨损 图像分割 状态检测 脉冲耦合神经网络 刀具磨损 磨损检测 PCNN Based Detection Wear 磨损状态 判断 算法 试验 行分割 二值图像 车削加工 像素 集群 相似 灰度强度 空间邻近 背景区域 |
| 文章编号： | 1004-132X（2008）05-0547-04 |
| 收稿时间： | 2006-12-25 |
| 修稿时间： | 2006年12月25 |
Tool Wear Detection Based on PCNN |
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| Li Pengyang,Hao Chongyang,Zhu Shuangwu,Wang Yi.Tool Wear Detection Based on PCNN[J].China Mechanical Engineering,2008,19(5):0-629. |
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| Authors: | Li Pengyang Hao Chongyang Zhu Shuangwu Wang Yi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pulse-couple neutral network(PCNN) tool wear image segmentation state detection |
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