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隨著科技的不斷發展，刀具工藝水平在提升的同時，刀具磨損檢測研究也在與時俱進。目前，已積累了大量關于刀具磨損檢測研究方向的論文文獻。本文學術顧問給大家分享幾篇高質量論文，供大家參考：
刀具磨損檢測研究論文文獻一、基于面陣CCD的刀具磨損精密檢測系統設計
摘要：為了實現對加工中心刀具磨損的精密檢測,設計了一種基于面陣CCD的刀具磨損精密檢測系統。首先,使用激光作為光源,根據坐標轉換原理設計了系統結構,利用FPGA產生面陣CCD所需的驅動時序信號;然后,將CCD輸出的模擬信號經過信號處理電路轉換為二值化數字信號,最后,由FPGA采集發送到上位機中使用LOF算法進行異常點剔除處理。實驗測試表明,該系統磨損檢測精度可達1μm。該系統具有體積小、精度高,測量速度快,輸出信號穩定,抗干擾能力好等特點,可廣泛用于刀具磨損檢測。
關鍵詞：磨損精密檢測;面陣CCD;坐標轉換;驅動時序;二值化數字信號;LOF;
刀具磨損檢測研究論文文獻二、快反鏡輔助的回轉刀具磨損狀態在機檢測技術研究
摘要：在機檢測技術可實現刀具在工作狀態下的實時檢測，有助于及時發現刀具質量問題，并提高檢測效率。基于機器視覺技術，將快反鏡用于輔助工業相機直接拍攝旋轉狀態下的刀具圖像。建立了圖像采集系統，研究了快反鏡偏轉關系模型，并在此基礎上開發快反鏡控制程序。在獲取刀具圖像后，基于OpenCV庫進行圖像處理，獲取刀具磨損面積值。將該檢測系統應用于工業機器人銑削實驗平臺上，實驗結果驗證了該技術的有效性。
關鍵詞：機器視覺;快反鏡;刀具磨損;在機檢測;圖像處理;
刀具磨損檢測研究論文文獻三、一種新型TBM刀具磨損檢測技術
摘要：隨著隧道及地下空間工程的發展,TBM工法被越來越多的使用。針對TBM施工中刀具磨損更換頻繁且缺乏有效方法對刀具狀態進行評估問題,以TBM模態掘進試驗臺搭載的不同刀具為研究對象,將聲發射檢測、自適應卡爾曼(Kalman)濾波和一種改進的信息熵值賦權模型應用于TBM刀具狀態評估和檢測,基于自適應卡爾曼濾波和改進信息熵值模型的聲發射多散點多參量權重融合法可有效地反映出刀具的不同磨損狀態,可為TBM刀具現場檢修和保養提供參考。
關鍵詞：聲發射;卡爾曼濾波;熵值模型;TBM;狀態評估;
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