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基于小波-神经网络纹理图像识别的刀具状态监测

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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.

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2007年第12期|46-49|共4页
作者
杨晓波; 冯冀宁; 刘鸿运;
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作者单位

石家庄职业技术学院,机电系,石家庄,050081;

北京理工大学,电子工程系,北京,100081;

河北师范大学,电子系,石家庄,050031;

河北师范大学,电子系,石家庄,050031;

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正文语种 chi
中图分类组合机床及其加工;
关键词
刀具状态监测; 图像处理; 纹理分析; 神经网络;

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