随着科技的不断发展，刀具工艺水平在提升的同时，刀具磨损检测研究也在与时俱进。目前，已积累了大量关于刀具磨损检测研究方向的论文文献。本文学术顾问给大家分享几篇高质量论文，供大家参考：
刀具磨损检测研究论文文献一、基于面阵CCD的刀具磨损精密检测系统设计
摘要：为了实现对加工中心刀具磨损的精密检测,设计了一种基于面阵CCD的刀具磨损精密检测系统。首先,使用激光作为光源,根据坐标转换原理设计了系统结构,利用FPGA产生面阵CCD所需的驱动时序信号;然后,将CCD输出的模拟信号经过信号处理电路转换为二值化数字信号,最后,由FPGA采集发送到上位机中使用LOF算法进行异常点剔除处理。实验测试表明,该系统磨损检测精度可达1μm。该系统具有体积小、精度高,测量速度快,输出信号稳定,抗干扰能力好等特点,可广泛用于刀具磨损检测。
关键词：磨损精密检测;面阵CCD;坐标转换;驱动时序;二值化数字信号;LOF;
刀具磨损检测研究论文文献二、快反镜辅助的回转刀具磨损状态在机检测技术研究
摘要：在机检测技术可实现刀具在工作状态下的实时检测，有助于及时发现刀具质量问题，并提高检测效率。基于机器视觉技术，将快反镜用于辅助工业相机直接拍摄旋转状态下的刀具图像。建立了图像采集系统，研究了快反镜偏转关系模型，并在此基础上开发快反镜控制程序。在获取刀具图像后，基于OpenCV库进行图像处理，获取刀具磨损面积值。将该检测系统应用于工业机器人铣削实验平台上，实验结果验证了该技术的有效性。
关键词：机器视觉;快反镜;刀具磨损;在机检测;图像处理;
刀具磨损检测研究论文文献三、一种新型TBM刀具磨损检测技术
摘要：随着隧道及地下空间工程的发展,TBM工法被越来越多的使用。针对TBM施工中刀具磨损更换频繁且缺乏有效方法对刀具状态进行评估问题,以TBM模态掘进试验台搭载的不同刀具为研究对象,将声发射检测、自适应卡尔曼(Kalman)滤波和一种改进的信息熵值赋权模型应用于TBM刀具状态评估和检测,基于自适应卡尔曼滤波和改进信息熵值模型的声发射多散点多参量权重融合法可有效地反映出刀具的不同磨损状态,可为TBM刀具现场检修和保养提供参考。
关键词：声发射;卡尔曼滤波;熵值模型;TBM;状态评估;
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