原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
传统多传感器融合的刀具磨损检测方法,通过依据特征变换的特征降维方法,完成多传感器融合的刀具特征降维处理,其对特征的描述性差,检测效率低。因此,设计基于多视觉特征融合技术的高速机床刀具状态视诊系统,该系统通过固定摄像机A采集整体刀具图像,可控摄像机B采集刀头图像。两个摄像机的视频图像都输入到图像采集卡中的数据采集电路进行处理。系统通过数据采集电路获取刀具图像数据后,将数据传递给数据处理模块进行存储和模/数转换等处理。采用STC89C52单片机设计显示报警模块,用于显示刀具磨损状态。系统实现部分给出了系统软件流程图,并通过BP神经网络方法融合多视觉特征信息,检测高速机床刀具的磨损情况。实验结果表明,所设计系统可准确检测出刀具的磨损状态,具有较高的检测精度和鲁棒性。
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于多视觉特征融合技术的高速机床刀具状态视诊方法研究
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 多视觉特征融合 STC89C52 高速机床 刀具状态
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 电子与信息器件
研究方向 页码范围 167-171
页数 5页 分类号 TN911-34|TP39
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.04.042
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 范洪辉 江苏理工学院计算机工程学院 25 72 4.0 7.0
2 朱洪锦 江苏理工学院计算机工程学院 13 23 3.0 4.0
3 刘晓杰 江苏理工学院电气信息工程学院 30 66 5.0 7.0
4 张旻 江苏理工学院计算机工程学院 3 19 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
多视觉特征融合
STC89C52
高速机床
刀具状态
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
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