Inception-ViT模型的微型铣刀磨损状态预测研究

• 作者: 孙强 李一全 于占江 李成超 许金凯
• 来源期刊: 工具技术
• 学科: 工学
• 关键词: 微细铣削 磨损状态 Inception-ViT 机器视觉
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 3-8
• 页数: 6页
• 分类号: TG714|TH117.1|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7008.2022.01.001

摘要

微细加工过程中,铣刀的磨损状态直接影响加工精度和被加工表面质量.为了预测刀具磨损状态,提出一种Inception-ViT微型铣刀磨损预测模型.通过机器视觉检测装置获取铣刀后刀面磨损图像,依据底刃直径减少量划分特征数据集,通过数据增强方法扩充数据集.借助Inception-ViT模型对数据集进行训练,建立微型铣刀磨损状态预测模型.为了验证模型具有优越性,将本文提出的预测模型与常见分类模型对比分析.实验结果表明,Inception-ViT模型在自建数据集上预测准确率最高可达99.6875％.