Online Detection of Turning Tool Wear Based on Machine Vision

侧面 GSM演进的增强数据速率 灰度 刀具磨损 面子(社会学概念) 霍夫变换 人工智能 计算机视觉 转化(遗传学) 机器视觉 图像处理 计算机科学 工程类 图像(数学) 机械加工 机械工程 社会科学 生物化学 化学 社会学 人类学 基因
作者
Xinfeng Dong,Yongsheng Li
出处
期刊:Journal of Computing and Information Science in Engineering [ASME International]
卷期号:22 (5) 被引量:5
标识
DOI:10.1115/1.4053919
摘要

Abstract To identify the tool wear in real time, this article builds the online detection system and proposes an integrated image processing method to measure the wear width for flank face of turning tool. First, the images of flank face wear are collected by the image acquisition system. Second, the collected images are cropped near the flank face wear, and the wear area and background for the cropped images are separated by k-means clustering algorithm. Then, the wear edge is identified by the grayscale transformation and edge detection algorithm, and the wear width is calculated by Hough transformation. Finally, the cutting experiment is carried out on MAG HTC200 CNC lathe to verify the validity of the proposed method, and the results show that the identified wear width by the proposed method and actual measured wear width for flank face of turning tool are in good agreement and show the proposed method is effective and have micron scale calculation accuracy.
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