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

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。

关键词：多视觉特征融合、STC89C52、高速机床、刀具状态

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分类号：TN911-34;TP39

资助基金：国家自然科学基金项目61302124；江苏省自然科学基金研究项目BK20130235；常州市科技支撑计划工业项目CE20150014

在线出版日期：2017-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：167-171