【摘 要】
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文章在现有刀具磨损检测算法的研究基础上,针对铣削刀具磨损检测提出了一种基于卷积神经网络的刀具磨损检测算法。对原始的AlexNet卷积神经网络参数以及训练算法进行了优化,
【机 构】
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天津工业大学机械工程学院,天津工业大学天津市现代机电装备技术重点实验室,河北工业大学机械工程学院
【基金项目】
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河北省科技计划项目(16211803D);国家自然科学基金项目(51605329);天津市自然科学基金项目(17JCQNJC03600,18JCQNJC05300);天津市高等学校创新团队培养计划(TD13-5037)
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文章在现有刀具磨损检测算法的研究基础上,针对铣削刀具磨损检测提出了一种基于卷积神经网络的刀具磨损检测算法。对原始的AlexNet卷积神经网络参数以及训练算法进行了优化,同时搭建了实验平台,进行了机床切削实验并采集了大量的工件纹理图片,使用这些图片样本对所改进的方法进行验证并与其他算法进行了对比研究。结果表明,改进后的AlexNet卷积神经网络算法能够更好地对刀具磨损程度进行判断。
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