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J-GLOBAL ID:202002271037342256   整理番号:20A0044068

Gabor-GLCM工作物の表面テクスチャ特徴に基づく工具状態視診【JST・京大機械翻訳】

Tool Status Visual Diagnosis Based on Gabor-GLCM Workpiece Surface Texture Features
著者 (5件):
資料名:
号: 10  ページ: 60-64  発行年: 2019年 
JST資料番号: C4103A  ISSN: 1001-2265  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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フライス加工プロセスの間,オンライン停止工具の摩耗破損の迅速検出と予測を実現するために,Gabor-GLCM工作物表面のテクスチャ特徴に基づく工具状態視認方法を提案した。まず第一に,Gaborフィルタの虚数部と工作物テクスチャ画像を畳み込み,Gabor特徴を抽出した。次に畳込み画像にGLCMを用いて2次統計特徴を抽出し、抽出した特徴ベクトルを直列にし、回転正規化後、工作物テクスチャの特徴集合を描く。最後に、回転正規化特徴集合をSVM訓練分類モデルに入力し、実験で得られたフライス加工工作物表面のテクスチャ画像データベースでテストを行った。実験結果により,本方法は,98.667%の高い分類精度を持ち,そして,工具摩耗状態の監視精度およびリアルタイム性を改善した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (4件):
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