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J-GLOBAL ID：202102262155705569   整理番号：21A0077159

Bayes推定に基づくグレースケール画像確率アルゴリズムを用いた工具摩耗検査のための自動かつ正確な方法【JST・京大機械翻訳】

An automatic and accurate method for tool wear inspection using grayscale image probability algorithm based on bayesian inference

著者 (5件)： Li Yingguang (College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, China) ,  Mou Wenping (College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, China) ,  Li Jingjing (College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, China) ,  Liu Changqing (College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, China) ,  Gao James (School of Engineering, University of Greenwich, Chatham Maritime, Kent, ME4 4 TB, United Kingdom)
資料名： Robotics and Computer-Integrated Manufacturing  (Robotics and Computer-Integrated Manufacturing)
巻： 68  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： H0987A  ISSN： 0736-5845  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 精密,迅速および自動化工具摩耗検査は,スマート製造システムにおける製造品質,コストおよび効率に重要である。しかし,工具摩耗の手動検査は,まだ,非効率で,ヒューマンエラーを受けやすく,デジタル化製造に適していない一般的な産業実践である。以前に報告された自動工具摩耗検査方法は,工具摩耗を近似するために,残留摩耗境界(すなわち,部分-非存在元の工具境界)のみを使用するので,不正確であった。著者らは,切断エッジグレースケールの変化法則とオリジナルおよび摩耗境界の相対位置の間の関連原理を発見し,それを,Bayes推論を通して,曲線オリジナル工具境界を正確に再構成する確率関数を確立するために使用した。本論文で報告した実験結果は,以前の自動工具摩耗検査法よりも高い効率と精度を証明した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *摩耗 ,  自動化 ,  生産システム ,  *工具摩耗 ,  *グレースケール ,  *Bayes推定 ,  ヒューマンエラー ,  再構成
準シソーラス用語： 確率アルゴリズム ,  ディジタル化 ,  グレースケール画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ディジタル製造 ,  工具摩耗 ,  自動検査 ,  Bayes推論 ,  グレースケール画像

分類 (1件)： フライス加工  (QC02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： Bayes推定 ,  グレースケール画像 ,  確率アルゴリズム ,  工具摩耗 ,  検査