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利用RBF神经网络识别切屑形态  
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【英文篇名】 Recognize Chip Shape Using RBF Neural Network
【下载频次】 ★★
【作者】 张利国; 刘献礼; 肖露; 袁巧玲;
【英文作者】 ZHANG Li-guo; LIU Xian-li; XIAO Lu; YUAN Qiao-ling (Mechanical & Power Engineering College; Harbin Univ. Sci. Tech.; Harbin 150080; China);
【作者单位】 哈尔滨理工大学机械动力工程学院; 哈尔滨理工大学机械动力工程学院 黑龙江 哈尔滨; 黑龙江 哈尔滨;
【文献出处】 哈尔滨理工大学学报 , Journal of Harbin University of Science and Technology, 编辑部邮箱 2002年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 RBF神经网络; 特征提取; 图像识别; 切屑形态;
【英文关键词】 radbas neural network; feature extracting; image recognition; chip shape;
【摘要】 针对自动化加工中切屑生成过程的监控问题,研究了径向基函数神经网络在切屑形态图像识别中的应用,提出了面积比,欧拉数,伸长度等切屑形态图像的几何特征.以这些特征作为神经网络的输入矢量,利用径向基函数网络(RBF),采用了递推最小二乘法训练该网络,并开发了相应的计算机程序.试验证明:此法具有良好的实时处理性和适应性,识别率达到90%.
【英文摘要】 Aiming at the problem of process monitoring of chip generating in automatic machining, chip shape recognition using radbas neural network was studied. Area ratio feature, Euler number feature and disperse degree feature etc. Geometry features of chip shape image were put forward and those features were as inputting vector of neural network. Radbas neural network was adopted and training the network using RLS. On the basis of experiment the calculating program was developed and it has excellent real time pro...
【分类号】 TH164
【正文快照】 131 言 金属切削在现代制造活动中占有较大的比例,CNC,FMC;FMS,CIMS,IMS是现代机械制造及其自动化的发展方向,目前作为研究焦点的切屑形态的过程监控问题,在这些自动化、无人化加工系统中显得尤为重要.刀具断屑失效将导致切屑缠绕工件和刀具,不仅会造成加工表面质量和生产效率

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