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薄壁件铣削加工颤振的图像特征提取与识别
文献摘要：
目前,针对薄壁件铣削加工过程中的颤振识别问题,普遍采用传感器信号进行判别与预测,而没有建立颤振特征与加工表面的相关联系.本文利用图像处理与模式识别技术,通过铣削表面图像实现薄壁件加工状态的精确辨识与预测.首先,设计了混合滤波方案,实现了采集图像的预处理;然后,通过改进的局部二值模式和灰度共生矩阵提取图像的颤振纹理特征,并以K近邻分类算法对铣削加工过程中采集的图像进行预测和识别.实验结果表明:该模型辨识的准确率为95.5％,算法平均运行时间为0.069 s.实验结果验证了该方法具有较高的辨识准确率,同时满足颤振预测及检测的实时性需求,对薄壁件铣削加工状态的识别及智能加工具有良好的指导意义.
文献关键词：
图像识别;铣削颤振;薄壁件;局部二值模式;混合滤波
中图分类号：
作者姓名：
李茂月;刘硕;田帅;肖桂风
作者机构：
哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨150080
文献出处：
引用格式：
[1]李茂月;刘硕;田帅;肖桂风-.薄壁件铣削加工颤振的图像特征提取与识别)[J].吉林大学学报（工学版）,2022(02):425-432
A类：
B类：
图像特征提取,特征提取与识别,铣削加工过程,传感器信号,相关联,模式识别技术,表面图像,薄壁件加工,加工状态,混合滤波,采集图像,局部二值模式,灰度共生矩阵,振纹,纹理特征,近邻,分类算法,模型辨识,运行时间,性需求,智能加工,图像识别,铣削颤振
AB值：
0.328155
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