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Inception-ViT模型的微型铣刀磨损状态预测研究
文献摘要：
微细加工过程中,铣刀的磨损状态直接影响加工精度和被加工表面质量.为了预测刀具磨损状态,提出一种Inception-ViT微型铣刀磨损预测模型.通过机器视觉检测装置获取铣刀后刀面磨损图像,依据底刃直径减少量划分特征数据集,通过数据增强方法扩充数据集.借助Inception-ViT模型对数据集进行训练,建立微型铣刀磨损状态预测模型.为了验证模型具有优越性,将本文提出的预测模型与常见分类模型对比分析.实验结果表明,Inception-ViT模型在自建数据集上预测准确率最高可达99.6875％.
文献关键词：
微细铣削;磨损状态;Inception-ViT;机器视觉
中图分类号：
作者姓名：
孙强;李一全;于占江;李成超;许金凯
作者机构：
长春理工大学跨尺度微纳制造教育部重点实验室
文献出处：
引用格式：
[1]孙强;李一全;于占江;李成超;许金凯-.Inception-ViT模型的微型铣刀磨损状态预测研究)[J].工具技术,2022(01):3-8
A类：
B类：
Inception,ViT,铣刀,状态预测,预测研究,微细加工,加工过程,加工精度,加工表面质量,刀具磨损状态,磨损预测,机器视觉检测,检测装置,后刀面磨损,分特征,特征数据集,数据增强,增强方法,充数,验证模型,分类模型,模型对比分析,自建数据集,预测准确率,微细铣削
AB值：
0.343463
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