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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
- DOI
- 10.7735/ksmte.2021.30.1.1
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Because the condition of machining tools has a significant influence on the machine downtime and the quality of machining products, maintaining it is the most important aspect in machining. This paper presents the detection process of the tool wear area and its maximal length based on image processing techniques. After collecting tool images from microscopes on the machine, we extracted region of interest (RoI) from them. Subsequently, we applied median filter, Sobel and Otsu method to RoI images to detect the flank wear area of them. To verify our proposed method, we compared it with the human measurement and image processing techniques proposed by prior literatures. Our experimental results were at least 6.7% more accurate because we used overlaid unworn tool images taken previously . With these techniques, we were able to detect tool wear area and its maximal length even for the worn tool wear area of curved surfaces.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구동향 및 기법
3. 프로그램 모듈 설계
4. 실험결과 및 고찰
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Chen Zhang / 2013 / On-line tool wear measurement for ball-end milling cutter based on machine vision / Computers in Industry 64(6):708~719
Martinsen, K. / 2016 / HumanMachine Interface for Artificial Neural Network based Machine Tool Process Monitoring / Procedia CIRP 41:933~938
Lihong Li / 2016 / An in-depth study of tool wear monitoring technique based on image segmentation and texture analysis / Measurement 79:44~52
Kim, D. U. / 2012 / Design of a Remote Monitoring System for Application to Monitoring of Multiple-Tool Wear / The International Conference of Manufacturing Technology Engineers(ICMTE)2012 :136~136
Lee, J. Y. / 2015 / Image Process for Tool Wear Measure / Korean Society for Precision Engineering Fall Conference :294~295
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