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Robust estimation of chip clogging with supervised learning using tool surface image
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DOI：10.1016/j.cirp.2025.04.039.png)
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摘要
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对金刚石涂层钻头底部表面芯片堵塞的评估传统上由技术人员通过目视检查完成。本研究通过构建一个基于监督式机器学习的堵塞判别器，利用钻头表面图像复制了这种感官评估。识别出能够在最小化磨损或涂层影响的同时确保高判别精度的图像特征。验证结果表明，方向梯度直方图和亮度累积分布函数能够有效构建一个鲁棒的堵塞判别器，不受表面条件的影响。该方法实现了高效的堵塞评估，有助于实际应用，并改进了工业环境中的钻头性能评估。
期刊
C
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0
论文数:
200
被引数:
1
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