基于GAF-CNN的刀具磨损程度识别研究

摘要：

针对刀具磨损的检测需求,提出一种GAF-CNN方法,对铣刀的力信号进行格拉姆角场处理,以铣刀的一维力信号转化的二维图像作为卷积神经网络的输入,进而识别出刀具磨损的3种状态.经过实验,GAF-CNN分别在训练集和测试集得到99%和98%的准确率.最后,将文中实验结果与采用相同数据集并以处理过的时序信号作为输入的其它实验进行对比.对比结果显示,提出的GAF-CNN方法对刀具磨损程度识别有更高的分类准确率,证明了该方法的可行性.

关键词：刀具磨损、深度学习、卷积神经网络、格拉姆角场

分类号：TH164

资助基金：吉林化工学院博士启动基金项目2021

在线出版日期：2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-10,13