沈阳航空航天大学科技成果——刀具磨损在线监测技术

TBM掘进刀具磨损实时监测技术及刀盘振动监测分析

TBM 掘进刀具磨损实时监测技术及刀盘振动监测分析一、引言TBM（Tunnel Boring Machine）掘进技术是一种现代化的隧道施工技术，已经在许多国家得到广泛应用。

随着TBM 掘进技术的不断发展，为了保证TBM 的高效、稳定地工作，需要对TBM 掘进刀具进行实时监测和分析。

本文将探讨TBM 掘进刀具磨损实时监测技术和刀盘振动监测分析的方法。

二、TBM 掘进刀具磨损实时监测技术1.磨损机理TBM 掘进刀具的磨损机理主要有切削磨损和磨料磨损两种。

切削磨损是刀具与岩石之间的机械摩擦，导致刀具表面材料的脱落和破坏。

磨料磨损是刀具表面受到岩石磨料撞击，导致表面破坏和剥落。

2.实时监测技术（1）声波信号监测通过在TBM 刀盘上安装声波传感器，可以实时地监测刀具与岩石间的摩擦声，进而判断刀具的磨损情况。

当刀具磨损严重时，摩擦声会变得愈发明显，通过监测声波信号的变化，可以及时判断刀具的使用寿命，避免因过度磨损导致的刀具故障。

（2）图像处理技术通过在TBM 刀盘上安装摄像头，可以实时地拍摄刀具与岩石间的摩擦情况，然后通过图像处理技术对摄像头拍摄到的图像进行分析处理，以判断刀具的磨损情况。

图像处理技术可以通过滤波、边缘检测等方法，实现对图像的分割、特征提取等操作，进而判断刀具的使用寿命。

（3）振动信号监测通过在TBM 刀盘上安装振动传感器，可以实时地监测刀盘的振动情况，进而判断刀具的磨损情况。

当刀具磨损严重时，切削力或岩石磨料对刀具的撞击会导致刀盘的振动增大，通过监测振动信号的变化，可以及时判断刀具的使用寿命。

三、刀盘振动监测分析刀盘振动是TBM 掘进过程中的一个重要问题，它不仅会对TBM 掘进过程产生影响，还会对TBM 设备产生破坏。

因此，对TBM 刀盘的振动进行监测和分析具有重要的意义。

1.振动分析方法（1）时域分析法时域分析法是一种直接观察振动信号波形的方法。

通过对TBM 刀盘上振动传感器采集的振动信号进行时域分析，可以计算出振动信号的振幅、周期等参数，进而判断刀盘的振动状态。

基于软测量技术的刀具磨损的在线监测

基于软测量技术的刀具磨损的在线监测
冯艳;罗良玲;夏林
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2006(0)12
【摘要】刀具磨损的自动监测是现代制造技术的关键技术之一,是保证自动化加工顺利进行的前提之一.在实际生产当中,对刀具磨损的检测,不能停机检测而只能采取在线的间接监测方法.本文在实时监测主轴电机电流信号的基础上,依据机床的相关切削参数,选择刀具磨损量为主导变量,主电机电流为二次变量.提出了基于软测量技术的铣削加工刀具磨损的在线监测和识别的数学模型,并用实验数据加以验证.【总页数】3页(P87-89)
【作者】冯艳;罗良玲;夏林
【作者单位】南昌大学机电学院,江西南昌,330029;南昌大学机电学院,江西南昌,330029;南昌大学机电学院,江西南昌,330029
【正文语种】中文
【中图分类】TG714;TG806
【相关文献】
1.基于卷积神经网络的刀具磨损在线监测 [J], 曹大理; 孙惠斌; 张纪铎; 莫蓉
2.基于切削功率木工刀具磨损在线监测的研究现状 [J], 董伟航;胡勇;田广军;郭晓磊
3.基于长短时记忆卷积神经网络的刀具磨损在线监测模型 [J], 何彦;凌俊杰;王禹林;李育锋;吴鹏程;肖圳
4.基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线监测 [J], 李恒;叶祖坤;查文彬;王禹林
5.基于随机模糊神经网络的刀具磨损量软测量技术 [J], 王军平;敬忠良;王安
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刀具磨损监测及在线补偿控制技术研究

刀具磨损监测及在线补偿控制技术研究随着现代制造业的发展，刀具在机械加工中扮演着举足轻重的角色。

然而，由于刀具在工作中不可避免地会出现磨损，这给生产效率和制品质量带来了一定的负面影响。

为了保障加工质量和延长刀具寿命，刀具磨损监测及在线补偿控制技术应运而生。

刀具磨损监测是刀具管理中的重要环节。

传统的刀具磨损监测一般通过人工观察、测量和记录进行。

然而，这种方法存在着很多局限性，包括人工观察数据的主观性、不及时的监测以及对操作人员的专业要求较高等问题。

因此，迫切需要开发出更加准确、自动化的刀具磨损监测技术。

近年来，随着传感器技术的发展，基于传感器的刀具磨损监测技术逐渐成熟。

例如，利用振动信号进行刀具磨损监测已经取得了很好的效果。

振动信号与刀具磨损之间存在一定的相关性，通过对振动信号的实时监测和分析，可以准确判断刀具是否已经磨损到需要更换的程度。

此外，通过信号处理和模式识别技术，还可以对不同刀具磨损程度进行分类和预测。

这种基于振动信号的刀具磨损监测技术具有非常广阔的应用前景。

除了刀具磨损监测技术，刀具在线补偿控制技术也是提高加工效率和质量的重要手段。

刀具在线补偿控制技术主要通过实时监测和反馈刀具磨损信息，并在加工过程中进行自动补偿，以保持切削参数的恒定，确保加工精度和表面质量。

这种技术的核心是刀具磨损预测和自适应控制算法的研究。

通过建立刀具磨损预测模型，可以准确预测刀具磨损的发展趋势和程度。

然后，根据预测结果，结合自适应控制算法，实时调整加工参数，实现刀具在线补偿控制，从而达到精确加工的目的。

刀具磨损监测及在线补偿控制技术的研究目前面临一些挑战。

首先，刀具磨损监测技术需要解决传感器固定和精度等问题。

特别是在高速和高精度加工中，传感器的安装位置和准确度对监测结果的可靠性有着重要影响。

其次，刀具在线补偿控制技术需要解决实时性和稳定性问题。

不仅要及时获取刀具磨损信息，还要通过控制算法实现切削参数的实时调整，这对算法的复杂度和硬件系统的稳定性提出了更高的要求。

刀具磨损在线检测及刀具寿命实时跟踪技术在FMS中应用

刀具磨损在线检测及刀具寿命实时跟踪技术在FMS中应用孙波;袁宇【摘要】刀具磨损在线检测和刀具寿命实时跟踪是柔性制造系统（FMS）的关键技术之一，通过分析刀具磨损在线检测原理，形成了适合于FMS刀具磨损检测的方案和具体实施办法，通过探讨刀具寿命的主要影响因素，提出了使用雷尼绍NC4非接触式刀具磨损检测系统进行刀具寿命监控的措施，在此基础上，开发了刀具寿命跟踪管理系统。

研究成果提高了刀具磨损检测和刀具寿命管理的准确性与控制效率，有效提升了FMS工件加工合格率和加工精度。

【期刊名称】《制造业自动化》【年(卷),期】2014(000)018【总页数】4页(P19-22)【关键词】FMS;刀具磨损;在线检测;刀具寿命;跟踪技术【作者】孙波;袁宇【作者单位】沈机集团昆明机床股份有限公司，昆明650203;沈机集团昆明机床股份有限公司，昆明650203【正文语种】中文【中图分类】TH1650 引言在柔性制造系统（Flexible Manufacturing System，FMS）的成功应用中，刀具的有效管理对于提高FMS的生产效益、降低投资及运行费用有着十分重要的影响。

刀具是零件或产品最终成型和产品精度有效保证的一个重要因素，在数控刀具的选择上本身就有这样一个原则：寿命高，切削性能稳定、可靠。

然而，作为切削工具，刀具的破损和磨损一直是个问题，而随之带来的废品率、返修率、生产延误等，大大的降低了整个生产环节的效率，增加了运行成本[1,2]。

沈机集团昆明机床股份有限公司（以下简称昆机）研发的FMS 1600柔性制造系统，是由七台双工位卧式加工中心TH6513B/2、30块高精度大规格工作台（1600mm×1800mm）、有效行程大于50米的物流运输线和24个缓冲存储站等组成，如图1所示。

每台加工中心独立配备了80把刀的刀库，对于这样一个庞大的数控机床加工群和刀具资源库，进行刀具磨损检测和在线刀具寿命实时跟踪统计技术的研究势在必行。

刀具磨损在线监测技术研究的探讨

-刀具磨损在线监测技术研究的探讨工程论文刀具磨损在线监测技术研究的探讨MA Xue-tingJIA Na；马雪亭贾娜150040）（东北林业大学机电工程学院，哈尔滨Mechanical and Electrical Engineering College of Northeast Forestry （China）University，Harbin 150040，本文对近几年刀具磨损在线技术的研究进行探讨，得出间接测量方法摘要：较直接测量方法灵活，但直接测量方法敏感性更强。

on-line wear of discusses the research the tool paper Abstract: Thismonitoring technology. It is concluded that the method of the indirect the and flexible than the direct measurement, measurement is more indirect the sensitive than is of method the direct measurement more measurement.刀具磨损；监测信号；间接测量：关键词indirect measurement check signature；Key words: tool wear；34-文章编号：中图分类号：TH161 文献标识码：A 1006-4311（2014）0057-02 基金工程：黑龙江省青年科学基金工程资助（QC06C002）。

），女，黑龙江齐齐哈尔人，副教授，硕士研究生导作者简介：贾娜（1975-1990-师，研究方向为机械设计、木质材料加工、木材加工刀具；马雪亭（），男，山东滨州人，研究生，研究方向为现代林业与木工机械设计及理论。

间接测量刀具磨损的研究 1声发射信号来自于切削区域，受建立声发射信号与刀具磨损状态的关联性 1.1 外界影响较小，且具有准确度高、灵敏性好、响应速度快等优势，适合刀具破损的监控。

一种数控加工中心刀具破损磨损在线检测装置及检测方法

一种数控加工中心刀具破损磨损在线检测装置及检测方法 x 》
本发明涉及一种数控加工中心刀具破损磨损在线检测装置及检测方法，具体技术方案如下：
一、装置构成
本发明装置包括以下设备：
1、工作台：用于固定数控加工中心及相关联部件；
2、检测传感器：包括断裂传感器、磨损传感器、摩擦传感器和温度传感器；
3、控制器：用于接收传感器采集的信息，并将信息进行处理和显示；
4、报警器：用于接收控制器的输出，当传感器采集的信息达到预设标准时，触发报警器进行报警；
5、监视系统：当刀具破损磨损达到预设标准时，将数据实时发送至后台服务器，进行数据存储和分析；
6、网络检测站：将刀具破损磨损状况及时传送至网络服务器，实时进行动态监控。

二、检测流程
1、启动检测装置；
2、启动数控加工中心，将工件按照程序加工；
3、检测传感器实时采集刀具破损磨损状况信息；
4、控制器将采集的信息进行处理，并将处理结果发送至报警器；
5、将采集的信息发送至监控系统，供专业人士进行分析；
6、将采集的信息发送至网络检测站，进行动态监控；
7、当采集的信息到达预设标准时，报警器进行报警；
8、停止检测装置。

基于小波分析和神经网络的刀具磨损实时在线监测方法与相关技术

本技术公开了一种基于小波分析和神经网络的刀具磨损实时在线监测方法，包括：步骤一、三向切削力的检测及传输，步骤二、小波分析处理，步骤三、归一化处理，步骤四、确定神经网络的输入，步骤五、神经网络处理。

本技术方法步骤简单，实现方便，够快速高效地检测出刀具的磨损状态，能够保证加工质量，提高生产效率。

权利要求书1.一种基于小波分析和神经网络的刀具磨损实时在线监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一、三向切削力的检测及传输：采用三向切削测力仪(1)、粘贴在三向切削测力仪(1)表面上的电阻应变片(2)和与电阻应变片(2)连接的动态电阻应变仪(3)实时测量三向切削力，采用数据采集器(4)采集三向切削力，并采用网络滤波器(6)滤除环境噪音干扰信号后将三向切削力信号F x、F y和F z传输给上位计算机(5)；步骤二、小波分析处理：上位计算机(5)调用多分辨率小波分析模块对其接收到的三向切削力信号进行多尺度小波分解，根据公式计算切削力信号在第i个尺度的小波分解上的特征频带的能量E i，并根据公式计算切削力信号在第i个尺度的小波分解上的特征频带的均方差σi；其中，x ij为对三向切削力信号进行多尺度小波分解后重构1～m层高频细节信号的幅值数据，为每层高频细节信号幅值的平均值，i＝1、2、…、m，m为小波分解的尺度总数，j＝1、2、…、n，n＝1024；步骤三、归一化处理：上位计算机(5)根据公式对E i进行归一化处理，得到归一化处理后的切削力信号在第i个尺度的小波分解上的特征频带的能量E′i；并根据公式对σi进行归一化处理，得到归一化处理后的切削力信号在第i个尺度的小波分解上的特征频带的均方差σ′i；步骤四、确定神经网络的输入：上位计算机(5)选出归一化处理后的切削力信号在第i个尺度的小波分解上的特征频带的能量E′i的增幅最大的值E′1i和增幅次大的值E′2i，并选出归一化处理后的切削力信号在第i个尺度的小波分解上的特征频带的均方差σ′i的增幅最大的值σ′1i和增幅次大的值σ′2i；步骤五、神经网络处理：上位计算机(5)将E′1i、E′2i、σ′1i和σ′2i输入预先建立并训练好的三层BP神经网络中，得出三层BP神经网络的输出，三层BP神经网络的输出即为刀具后刀面磨损量VB；其中，预先建立并训练三层BP神经网络的具体过程为：步骤501、建立隐含层神经元数目可变的三层BP神经网络：以步骤四中得到的E′1i、E′2i、σ′1i和σ′2i作为BP神经网络的输入，输入层节点数n1为4 个，以刀具后刀面磨损量VB作为BP神经网络的输出，输出层节点数n3为1个，根据公式确定所述三层BP网络的隐含层节点数n2，建立三层BP神经网络；其中，取a为1～10的自然数；步骤502、训练各个不同隐含层节点数的三层BP神经网络：随机选取刀具不同磨损状态时各自对应的多组切削力实验数据经过步骤一至步骤四的处理，得到多组E′1i、E′2i、σ′1i和σ′2i作为BP神经网络的输入，并以多组E′1i、E′2i、σ′1i和σ′2i分别对应的多个刀具后刀面磨损量VB作为BP神经网络的输出，构建训练样本，对取a为1～10的自然数时所对应的不同隐含层节点数的三层BP神经网络进行训练，得到各个不同隐含层节点数的训练好的三层BP神经网络；步骤503、确定出训练好的三层BP神经网络：上位计算机(5)调用网络误差计算模块计算各个不同隐含层节点数的训练好的三层BP神经网络对应的网络误差，并选择出网络误差最小的隐含层节点数的三层BP神经网络，确定为训练好的三层BP神经网络。

数控机床刀具磨损的智能化在线监控与刀具寿命预测方法

数控机床刀具磨损的智能化在线监控与刀具寿命预测方法随着数控技术的快速发展，数控机床在工业生产中起到了至关重要的作用。

而刀具作为数控机床的重要组成部分，其磨损情况直接影响加工质量和效率。

因此，实现对数控机床刀具磨损的智能化在线监控以及刀具寿命预测成为了工业制造领域亟待解决的问题。

为了实现数控机床刀具磨损的智能化在线监控，首先需要采集和分析刀具状态信息。

目前，常用的刀具状态信息采集手段包括振动传感器、力传感器、电流传感器等。

这些传感器可以即时监测刀具在切削过程中的振动、力以及切削液流量等参数，从而获取刀具的工作状态。

同时，还可以通过视觉检测技术对刀具的磨损情况进行图像分析，实时获取刀具的磨损程度。

在刀具状态信息采集的基础上，还需要建立刀具磨损与刀具寿命之间的关系模型。

刀具磨损的过程是一个复杂的非线性过程，受到众多因素的影响，如切削速度、切削深度、切削材料等。

因此，建立准确的关系模型对于刀具寿命的预测至关重要。

目前，常用的建模方法包括神经网络、遗传算法等，这些方法可以通过大量的实验数据对刀具磨损进行建模，从而预测刀具寿命。

在实现刀具磨损的智能化在线监控的基础上，可以利用预测模型对刀具寿命进行预测。

预测刀具寿命可以帮助企业合理安排刀具更换计划，降低工业制造中因刀具失效而造成的损失。

通过实时监测刀具状态信息，结合已有的关系模型，可以预测刀具剩余寿命，并给出相应的预警提示。

这样，企业可以及时采取措施更换刀具，减少因刀具磨损而造成的生产停机和工件废品的产生。

总之，数控机床刀具磨损的智能化在线监控与刀具寿命预测是实现智能制造的重要一环。

通过采集和分析刀具状态信息，建立刀具磨损与寿命之间的关系模型，以及预测刀具寿命，可以提高工业制造的效率和质量，减少资源浪费和生产损失。

未来，随着物联网、大数据等技术的进一步发展，数控机床刀具磨损的智能化在线监控与刀具寿命预测方法将会得到更广泛的应用和进一步的改进。

虚拟制造系统中刀具磨损预测技术分析

收稿日期：０５—１ —１２０１２
在国内，桂林工业学院张烈平等人通过对ＢＰ神经网络的分析和研究，对传统Ｂ针Ｐ算法的不足，采用Ｌｖｎｅ —Ｍｒｕｒ（Ｍ）ｅｅｂｒｇａａｔＬ优化算法提ｑｄ出一个基于ＢＰ神经网络预测建模系统。通过该
测元件与神经网络结合对刀具寿命进行预测的
人。
１虚拟制造系统中刀具磨损技术的
发展
目前国内外对于刀具磨损状态的预测技术发展较慢，取得一定进展，但是十分有限。在虚拟数控加工发展初期，物理仿真过程都是考虑理想切削状态，它在仿真过程中预先设定
模型。
之间的关系。再以传热学为基础，利用有限差分
计算出切削温度、应力等有关参数带人模型中，即可实现刀具后刀面磨损量的纠算机模拟预测。用 ‘ 这种方法预测还可以改变切削用量、刀具与工件材料的物性值、刀具几何角度等多种条件进行刀具后刀面磨损的计算，进而实现切削状态的最佳预测。２４刀具磨损的偏最小二乘回归分析法．这种计算刀具磨损的方法是以回归分析理论为基础的。由于切削刀具磨损产生的机理较复杂，影响因素较多，因此建立一个准确使用的回归
这一特性公式揭示了切削加工过程中刀具磨
损量与磨损区域中应力、温度、切削速度和磨损率
２１刀具体积磨损的计算．对于刀具体积磨损的计算通常采用由拉宾诺维奇（ａｉｗｃ）Ｒｂｏｉ提出的磨粒磨损简化计算模型ｎｚ和由阿恰德（ｒａ）Ａｅｒ提出的粘结磨损简化计算ｈｄ
同时磨损，尺寸磨损主要表现为沿工件径向的刀

基于软测量技术的刀具磨损的在线监测

ｅｓｒｈｕｏｔｃｉｉｇＤｒｇｔｅａｔａｃｉｉｇｈｏｌｗｅｒｗｓｍｅｓｒｄｂｎｉｃｎｔｒｉｓｅｄｏｙｓｐｉｇｎｕｅｔｅａｔｍａｉｍａｈｎｎ．ｕｉｈｃｕｌｍａｈｎｎ，ｔｅｔｏａａａｕｅｙｉｄｒｔｍｏｉｎｔａｆｂｔｐｎｃｎｅｏｏｔｅｍａｈｎ．Ｂａｕｎｈｉｔｒｃｒｅｔｒａ —ｔｌ，ａｄｓｌｃｉｇｔｅｔｏａｓｔｅｍａｎｖｒｂｅａｄｔｅｍａｎｍｏｏｈｃｉｅｙｍｅｓｒｇｔｅｍａｎｍｏｏｕｒｎｅｌｉｙｎｅｅｔｈｏｌｉｍｅｎｗｅｒａｈｉａｉｌｎｈｉｔｒａｃｒｅｔｓｔｅｓｃｎａａｌ．Ａｔｏｆｎ—ｌｅｍｏｉｒａｄｉｅｔｉａｉｎｆｒｔｅｔｏｅｒｂｓｄｏｈｏｔｕｎｈｅｏｄｖｒｂｅａｉｍｅｈｄｏｏｉｎｔｎｄｎｉｃｔｏｌａａｅｎｔｅｓｆ —ｍｅｓｒｇｔｃｎｌ — ｎｏｆｏｏｈｗａｕｉｅｈｏｏｎ
损的在线监测和识别的数学模型，并用实验数据加以验证。关键词：软测量技术；刀具磨损；主电机功率；在线监测
中图分类号：Ｔ７４；Ｔ８６Ｇ１Ｇ０文献标识码：Ａ文章编号：ｉ０ — ８１（０６２— ８３０１３８２０）１０７—
系。用机床电机电流作为刀具磨损的监控参数有以下

平面磨床的刀具磨损在线监测与预警

平面磨床的刀具磨损在线监测与预警平面磨床是一种常用的机械设备，广泛应用于金属加工行业中。

在加工过程中，刀具的磨损是无法避免的问题，对于平面磨床操作人员来说，了解刀具磨损程度对保持加工质量和提高工作效率至关重要。

然而，传统的刀具磨损监测方式依赖于经验、目测和手感，容易导致误判和漏判，同时也浪费了大量的时间和劳动力。

为了解决这一问题，工程技术人员提出了基于在线监测与预警技术的刀具磨损监测方法。

在线监测与预警技术通过将传感器安装在平面磨床上，实时获取刀具的工作状态和磨损情况，通过数据分析和算法处理，可以准确判断刀具的磨损程度，并提前预警。

这种技术有以下几个优势：首先，在线监测与预警技术能够实现实时监测，及时发现刀具的磨损情况。

传感器可以实时采集刀具的温度、振动、电流等信息，并与预设的磨损标准进行对比分析。

一旦刀具的磨损超过预设标准，系统会自动发出警报，提醒操作人员进行维护和更换。

其次，该技术能够减少人为误判和漏判的问题。

传统的磨损监测方式依赖于操作人员的经验和主观判断，容易出现判断不准确的情况。

而在线监测与预警技术基于数据分析和算法处理，可以客观准确地评估刀具的磨损程度，避免了人为因素的干扰。

此外，在线监测与预警技术可以提高工作效率和降低生产成本。

传统的刀具磨损监测需要停机检查或定期更换刀具，这不仅浪费了时间和劳动力，还增加了生产成本。

而在线监测与预警技术可以在刀具磨损达到一定程度时提醒及时维护或更换，避免了生产过程中的不必要停机和人力浪费。

在实际应用中，基于在线监测与预警技术的刀具磨损监测系统需要具备以下几个关键功能：首先，需要可靠的传感器，能够准确获取刀具的工作状态和磨损情况。

传感器选择应根据具体情况进行，可以包括温度传感器、振动传感器、电流传感器等。

这些传感器应该具备高精度、高灵敏度、抗干扰等特点。

其次，需要稳定可靠的数据传输和处理系统。

监测系统应能够实时接收传感器采集的数据，并进行数据分析和处理。

沈阳航空航天大学科技成果——内外细缝测量技术

沈阳航空航天大学科技成果——内外细缝测量技术本成果通过分析工业相机获取的内外细缝图像，测量出内外细缝的宽度，解决了内外细缝测量效率低的问题，提高了内外细缝测量的精度和效率。

本成果由相机、镜头、镜头转向器、光照模块、以及图像处理模块组成，其中图像处理算法部分包括均值滤波、中值滤波、以及求取平均缝隙宽度。

光源将光信号照射在管道内壁的缝隙上，镜头转向器将光信号通过内部的45度棱镜反射给镜头转向器输出端的镜头，镜头再将光信号传给相机中的感光芯片，感光芯片将光信号转变为电信号通过网线将电信号传给图像处理模块，图像处理模块通过图像滤波去除图像噪声，再获得缝隙边缘并求得平均宽度，实现高精度的内外缝隙测量，测量精度可达0.02mm。

细缝测量装置
合作方式：技术服务、双方协商。

刀具磨损在线监测技术的研究和应用

刀具磨损在线监测技术的研究和应用随着先进制造业技术的不断发展，对于刀具磨损在线监测技术的研究和应用也越来越重要。

因为刀具作为制造行业中必不可少的工具，其磨损情况直接影响到加工质量和效率，而在生产过程中实时进行磨损监测则可以避免一些不必要的损失和浪费。

近年来，国内外专家学者对于刀具磨损在线监测技术进行了深入的研究，并已经取得了一些令人瞩目的成果。

如今，基于机器视觉、声学、振动等技术的刀具磨损在线监测系统已经广泛应用于机床、自动化生产线等生产领域，为企业的生产管理带来了极大的便利。

一、刀具磨损在线监测技术的发展现状目前，刀具磨损在线监测技术主要包括视觉、声学和振动三种技术，其中视觉技术应用最广泛。

从机器视觉角度来看，刀具磨损在线监测技术主要包括两部分内容：一是对刀具轮廓、几何参数等进行检测和分析，判断刀具是否需要磨损；二是对刀具表面进行检测和分析，判断磨损程度，为磨损量的估计做出相关决策。

显然，这些技术为生产现场的磨损监测和生产决策提供了非常重要的支持。

从实际应用来看，机器视觉技术广泛应用于各类切削加工系统、检测系统和加工质量检测系统。

以自动化生产线为例，通过在机床上安装合适的摄像设备，生产线管理员可以实时监测刀具磨损程度和加工质量，及时进行维护和更换，保证生产效率和品质稳定性。

二、刀具磨损在线监测技术的面临的问题和挑战尽管刀具磨损在线监测技术在生产领域应用广泛，但也面临着一系列技术难题和需求挑战。

主要表现在：1.精度和稳定性需求：因为刀具的磨损和加工质量直接相关，所以刀具磨损在线监测技术必须具有高精度和高稳定性，保证监测结果准确。

2.大数据处理能力：生产场景中切削加工数据庞大，需要快速、准确地进行处理和分析。

3.运维成本和效率：磨损在线监测系统的维护成本较高，且运维人员涉及专业领域较广，需要不断提升效率和降低成本。

显然，这些技术和应用需求是刀具磨损在线监测技术需要攻克的主要难点。

三、未来刀具磨损在线监测技术发展趋势尽管在面临着一系列挑战和技术难题，但是随着科学技术的不断进步以及生产现场的逐渐智能化，未来刀具磨损在线监测系统仍将保持一定的发展趋势。

一种新的利用CCD成像系统的刀具磨损测量技术

一种新的利用CCD成像系统的刀具磨损测量技术摘要本文提供了一种可靠的用来测量不同的刀具磨损参数的连续测量方法。

当今的现代图像处理技术和机器成像系统的发展使得反复连续测量刀具磨损成为可能。

这个系统具有灵活性，高分辨率和高精密度的特点。

本系统包括：用来照射刀具的光源、CCD相机、直线投射器上的激光二极管（用来估算剖面深度）、捕捉图片的仪器、以及一台电脑。

这项技术的特殊特性就在于它是利用照射在刀具表面激光光栅来决定侧面深度，因此它比其他的只能测量二维剖面的技术有优越性。

通过本文提供的技术可以轻松的获得三维表面的概况，而不需要使用很复杂的测量系统。

而其他的一些连续测量方法都比较浪费时间或需要昂贵的辅助测试设备，比如说声波测量，力传动测量，轴测流器，振动传感器等，本文也与它们进行了比较。

关键词：CCD相机；图像处理；机器成像系统1．介绍据相关资料记载，许多利用单传感器和多传感器来监测刀具磨损的策略已经被开发出来。

同时，相关的在信号处理，热熔传感器，人工智能技术等领域的研究也比较广泛。

通常主要有两种磨损机制减少刀具的使用寿命，一种是侧面磨损，另一种是凹陷磨损。

侧面磨损通常发生在刀具外表，其主要归因于刀具与机器表面的粗糙摩擦。

凹陷磨损主要发生在刀具的倾斜面,并会改变薄片刀具的接触面，因此它会影响到削切的过程。

传统意义下磨损是在实验室环境下通过精密显微镜测量的。

侧面磨损区取决于刀刃的最高点与磨损表面底部之间的最大距离（用V Bmax 表示）。

侧面磨损测量因此与以下因素有关：未磨损刀刃（不和工件接触的那一部分刀刃，即主切口），斜面或圆刀口的弧半径、次要切口。

主要取决于：- 最大深度切口上的主侧面的长度Wmax- 最大深度切口上的侧磨损区域的宽度用W表示，这个区域侧磨损的最大宽度就是Wmax，见图表1所示：其他类型的刀具磨损取决于：- 斜面或圆刀口上的磨损宽度的平均值，用VC表示- 次要切口宽度的平均值，用VS表示复杂的磨损环境使得很难去区分侧面磨损和凹陷磨损的界限，显然这样做浪费时间也没什么意义。

一种刀具磨损检测方法

一种刀具磨损检测方法
刀具磨损检测方法通常使用以下几种技术：
1. 视觉检测：通过摄像头或显微镜等设备对刀具表面进行观察和拍摄，然后使用图像处理算法分析图像特征，识别和评估刀具的磨损程度。

2. 振动检测：通过在切削加工过程中监测刀具振动信号，利用振动参数的变化来判断刀具磨损情况。

磨损会导致切削时的振动增加。

3. 声波检测：利用麦克风等设备收集切削声音信号，然后使用信号处理和模式识别算法分析声音信号的特征，以检测刀具的磨损情况。

4. 动力学模型：基于切削力或功率等参数的变化，建立刀具磨损的动力学模型，通过实时监测这些参数的变化来判断刀具的磨损程度。

以上方法可以单独使用或结合使用，根据具体应用场景和需求选择合适的方法进行刀具磨损检测。