作者：桑宏强; 张新建; 刘丽冰; 金国光; 陈丽莎刀具磨损检测alexnet卷积神经网络工件纹理
摘要：文章在现有刀具磨损检测算法的研究基础上,针对铣削刀具磨损检测提出了一种基于卷积神经网络的刀具磨损检测算法。对原始的AlexNet卷积神经网络参数以及训练算法进行了优化,同时搭建了实验平台,进行了机床切削实验并采集了大量的工件纹理图片,使用这些图片样本对所改进的方法进行验证并与其他算法进行了对比研究。结果表明,改进后的AlexNet卷积神经网络算法能够更好地对刀具磨损程度进行判断。
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《组合机床与自动化加工技术》（CN：21-1132/TG）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度，颇受业界和广大读者的关注和好评。 《组合机床与自动化加工技术》主要讨论新技术在生产工程领域内的实际应用，内容侧重大批量制造技术及成套技术装备的开发设计。读者对象为从事机电装备研发与设计的工程师、高等机电院校的师生及学者等。
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