刨花切削控制参数优化的计算机视觉方法研究中期报告

刨花切削控制参数优化的计算机视觉方法研究中期报告本研究的目的是探讨如何通过计算机视觉方法优化刨花切削控制参数，以提高加工精度和效率。在前期的研究中，我们已经完成了相关的文献调研和实验方案设计，并进行了

刨花切削控制参数优化的计算机视觉方法研究中期报 告 本研究的目的是探讨如何通过计算机视觉方法优化刨花切削控制参 数，以提高加工精度和效率。在前期的研究中，我们已经完成了相关的 文献调研和实验方案设计，并进行了数据采集和预处理。在本中期报告 中，我们主要介绍以下方面的研究进展： 一、切削参数优化模型建立 我们通过对已有的文献进行综合分析和实验验证，确定了与刨花切 削控制参数有关的重要因素，包括刀具类型、切削速度、进给速度、切 削深度、切削宽度、切削角等。我们还运用多元线性回归分析方法，建 立了刨花切削控制参数的优化模型，为后续的优化计算和分析提供了科 学依据。 二、图像识别与特征提取 针对刨花切削过程中的实时图像数据，我们采用了基于卷积神经网 络的图像识别技术，对图像进行了分类识别和特征提取。通过对训练集 和测试集的分析，我们可以得到准确率高达95%以上的分类器，为后续 的图像处理和分析提供了有效的数据工具支持。 三、切削过程分析与优化 在对刨花切削过程的实时图像数据进行分析后，我们能够得到切削 质量和加工效率等方面的相关参数。同时，我们可以通过将图像数据与 切削控制参数优化模型相匹配，得到不同参数组合下的最优结果。这为 制定最佳的切削控制策略提供了科学依据，同时为提高刨花切削的加工 精度和效率提供了新的思路。 四、未来探索方向 在后续的研究工作中，我们将继续深化对刨花切削过程的图像分析