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61.
李玲 《林业机械与木工设备》2004,32(2):46-48
阐述了开发光整加工技术的必要性,着重研究了滚磨加工技术的加工机理与工艺形式,分析了影响加工质量的因素,提出了滚磨光整加工的研究方向。 相似文献
62.
63.
部分的机械设备零件的破坏,总是从零件表面开始的。产品的性能,特别是它的可靠性和耐久度,在很大程度上决定于零件表面层的质量。研究机械加工表面质量,其目的就是为了掌握机械加工中各个工艺对加工表面质量影响的规律,以便利用这些规律来控制加工过程,最终达到改善产品质量、增强产品使用性能的目的。 相似文献
64.
65.
本文研究了电容量、强化时间、电极材料、基体材料对强化层厚度及表面光洁度的影响。对强化层的主要缺陷,如断点、裂纹、气孔等的形成进行了初步分析,提出一些防止措施。 相似文献
66.
67.
基于图像的木材机械加工表面质量评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
实现木材机械加工表面质量自动评价对保证木制品质量和提升其价值有重要意义。根据ASTMD1666-87R04标准中规定的测试方法,对樟子松、白桦、水曲柳板材进行压刨和砂光加工试验,得到有Raised grain、Fuzzy grain、Chip marks缺陷和无缺陷的木材试样。扫描木材试样以获取其表面图像,计算图像的直方图纹理特征和小波纹理特征。对每种特征分别建立基于BP神经网络的分类器并进行训练和测试。测试结果表明,小波纹理特征分类器的正确率达到91.3%,其评价效果优于直方图纹理特征分类器。 相似文献
68.
《林业工程学报》2021,6(4)
结构用锯材在使用之前进行表面质量评价、分级,对于提高木材的综合利用率具有重要作用。综合利用机器视觉技术和深度学习方法,选取国内常用的云杉结构用锯材作为研究对象,通过工业相机采集结构用锯材表面主要缺陷(节子、虫眼、裂纹),并对锯材主要缺陷进行数字化评价分析。先通过自主搭建的机器视觉图像采集装置,采集100块结构锯材正反面表面图像,共获取表面缺陷图像1 450张,其中活节缺陷图像550张、死节缺陷图像320张、裂纹缺陷图像295张、虫眼缺陷图像285张;随后搭建基于YOLOv4的深度学习缺陷检测识别框架,对缺陷图像中80%的图像进行训练,剩余20%用于测试。试验结果表明,基于YOLOv4的深度学习缺陷检测识别框架,能有效识别并准确定位锯材表面缺陷的类型和位置,平均识别率96.7%,其中活节缺陷识别率100%、死节缺陷识别率97.5%、裂纹缺陷识别率90%、虫眼缺陷识别率96.7%,可满足生产应用需求。 相似文献
69.
70.
分析了改进前刨花板表面质量现状,有针对性地对刨花板生产各工序进行系统性的细化调整和改进,使产品表面质量提高,生产成本下降,进入优质产品行列。 相似文献