RT info:eu-repo/semantics/conferenceObject
T1 Tool wear monitoring in milling using aZIBO shape descriptor
A1 García Ordás, María Teresa
A1 Alegre Gutiérrez, Enrique
A1 Barreiro García, Joaquín
A1 García Ordás, Diego
A1 González Castro, Víctor
A2 Ingenieria de Sistemas y Automatica
K1 Ingenierías
K1 aZIBO
K1 Hu
K1 Flusser
K1 Desgaste de la herramienta
K1 kNN
AB En este documento, se lleva a cabo un proceso de monitoreo del desgaste de la herramienta para determinar la condición de desgaste y para asegurar el uso óptimo de las herramientas antes de su reemplazo durante las operaciones de mecanizado de metales. El conjunto de datos se compone de 53 inserciones de corte. Todos ellos fueron preprocesados y el desgaste de los bordes fue segmentado, resultando 212 bordes establecidos. Para describir la forma de desgaste, se usó un descriptor de forma aZIBO y sus resultados se compararon con dos descriptores clásicos, Hu y Flusser. La clasificación se llevó a cabo utilizando kNN con 1, 3, 5, 7, 9 y 11 vecinos y seis distancias: Cosine, Euclidean, IntersetcDist, ChiSquare, SqDist y Cityblock. Se han llevado a cabo dos clasificaciones: una de ellas con tres clases diferentes (baja, media y alta wexar -L, M y H, respectivamente) y la otra con solo dos clases: baja (L) y alta (H). El descriptor aZIBO ofrece mejores resultados que los clásicos, con una tasa de aciertos del 60,84% y un 81,13% utilizando las etiquetas L-M-H y L-H, respectivamente.
SN 978-84-697-0589-6
YR 2019
FD 2019-04-17
LK http://hdl.handle.net/10612/10410
UL http://hdl.handle.net/10612/10410
NO XXXV Jornaas de Automática, 3-5 de Septiembre, 2014, Valencia
DS BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
RD 30-abr-2024