-
Model inteligentnega nadzora obrabe in poškodb rezalnih orodij z uporabo termografije : doktorska disertacijaBrili, NikaNadzor obrabe rezalnega orodja pri struženju prispeva k izboljšanju kakovosti izdelkov, optimizaciji stroškov orodja in zmanjšanju števila neželenih dogodkov. Pri maloserijski in posamični ... proizvodnji se operater stroja na podlagi izkušenj odloča, kdaj zamenjati rezalno orodje. Slabe odločitve lahko vodijo do povišanja stroškov, zastojev proizvodnje in izmeta. V disertaciji smo predstavili sistem nadzora stanja rezalnega orodja, ki med in po struženju samodejno prepozna obrabo rezalnega orodja. Za nadzor procesa smo uporabili infrardečo (IR) kamero, ki za razliko od uporabe navadnih industrijskih kamer ne spremlja zgolj vizualnega stanja procesa, ampak zajema še termografsko stanje. Kljub zahtevnemu okolju (vroči ostružki) smo kamero ustrezno zaščitili in namestili tik ob rezalno ploščico, kar omogoča spremljanje obdelave iz neposredne bližine. Material smo obdelovali z različno obrabljenimi rezalnimi ploščicami in ustvarili bazo 18.486 slik, ki so bile namenjene učenju in testiranju modela. Z uporabo globokega učenja in konvolucijske nevronske mreže (CNN) smo razvili napovedni model obrabe in poškodb rezalnega orodja. Pripravljeno bazo slik smo razdelili na slike, ki so nastale med procesom struženja (slike procesa), in na slike, ki so nastale po struženju (termografske slike rezalnega orodja). Ugotovili smo, da je model uspešen na obeh bazah slik. Naučen model na podlagi termografske slike procesa samodejno razvrsti stanje rezalnega orodja glede na primernost za nadaljnjo uporabo pri struženju (brez obrabe, majhna obraba, velika obraba). Točnost klasifikacije za združeno množico vseh slik je 99,92 % in potrjuje ustreznost predlagane metode. Model smo testirali tudi na nepoznanih slikah (spremenjeni obdelovalni pogoji), s čimer smo z več kot 98 % točnostjo klasifikacije potrdili robustnost naučenega sistema pri uporabi za nepoznani material obdelovanca. Takšen sistem omogoča takojšnje ukrepanje v primeru obrabe ali zloma rezalnega orodja, ne glede na znanje in usposobljenost operaterja.Type of material - dissertation ; adult, seriousPublication and manufacture - Maribor : [N. Brili], 2021Language - slovenianCOBISS.SI-ID - 86333443
Link(s):
Digital Library of the University of Maribor – DLUM
Digitalna knjižnica Slovenije - dLib.siDostop z namenskih računalnikov v prostorih NUK
Author
Brili, Nika
Other authors
Klančnik, Simon |
Ficko, Mirko
Topics
Umetna inteligenca |
Odrezavanje |
Disertacije |
Univerzitetna in visokošolska dela |
globoko učenje |
Industrija 4.0 |
rezalna orodja |
struženje |
obraba orodja |
termografija |
doktorske disertacije |
artificial intelligence |
deep learning |
industry 4.0 |
cutting |
cutting tool |
turning |
tool wear |
thermography
Library | Call number – location, accession no. ... | Copy status |
---|---|---|
Library of Technical Faculties, Maribor | pisarna A-003 (FERI) DD BRILI N. Model | available - reading room |
University of Maribor Library | Skladišče II 104244 | available - reading room |
Shelf entry
Permalink
- URL:
Impact factor
Access to the JCR database is permitted only to users from Slovenia. Your current IP address is not on the list of IP addresses with access permission, and authentication with the relevant AAI accout is required.
Year | Impact factor | Edition | Category | Classification | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Select the library membership card:
DRS, in which the journal is indexed
Database name | Field | Year |
---|
Links to authors' personal bibliographies | Links to information on researchers in the SICRIS system |
---|---|
Brili, Nika | 36230 |
Klančnik, Simon | 29571 |
Ficko, Mirko | 20231 |
Select pickup location:
Material pickup by post
Notification
Select pickup location
Pickup location | Material status | Reservation |
---|
Please wait a moment.