In this paper, a method for on-mach

In this paper, a method for on-machine tool condition monitoring by processing the turned surface images has been proposed. Progressive monitoring of cutting tool condition is inevitable to maintain product quality. Thus, image texture analyses using gray level co-occurrence matrix, Voronoi tessellation and discrete wavelet transform based methods have been applied on turned surface images for extracting eight useful features to describe progressive tool flank wear. Prediction of cutting tool flank wear has also been performed using these eight features as predictors by utilizing linear support vector machine based regression technique with a maximum 4.9% prediction error.

Results (Thai) 1:

ในกระดาษนี้ วิธีการบนเครื่องเครื่องมือตรวจสอบสภาพโดยการประมวลผลภาพพื้นผิวใช้งานได้แล้วเสนอ ก้าวหน้าในการตรวจสอบสภาพเครื่องมือตัดที่จะหลีกเลี่ยงการรักษาคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ดังนั้น ภาพพื้นผิวการวิเคราะห์ใช้เมตริกซ์เกิดร่วมระดับสีเทา Voronoi tessellation ซ้ำและ wavelet แยกแปลงตามวิธีถูกใช้บนเปิดภาพพื้นผิวสำหรับการแยกแปดประโยชน์คุณสมบัติเพื่ออธิบายการสวมปีกมือก้าวหน้า รวมทั้งได้ทำประมาณการตัดมือลอบสวมรับใช้เหล่านี้แปดคุณสมบัติเป็นการทำนาย โดยใช้เทคนิคการถดถอยเครื่องใช้เวกเตอร์สนับสนุนเชิงเส้นความคาดเดา 4.9% สูงสุด

Results (Thai) 2:

ในบทความนี้เป็นวิธีการสำหรับการตรวจสอบสภาพเครื่องเครื่องมือโดยการประมวลผลภาพที่ผิวได้รับการเสนอ การตรวจสอบความก้าวหน้าของการตัดเงื่อนไขเครื่องมือที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะรักษาคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ดังนั้นพื้นผิวของภาพการวิเคราะห์โดยใช้สีเทาเมทริกซ์ระดับร่วมการเกิด Voronoi tessellation และแปลงเวฟเล็ตวิธีการตามที่ได้รับนำไปใช้กับภาพที่ผิวสำหรับการสกัดคุณสมบัติที่มีประโยชน์ในการอธิบายถึงแปดเครื่องมือก้าวหน้าสึกหรอ การคาดการณ์ของเครื่องมือตัดสวมใส่ด้านข้างยังได้รับการดำเนินการโดยใช้แปดคุณสมบัติเหล่านี้เป็นตัวทำนายโดยใช้เวกเตอร์สนับสนุนเครื่องตามเทคนิคการถดถอยเชิงเส้นกับข้อผิดพลาดการทำนายสูงสุด 4.9%

Results (Thai) 3:

ในกระดาษนี้ , วิธีการในการตรวจสอบสภาพเครื่องจักร โดยกระบวนการเปลี่ยนพื้นผิวภาพที่ได้รับการเสนอ การติดตามความก้าวหน้าของการตัดภาพเป็นเครื่องมือที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ เพื่อรักษาคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ดังนั้น ลักษณะของภาพโดยการใช้สีเทาระดับเมตริกซ์ Name tessellation และเวฟเลตต่อเนื่องโดยใช้วิธีการแปลงมาใช้เปิดภาพพื้นผิวสำหรับการสกัดแปดคุณลักษณะที่มีประโยชน์เพื่ออธิบายเครื่องมือใส่ปีกก้าวหน้า คำทำนายของเครื่องมือตัดปีกใส่ยังได้รับการใช้คุณสมบัติเหล่านี้แปดปัจจัยโดยใช้เครื่องใช้สนับสนุนการถดถอยเชิงเส้นเวกเตอร์ด้วยเทคนิคสูงสุด 4.9% ทำนายผิดพลาด