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基于YOLOv11-Seg与Transformer模型的刀具磨损多步向前实时预测方法
1
作者
肖御风
张超勇
+2 位作者
赛希亚拉图
孟一帆
朱传军
《中国机械工程》
北大核心
2025年第12期2944-2951,共8页
针对传统刀具磨损预测精度低、泛化能力差、难以实现磨损状态实时预测的问题,提出一种融合YOLOv11-Seg模型与Transformer模型的刀具磨损多步向前实时预测方法。搭建数控机床刀具磨损在机监测实验平台,采用PMC编程实现刀具自动切削和磨...
针对传统刀具磨损预测精度低、泛化能力差、难以实现磨损状态实时预测的问题,提出一种融合YOLOv11-Seg模型与Transformer模型的刀具磨损多步向前实时预测方法。搭建数控机床刀具磨损在机监测实验平台,采用PMC编程实现刀具自动切削和磨损区域自动拍照。采用改进YOLOv11-Seg模型进行刀具磨损量检测,引入CoordAtt坐标注意力机制和Shape-IoU损失函数以提高磨损区域分割的精度。基于刀具磨损时序数据和实时磨损量数据构建改进Transformer多步向前刀具磨损预测(AFTWP)模型,并在改进Transformer模型中引入残差校正机制,提高了MFTWP模型预测的精度和稳定性。采用公开数据集和实验数据集测试改进模型,将结果与传统预测模型进行比较,验证了提出的多步向前实时预测模型的精确性和泛化能力。
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关键词
刀具磨损监测
多步向前刀具磨损预测
yolov
11
-seg
模型
Transformer模型
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职称材料
题名
基于YOLOv11-Seg与Transformer模型的刀具磨损多步向前实时预测方法
1
作者
肖御风
张超勇
赛希亚拉图
孟一帆
朱传军
机构
湖北工业大学机械工程学院
华中科技大学机械科学与工程学院
出处
《中国机械工程》
北大核心
2025年第12期2944-2951,共8页
基金
高端数控机床与基础制造装备科技重大专项(2024ZD0707501)
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作专项(2022YFE0114200)。
文摘
针对传统刀具磨损预测精度低、泛化能力差、难以实现磨损状态实时预测的问题,提出一种融合YOLOv11-Seg模型与Transformer模型的刀具磨损多步向前实时预测方法。搭建数控机床刀具磨损在机监测实验平台,采用PMC编程实现刀具自动切削和磨损区域自动拍照。采用改进YOLOv11-Seg模型进行刀具磨损量检测,引入CoordAtt坐标注意力机制和Shape-IoU损失函数以提高磨损区域分割的精度。基于刀具磨损时序数据和实时磨损量数据构建改进Transformer多步向前刀具磨损预测(AFTWP)模型,并在改进Transformer模型中引入残差校正机制,提高了MFTWP模型预测的精度和稳定性。采用公开数据集和实验数据集测试改进模型,将结果与传统预测模型进行比较,验证了提出的多步向前实时预测模型的精确性和泛化能力。
关键词
刀具磨损监测
多步向前刀具磨损预测
yolov
11
-seg
模型
Transformer模型
Keywords
tool wear monitoring
multi-step forword tool wear prediction(MFTWP)
yolov11-seg model
Transformer
model
分类号
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv11-Seg与Transformer模型的刀具磨损多步向前实时预测方法
肖御风
张超勇
赛希亚拉图
孟一帆
朱传军
《中国机械工程》
北大核心
2025
0
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