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摘要
刀具作为DNC车间不可缺少的资源,其全寿命周期管理受到许多大型制造企业的重视,而刀具信息的标识和寿命预测是实现刀具管理的难点和关键。针对刀具信息标识,主要研究了刀具信息的直接标刻技术和刀具信息的自动识别技术,提出了用条状光源作为辅助光源的方法来提高条码识别率的方法;针对刀具寿命预测,提出了基于BP神经网络的预测方法,介绍了该算法的基本思想,并给出了实验结果。
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刀具作为DNC车间不可缺少的资源,其全寿命周期管理受到许多大型制造企业的重视,而刀具信息的标识和寿命预测是实现刀具管理的难点和关键。针对刀具信息标识,主要研究了刀具信息的直接标刻技术和刀具信息的自动识别技术,提出了用条状光源作为辅助光源的方法来提高条码识别率的方法;针对刀具寿命预测,提出了基于BP神经网络的预测方法,介绍了该算法的基本思想,并给出了实验结果。
