எங்கள் குழு ஒவ்வொரு ஆண்டும் அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் 1000 அறிவியல் சங்கங்களின் ஆதரவுடன் 3000+ உலகளாவிய மாநாட்டுத் தொடர் நிகழ்வுகளை ஏற்பாடு செய்து 700+ திறந்த அணுகல் இதழ்களை வெளியிடுகிறது, இதில் 50000 க்கும் மேற்பட்ட தலைசிறந்த ஆளுமைகள், புகழ்பெற்ற விஞ்ஞானிகள் ஆசிரியர் குழு உறுப்பினர்களாக உள்ளனர்.
அதிக வாசகர்கள் மற்றும் மேற்கோள்களைப் பெறும் திறந்த அணுகல் இதழ்கள்
700 இதழ்கள் மற்றும் 15,000,000 வாசகர்கள் ஒவ்வொரு பத்திரிகையும் 25,000+ வாசகர்களைப் பெறுகிறது
Alhabshan Fahad
Tool wears directly affect the quality of product and service life of tool. This paper proposes a machine visionbased measurement method for chisel edge wear of drills. Firstly, the full contour of a drill is extracted by local variance threshold segmentation. Secondly, the image is enhanced by using an adaptive contrast enhancement algorithm based on bidimensional local mean decomposition (BLMD). A threshold segmentation method is proposed to extract contour of the non-worn area. A new approach of inline automatic calibration of a pixel is proposed in this work. The captured images of carbide inserts are processed, and the segmented tool wear zone has been obtained by image processing. The vision system extracts tool wear parameters such as average tool wear width, tool wear area, and tool wear perimeter. The results of the average tool wear width obtained from the vision system are experimentally validated with those obtained from the digital microscope.