随着制造业进入智能化时代，机械加工质量智能监测与控制技术成为提升生产效率、降低制造成本、确保产品质量的重要手段。本书系统阐述了机械加工质量智能监测与控制的理论方法及实践应用，内容涵盖机械加工工艺与质量控制基础、数据采集与智能处理方法，并深入探讨了机床性能评估、基于信号与机器视觉信息的铣刀状态监测技术，以及基于纹理的加工表面质量监测方法。此外，本书对智能监测与控制技术同机械加工深度融合的发展前景进行了展望。

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1989.09-1993.07洛阳工学院机械制造工艺与装备专业获得学士学位 1999.09-2002.04 西南交通大学机械工程专业获得硕士学位 2002.09-2005.11 西南交通大学机械制造及其自动化专业获得博士学位1993.07-2002.08 洛阳机车厂任工程师 2005.11-2007.07 西南交通大学讲师 2007.08-2012.07 西南交通大学副教授 2012.08-至今 西南交通大学机械工程学院/现代轨道交通国家实验室教授"大数据驱动的机械装备迁移诊断与数模联动预测理论与方法"，陕西省自然科学奖一等奖，2021年，排名第5。三一重工等企业高级顾问

目录
第1章 绪论 1
1.1 机械加工的重要性与挑战 1
1.1.1 机械加工的重要性 1
1.1.2 机械加工在产品制造中的角色 2
1.2 机械加工质量的重要性 3
1.3 内容与章节安排 4
第2章 机械加工基础 6
2.1 机械加工工艺与工件加工质量 6
2.1.1 机械加工工艺 6
2.1.2 工件加工表面质量及评价指标 10
2.2 加工质量和质量控制 14
2.2.1 质量控制方法的研究现状 15
2.2.2 传统质量控制方法 17
2.2.3 加工工序质量控制 20
2.3 先进的机械加工制造技术 21
2.3.1 现代化机械加工制造发展 21
2.3.2 先进加工工艺与制造技术的应用 23
2.3.3 先进机械制造技术的发展趋势 24
2.3.4 先进制造技术的重点发展方向 25
2.3.5 先进加工技术中的质量智能监测与控制技术 26
2.4 机械加工质量智能监测与控制技术 26
2.4.1 机器视觉测量加工质量预测方法 26
2.4.2 功率测量加工质量预测方法 29
2.4.3 振动测量加工质量预测方法 30
2.4.4 机械加工质量智能监测与控制技术发展趋势 34
第3章 数据采集与处理 37
3.1 基于传感器的监测信号采集分析 38
3.1.1 切削力信号 39
3.1.2 振动信号 41
3.1.3 电流信号 41
3.1.4 声发射信号 43
3.1.5 温度信号 44
3.1.6 多传感信号 44
3.2 传感信号处理技术 45
3.2.1 时域特征参数 45
3.2.2 时域信号分析 46
3.2.3 频域特征参数 47
3.2.4 频域信号分析 47
3.2.5 时频域特征参数 48
3.2.6 时频域信号分析 49
3.2.7 多域组合分析 50
3.3 基于机器视觉的图像数据采集分析 51
3.3.1 机器视觉技术概述 51
3.3.2 相机 53
3.3.3 镜头 54
3.3.4 光源 56
3.4 图像处理技术 57
3.4.1 图像的灰度处理 57
3.4.2 图像的去噪处理 58
3.4.3 图像检测区域的框定 60
第4章 考虑各部件的机床性能评估 65
4.1 引言 65
4.2 导轨对机床性能的影响 66
4.2.1 导轨对重心驱动机构动力学性能的影响 66
4.2.2 箱中箱结构动力学建模 69
4.2.3 箱中箱结构动力学仿真分析 75
4.3 丝杠对机床性能的影响 78
4.3.1 进给系统动力学建模及丝杠磨损的影响分析 78
4.3.2 丝杠磨损状态下进给系统仿真分析 82
4.3.3 丝杠磨损对进给系统摩擦特性的影响分析 84
4.4 刀具对机床性能的影响 88
4.4.1 刀具磨损基本原理 88
4.4.2 刀具磨损基本规律 92
4.4.3 刀具磨损对机床性能的影响 94
第5章 基于信号的铣刀状态监测 97
5.1 基于切削力的铣刀状态监测 97
5.1.1 切削力与铣刀磨损状态之间的关联性 97
5.1.2 基于切削力的实时监测方法 98
5.2 基于电流的铣刀状态监测 105
5.2.1 电流与铣削加工质量之间的关联性 105
5.2.2 基于电流的实时监测方法 106
5.3 基于加速度的铣刀状态监测 123
5.3.1 加速度与铣削加工质量之间的关联性 123
5.3.2 基于加速度的实时监测方法 125
5.4 基于声发射的铣刀状态监测 130
5.4.1 声发射与铣削加工质量之间的关联性 130
5.4.2 基于声发射的实时监测方法 132
第6章 基于机器视觉的铣刀状态监测 136
6.1 机器视觉在铣刀状态监测中的应用背景 136
6.1.1 刀具磨损监测系统 136
6.1.2 刀具磨损状态分类 139
6.1.3 刀具磨损区域识别 142
6.1.4 刀具状态监测指标 143
6.2 主轴旋转下刀具磨损区域定位和跟踪 145
6.2.1 主轴旋转下刀具磨损图像序列 146
6.2.2 刀具磨损区域自适应定位和跟踪 147
6.3 基于轻量化网络的刀具磨损状态分类 154
6.3.1 考虑工业环境影响的数据增强 155
6.3.2 基于多重激活函数的刀具磨损分类网络 159
6.4 基于图论的后刀面磨损精确分割测量 162
6.4.1 图像预处理 163
6.4.2 基于图论的后刀面磨损分割和测量 165
6.5 考虑磨损距离离散度的刀具状态评估 167
6.5.1 后刀面磨损退化状态 168
6.5.2 后刀面退化状态监测指标构建 169
第7章 基于纹理的表面质量监测 175
7.1 基于仿真与采集纹理图像的粗糙度识别 175
7.1.1 切削面的纹理特征提取 175
7.1.2 基于仿真与采集纹理图像的粗糙度识别模型构建 177
7.2 工件关键加工面识别与切屑检测 184
7.2.1 工件关键加工面识别 184
7.2.2 基于卷积神经网络的目标检测 185
7.2.3 代价敏感损失函数的构建 190
7.3 基于纹理分析的铣削加工监测系统实用化研究 192
7.3.1 工件纹理图像采集与监测框架 192
7.3.2 铣削监测软件系统的前、后端设计及实现 195
7.4 本章小结 199
第8章 结论与展望 200
8.1 本书主要内容 200
8.2 智能监测与控制技术同机械加工的融合 200
8.3 智能监测与控制技术的未来发展方向 201
参考文献 203