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关键词： CAD技术   机械零件   外观图像   形态特征提取   边缘检测  

摘要： 由于机械零件形态多样且细节丰富，特征提取过程中往往难以精确捕捉其全部特征，导致提取值与真实值间存在显著偏差。为此，提出基于CAD技术的机械零件外观图像形态特征提取研究。利用CAD技术精准建模与渲染，生成机械零件的外观图像。通过二值化处理和Canny算子边缘检测，提取机械零件外观图像的边缘信息。引入修正的归一化边界矩作为特征描述符，并结合扇形区域划分方法，全面且细致地捕捉机械零件外观图像的形态特征。实验结果表明，研究方法能够高精度地提取机械零件特征，且所有提取值与真实值之间的差均符合预定的设计标准，具有实际应用价值。

关键词： 电磁继电器   触点磨损   计算机视觉   深度学习   图像处理  

摘要： 电磁继电器触点的磨损问题会导致接触电阻增大、触点烧蚀加剧，从而影响设备运行的可靠性和寿命。传统的检测方法通常依赖于人工检查，耗时长且主观性强，难以实时反映触点状态。文章研究了一种基于计算机视觉的磨损检测方法，设计了硬件架构和图像处理流程，并引入了深度学习技术，实现了对触点磨损的精确识别。通过优化图像预处理和特征提取流程，显著提升了磨损检测的精度。实验表明，系统能够快速、稳定地检测触点磨损程度，在不同光照条件和磨损形态下的准确性和实时性均达到较高水平，为电磁继电器触点的高效监测和可靠性提升提供了一种创新的技术路径。

关键词： Carbon fiber   Composites   Interface modifications   Polyetheretherketone  

摘要： Carbon fiber (CF) was modified using a PEI sizing agent and a PAMAM coupling agent to enhance the interfacial bonding strength in carbon fiber/polyetheretherketone (CF/PEEK) composites. Pure polyetheretherketone (PEEK) and CF/PEEK composites were fabricated via hot-press sintering. The study investigated the interfacial characteristics, mechanical performance, and tribological behavior of the composites both pre- and post-modification. Results indicated that the surface energy of the CF filler increased by 30.9% after PEI sizing modification and by 10.58% following treatment with the PAMAM coupling agent, relative to unmodified CF. In friction and wear tests conducted at a constant speed of 200 r/min, the friction coefficient and wear rate for PAMAM-CF/PEEK and PEI-CF/PEEK decreased by 11.63% and 72.34%, and 11.51% and 75.58%, respectively, compared to unmodified CF/PEEK. Under a fixed load of 90 N, similar reductions were observed: 15.1% and 52.53%, and18.78% and 63.04%, respectively. These results demonstrate improved interfacial bonding strength and tribological performance in the modified composites. Overall, CF/PEEK composites modified with PEI sizing exhibited superior interfacial bonding strength and tribological properties compared to those treated with the PAMAM coupling agent. © 2025 Science Press. All rights reserved.

关键词： 腈纶纤维   磨损   摩擦系数   摩擦速率   摩擦负载  

摘要： 在腈纶纤维束生产中存在摩擦磨损行为，导致其摩擦磨损性能受损。为探究摩擦参数对腈纶纤维束摩擦磨损性能的影响，采用自制的绞盘式纤维束摩擦性能测试装置对腈纶纤维束的摩擦系数进行测试并通过图像处理手段对腈纶纤维磨损后的图像进行表征与量化分析。结果表明：摩擦负载为50 g和20 g时，摩擦系数比10 g时分别降低了21.38%和12.51%;摩擦频率为3 Hz和5 Hz时，摩擦系数相对于4 Hz分别增加了0.73%和1.67%。另外，随着摩擦负载的增加，纤维毛羽长度以及分布数量均呈现增加趋势；而随着摩擦频率的增加，纤维毛羽长度则呈现先增加后减小的趋势，且纤维毛羽的分布数量减小。结论：随着摩擦负载的增加，纤维束磨损增加，但摩擦系数呈现降低趋势；而随着摩擦频率的增加，纤维束磨损增加，但摩擦系数基本保持稳定。

关键词： 刀具磨损状态监测   智能制造环境   多域联合分析   多源特征集  

摘要： 针对绝大部分刀具磨损状态监测方法因加工干涉或监测准确率低而无法适用于当今智能制造环境的问题，提出一种基于主轴电机电流与工件表面纹理图像相结合的监测方法。首先，利用以太网通信技术与二次开发FANUC S ERVO GUIDE系统软件进行主轴电机电流数据的无干涉准确获取，利用工业CCD相机进行工件表面纹理图像的无干涉高清获取；然后，基于时域、频域及时频域分析进行电流信号的多域特征提取，基于局部二值模式（LBP）和灰度共生矩阵（GLCM）进行纹理图像的微、宏观特征提取，继而得到了与刀具磨损状况密切相关的多源特征集；再基于随机森林进行刀具磨损状态识别模型的建模；最后进行了多工况的试验验证。试验结果表明了所提方法面向智能制造环境时的有效性。

关键词： 矿用刮板   Nurbs曲线   插补算法   超参数优化   卷积神经网络  

摘要： 为实现矿用刮板的自动化高质量修复，对失效刮板磨损部位的形态进行机器人激光熔覆路径的设计。使用线结构光扫描系统获得待熔覆部位的点云，针对点云精度不足的问题，研究提出一种结合点云插补算法和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的方法进行磨损曲面的点云重建。点云插补算法通过Nurbs曲线拟合得到待加工曲线并利用构建基准线确定误差阈值的方法提高点云数据的纵向精度，利用基于网格搜索超参数优化的CNN-LS TM对点云数据进行横向预测，所提CNN-LS TM模型在评估过程中表现出高拟合优度和良好的泛化能力，能够有效捕捉数据特征，并在未知数据上做出可靠预测，刮板的磨损曲面可以得到真实还原。为复杂曲面工件的自动化修复提供了新的技术途径。

关键词： 类金刚石碳涂层   微动磨损   激光冲击   微坑阵列   表面织构化  

摘要： 类金刚石碳（DLC）涂层是一种硬质润滑涂层，能改善金属材料表面的微动摩擦性能，但其在高载荷微动接触过程中容易剥落。本团队利用激光冲击微凹坑排列的可设计性与DLC涂层的减磨特性，在钛合金表面构建了不同周期性分布的微坑阵列，然后在织构微坑表面涂覆DLC涂层，研究微坑织构化特征对DLC涂层微动磨损性能的影响。结果显示，通过改变激光搭接率在钛合金表面制备了呈阵列分布的微坑群，微坑尺寸分别为0.8 mm×0.8 mm×8μm、1.2 mm×1.2 mm×8μm、1.6 mm×1.6 mm×8μm。激光冲击表面微坑区的残余压应力可达660 MPa，后续的表面镀膜处理未降低激光冲击表面的残余压应力。相比于原始镀膜试样，激光冲击表面微坑织构化处理提高了DLC涂层的耐磨性。织构微坑特征会影响复合改性试样的微动磨损行为。随着织构微坑尺寸增大，摩擦表面上由材料转移形成的黏附Ti减少。激光冲击微坑织构与DLC涂层的共同作用有效提高了钛合金的抗微动磨损性能。

关键词： 多流干式水表   机械部件   磨损特性   寿命预测   摩擦磨损   腐蚀磨损  

摘要： 多流干式水表广泛应用于水资源管理中，其机械部件的磨损特性及寿命预测对于提高水表的性能和使用寿命具有重要意义。本文探讨了多流干式水表中机械部件的磨损类型，包括摩擦磨损、腐蚀磨损和疲劳磨损，并分析了影响磨损的因素，如材料特性、操作环境及水质流量等。进一步地，本文对水表机械部件的寿命预测进行了系统研究，介绍了不同的预测模型，并探讨了寿命预测中的关键参数。

关键词： 机械缺陷   机器视觉   图像处理   卷积神经网络  

摘要： 文章对基于卷积神经网络的机械零件表面缺陷检测系统进行了深入地研究，包括系统设计、图像预处理与缺陷检测算法等方面。文章首先研究了基于视觉方案的机械零件表面缺陷检测系统的基本原理，并探讨了基于环形光源与工业相机的图像采集方法 ；其次研究了图像预处理技术，为后续缺陷检测提供了清晰的特征信息，并对卷积神经网络在表面缺陷检测中的应用进行了研究。实验表明，该方法可以对复杂背景下采集的机械零件图像进行增强，并检测出缺陷所在位置，为工业零件表面缺陷检测提供了一种高效、可靠的解决方案。

关键词： HB550钢   磨损性能   摩擦系数   回火马氏体   力学性能  

摘要： 通过光学显微镜、扫描电镜、拉伸试验、维氏硬度计等设备分析了新开发的HB550低合金高强耐磨钢的微观组织和力学性能；利用磨损试验机和多功能材料表面性能综合测试仪研究了HB550马氏体耐磨钢在10、50 N和90 N载荷下的干滑动摩擦磨损行为和摩擦系数。结果表明，HB550低合金高强耐磨钢组织为回火马氏体，其屈服强度和抗拉强度均值分别为1 521 MPa和1 874 MPa,5 mm厚度试样在-40℃的低温冲击吸收功均值为18 J。随着载荷的增加，HB550钢的磨损失重呈先增加后下降趋势，而摩擦系数单调降低。HB550钢在低载荷下的磨损机制主要是磨粒磨损和黏着磨损，在高载荷下的磨损机制以黏着磨损为主，并伴随着氧化磨损。试验为HB550及以上高端耐磨钢的开发和应用提供了理论基础。