袁 军 刘丽冰 陈英姝 杨泽青 张艳蕊 冯 凯

(①河北工业大学机械工程学院，天津 300401；②光电信息控制和安全技术重点实验室,天津 300308)

和传统制造业相比，现代制造业正朝向智能化发展，刀具作为切削加工的直接执行者，对其进行状态监测是先进制造技术的重要环节。研究表明[1]，进行刀具状态监测，不仅能提高刀具的利用率，同时也可避免因刀具过度磨损而造成的工件废品和机床故障。此外，准确感知刀具的实时加工状况，可避免因刀具发生急剧磨损而造成的加工工件表面精度的降低。因此，对加工过程中机床刀具的状态感知显得尤为重要。

工件表面纹理是机床刀具在工件表面切削时形成的切削层残留面积。当刀具的刀刃锋利时，切削后形成的工件表面纹理非常清晰，且连续性较好。随着刀刃磨损量的变大，刀刃的钝圆半径将变大，刀刃与工件之间的摩擦力也将变大，切削过程的稳定性将变差，所形成的工件表面纹理将变得杂乱无章。因此，已加工工件表面纹理蕴含着丰富的能反映刀具磨损状况的信息。由于已加工工件表面的纹理特征与刀具的磨损状况有着直接紧密的联系，不同磨损状况的刀具切削所形成的表面纹理形态各不相同，所以可通过已加工工件表面的纹理特征来判断刀具的磨损状况。

常用的纹理特征提取方法可大致分为4类：结构分析方法、模型分析方法、信号处理分析方法及统计分析方法[2]。

结构分析方法假设纹理基元之间具有规范的空间分布关系，认为纹理基元可以分离出来, 并以纹理基元的特征和排列规则来进行纹理分割。……