Intelligente Werkzeugzustandsüberwachung beim Schleifen

Research output: Contribution to journalArticleResearchpeer review

Authors

  • Berend Denkena
  • Bernd Breidenstein
  • Maikel Strug
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Translated title of the contributionIntelligent tool condition monitoring in grinding
Original languageGerman
Pages (from-to)58-60
Number of pages3
JournalJOT, Journal fuer Oberflaechentechnik
Volume60
Publication statusPublished - 29 Sept 2020

Abstract

Mithilfe von 3D-Laserscans und eines selbstlernenden Algorithmus lässt sich der Verschleiß von Schleifscheiben erstmals schnell und prozessnah messen. Die Verknüpfung von Schleif-scheibentopografiemessung und Werkzeugschleifen birgt großes Potenzial zur Effizienzsteigerung und Ressourcenschonung. Das entwickelte Messsystem ermöglicht prozessnahe und effiziente Topografieerfassungen an Schleifscheiben, wie sie bisher nicht umgesetzt werden konnten.

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Intelligente Werkzeugzustandsüberwachung beim Schleifen. / Denkena, Berend; Breidenstein, Bernd; Strug, Maikel.
In: JOT, Journal fuer Oberflaechentechnik, Vol. 60, 29.09.2020, p. 58-60.

Research output: Contribution to journalArticleResearchpeer review

Denkena, B, Breidenstein, B & Strug, M 2020, 'Intelligente Werkzeugzustandsüberwachung beim Schleifen', JOT, Journal fuer Oberflaechentechnik, vol. 60, pp. 58-60. https://doi.org/10.1007/s35144-020-0688-y
Denkena, B., Breidenstein, B., & Strug, M. (2020). Intelligente Werkzeugzustandsüberwachung beim Schleifen. JOT, Journal fuer Oberflaechentechnik, 60, 58-60. https://doi.org/10.1007/s35144-020-0688-y
Denkena B, Breidenstein B, Strug M. Intelligente Werkzeugzustandsüberwachung beim Schleifen. JOT, Journal fuer Oberflaechentechnik. 2020 Sept 29;60:58-60. doi: 10.1007/s35144-020-0688-y
Denkena, Berend ; Breidenstein, Bernd ; Strug, Maikel. / Intelligente Werkzeugzustandsüberwachung beim Schleifen. In: JOT, Journal fuer Oberflaechentechnik. 2020 ; Vol. 60. pp. 58-60.
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TY - JOUR

T1 - Intelligente Werkzeugzustandsüberwachung beim Schleifen

AU - Denkena, Berend

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AU - Strug, Maikel

N1 - Funding Information: Das Transferprojekt "Kennwertgestützte Topografiebewertung und gezielte Anpassung von Schleifprozessen durch selbstlernende Modelle" (SFB 653 T12) wurde von der DFG finanziell gefördert. Kooperationspartner in diesem Projekt war die Walter Maschinenbau GmbH.

PY - 2020/9/29

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N2 - Mithilfe von 3D-Laserscans und eines selbstlernenden Algorithmus lässt sich der Verschleiß von Schleifscheiben erstmals schnell und prozessnah messen. Die Verknüpfung von Schleif-scheibentopografiemessung und Werkzeugschleifen birgt großes Potenzial zur Effizienzsteigerung und Ressourcenschonung. Das entwickelte Messsystem ermöglicht prozessnahe und effiziente Topografieerfassungen an Schleifscheiben, wie sie bisher nicht umgesetzt werden konnten.

AB - Mithilfe von 3D-Laserscans und eines selbstlernenden Algorithmus lässt sich der Verschleiß von Schleifscheiben erstmals schnell und prozessnah messen. Die Verknüpfung von Schleif-scheibentopografiemessung und Werkzeugschleifen birgt großes Potenzial zur Effizienzsteigerung und Ressourcenschonung. Das entwickelte Messsystem ermöglicht prozessnahe und effiziente Topografieerfassungen an Schleifscheiben, wie sie bisher nicht umgesetzt werden konnten.

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M3 - Artikel

AN - SCOPUS:85091722486

VL - 60

SP - 58

EP - 60

JO - JOT, Journal fuer Oberflaechentechnik

JF - JOT, Journal fuer Oberflaechentechnik

SN - 0940-8789

ER -