【摘 要】
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针对当前基于神经网络的铣削表面粗糙度视觉检测方法,大多结合加工工艺参数,且要人为地设计图像评价指标,并且拍摄过程对环境光源严重依赖的问题,提出了一种基于卷积神经网络的铣削表面粗糙度分类方法.该方法采用白天和黑夜的光照环境分别拍摄实验图片,经过端到端的图像分析,利用卷积操作和综合处理得出粗糙度分类模型,可对表面粗糙度进行分类预测.试验结果表明,该方法能够实现自动特征提取,避免了特征提取,且无需结合加工工艺参数,并对拍摄的光源环境不敏感,为表面粗糙度实现在线视觉测量提供了可能.
【机 构】
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桂林理工大学机械与控制工程学院,桂林 541006;桂林理工大学信息科学与工程学院,桂林 541006;新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐 830046
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针对当前基于神经网络的铣削表面粗糙度视觉检测方法,大多结合加工工艺参数,且要人为地设计图像评价指标,并且拍摄过程对环境光源严重依赖的问题,提出了一种基于卷积神经网络的铣削表面粗糙度分类方法.该方法采用白天和黑夜的光照环境分别拍摄实验图片,经过端到端的图像分析,利用卷积操作和综合处理得出粗糙度分类模型,可对表面粗糙度进行分类预测.试验结果表明,该方法能够实现自动特征提取,避免了特征提取,且无需结合加工工艺参数,并对拍摄的光源环境不敏感,为表面粗糙度实现在线视觉测量提供了可能.
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