【摘 要】
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该文结合表面粗糙度散斑测量技术、神经网络技术和图像处理技术,提出了根据散斑图像测量表面粗糙度的方法,这种方法具有非接触、准确度高、测量速度快、面采样的优点,而且还
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该文结合表面粗糙度散斑测量技术、神经网络技术和图像处理技术,提出了根据散斑图像测量表面粗糙度的方法,这种方法具有非接触、准确度高、测量速度快、面采样的优点,而且还具有测量范围较大和对测量环境要求比较低的优点.该文建立了测量系统的硬件和软件,并设计了用于表面粗糙度识别的神经网络分类器,在静态条件下利用所建立的表面粗糙度测量系统对平磨样块、外圆磨样块进行了测量.从两种方法测量的结果可知该文中提到的方法在静态条件下测得的Ra值与用轮廓仪测得的Ra值十分相近.证明这一方法可以用来判断表面粗糙度.该文还利用该系统采集了车削加工的样轴在不同转速下的散斑图像.由于图像存在严重的运动模糊,文中给出了运动模糊图像的恢复方法.根据恢复后的散斑图像,对以不同转速旋转的不同粗糙度值的样轴进行了粗糙度等级的分类.从分类结果看基本上可以区分出表面属于哪一个粗糙度范围的.因此该系统可以用于动态测量.
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