【摘 要】
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为了快速地进行机械加工表面的粗糙度的检测 ,提高检测自动化水平 ,本文提出了一种视觉检测的方法 ,该方法通过对不同类型不同粗糙度的表面功率谱的比较研究 ,提取机械加工表
【机 构】
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南昌航空工业学院人工智能与图像处理中心,南昌航空工业学院人工智能与图像处理中心南昌330034,南昌330034,南昌330034
【出 处】
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南昌航空工业学院学报(自然科学版)
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为了快速地进行机械加工表面的粗糙度的检测 ,提高检测自动化水平 ,本文提出了一种视觉检测的方法 ,该方法通过对不同类型不同粗糙度的表面功率谱的比较研究 ,提取机械加工表面的纹理分布信息特征 ,再把特征矢量输入神经网络进行训练及测试 ,结果表明 ,该方法能成功地实现机械加工表面的粗糙度的检测。该方法与一些采用图像统计特征进行粗糙度检测相比较 ,具有快速 ,识别误差小的特点
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