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申请/专利权人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所
摘要：本发明公开了一种基于灰度共生矩阵和机器视觉的铣削表面粗糙度预测方法，包括S1，建立粗糙度预测模型，S1包括：S11，利用图像采集装置获取待测工件的表面纹理图像；S12，对纹理图像进行用于增加纹理图像分布状态的扩充处理，形成图像数据集；S13，采用基于方向测度的灰度共生矩阵法对图像数据集进行特征提取，并分为训练集和测试集；S14，采用径向基函数神经网络建模，并采用测试集来训练径向基函数神经网络模型；S2，预测待测工件的粗糙度，S2包括：将训练集输入已训练完成的径向基函数神经网络模型中，获得表面图像的粗糙度预测值。本发明采用的是基于灰度共生矩阵、机器视觉和神经网络的粗糙度预测方案，提高粗糙度测量效率。
主权项：1.一种基于灰度共生矩阵和机器视觉的铣削表面粗糙度预测方法，其特征在于：所述方法包括：S1，建立粗糙度预测模型，所述S1包括：S11，利用图像采集装置获取待测工件的表面纹理图像；S12，对所述纹理图像进行用于增加纹理图像分布状态的扩充处理，形成图像数据集；S13，采用基于方向测度的灰度共生矩阵法对所述图像数据集进行特征提取，并分为训练集和测试集；S14，采用径向基函数神经网络建模，并采用所述测试集来训练径向基函数神经网络模型；S2，预测待测工件的粗糙度，所述S2包括：将所述训练集输入已训练完成的所述径向基函数神经网络模型中，获得表面图像的粗糙度预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 一种基于灰度共生矩阵和机器视觉的铣削表面粗糙度预测方法
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