本文關鍵詞： 高清測量 表面形貌 濾波 分類　出處：《上海交通大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：機加工零件表面形貌不僅直接影響零件的使用性能,還可以為加工過程提供反饋信息。因此很有必要對零件表面形貌進行準確的分析和評定。表面測量技術的快速發(fā)展尤其是高清測量技術的出現(xiàn),使得快速地獲取表面點云數(shù)據(jù)成為可能。本文正是基于高清測量技術,以三維零件表面形貌為研究對象,進行表面濾波和分類兩個方面的研究。本文分析了已有的表面濾波方法,注意到小波濾波有著明顯的優(yōu)越性并且是當下的研究熱點。然而已有的小波濾波方法主要針對兩維表面,并不完全適用于三維表面的情形�；诖�,本文將多尺度幾何分析的最新成果—剪切波,引入到三維零件表面濾波領域。建立了剪切波濾波框架并對其表面計量特性進行了分析,通過仿真實驗和多個實例分析對剪切波濾波進行了驗證,并與國際標準ISO 11562規(guī)定的高斯濾波進行了比較。分析結果表明:1)剪切波具有多尺度分辨能力、高度的方向選擇性、平移不變性和計算效率高等優(yōu)點;2)剪切波具有零相移和理想的幅度傳輸特性;3)對于不同類型的工程表面,剪切波濾波都能很好地實現(xiàn)粗糙度、波紋度和形狀誤差的分離。4)分別根據(jù)剪切波濾波結果和高斯濾波結果計算的三維表面參數(shù)值的偏差在5%-25%之間,說明了剪切波濾波與作為國際標準的高斯濾波得到的結果是較為接近的。零件表面分類是識別零件表面質量的有效手段之一。本文提出了零件表面多類別分類的MPO-SVME算法。該算法以三維表面高清測量數(shù)據(jù)為輸入,用支持向量機(SVM)構造基分類器,并通過選擇性集成策略選擇最優(yōu)的分類器來提高分類正確率。通過發(fā)動機缸體頂面的實測三維數(shù)據(jù)驗證了本文所提的分類方法,數(shù)值實驗結果表明:使用單個SVM多類分類器對缸體頂面的分類正確率為89.58%,而MPO-SVME算法可以將平均分類正確率提高到92.22%,并且平均只選擇2-3個基分類器。因此,MPO-SVME算法在只集成少量基分類器的情況下,能夠有效地提高零件表面的分類正確率。
[Abstract]:The surface morphology of machined parts not only directly affects the performance of the parts, Therefore, it is necessary to analyze and evaluate the surface morphology of parts accurately. The rapid development of surface measurement technology, especially the appearance of high-definition measurement technology, can provide feedback information for machining process. It is possible to obtain the surface point cloud data quickly. In this paper, based on the high-definition measurement technology, the surface morphology of 3D parts is taken as the research object. Surface filtering and classification are studied in this paper. It is noted that wavelet filtering has obvious advantages and is a hot research topic at present. However, the existing wavelet filtering methods are mainly aimed at two-dimensional surfaces and are not fully applicable to the case of three-dimensional surfaces. In this paper, the latest achievement of multi-scale geometric analysis, shear wave, is introduced into the field of 3D surface filtering. The frame of shear wave filtering is established and its surface measurement characteristics are analyzed. The shear wave filtering is verified by simulation experiments and several examples, and compared with Gao Si filter according to the international standard ISO 11562. The analysis results show that the shear wave has multi-scale resolution and high directional selectivity. Translation invariance and high computational efficiency are advantages of shear wave with zero phase shift and ideal amplitude propagation characteristics. For different types of engineering surfaces, shear wave filtering can achieve good roughness. Separation of corrugation and shape error. 4) the deviation of 3D surface parameters calculated from the results of shear wave filtering and Gao Si filtering is between 5% and 25%, respectively. It is shown that the result of shear wave filtering is close to that obtained by Gao Si filter as an international standard. Surface classification of parts is one of the effective methods to identify the surface quality of parts. In this paper, a multi-class classification of parts surface is proposed. MPO-SVME algorithm. This algorithm uses 3D surface high-definition measurement data as input, Support vector machine (SVM) is used to construct the base classifier, and the optimal classifier is selected by the selective integration strategy to improve the classification accuracy. The proposed classification method is verified by the measured 3D data on the top surface of the engine cylinder block. The results of numerical experiments show that the classification accuracy of cylinder top surface is 89.58 using a single SVM multi-class classifier, while the average classification accuracy of MPO-SVME algorithm can be raised to 92.22 and only 2-3 base classifiers are selected on average. When only a small number of base classifiers are integrated, It can effectively improve the classification accuracy of parts surface.
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH161.1

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本文編號：1507093