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基于DSP的磨削表面粗糙度在線檢測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

發(fā)布時(shí)間:2018-07-20 18:00
【摘要】:為了解決磨削工件在線粗糙度等級(jí)識(shí)別速度慢和準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題,開(kāi)發(fā)了基于DSP的工件表面粗糙度在線檢測(cè)系統(tǒng).該系統(tǒng)基于光散射原理,通過(guò)工業(yè)相機(jī)采集光散射圖像,運(yùn)用DSP芯片對(duì)采集到的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理以及特征參數(shù)的提取;最后利用建立的多分類支持向量機(jī)模型,對(duì)不同表面粗糙度等級(jí)的圖像進(jìn)行分類.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在該硬件平臺(tái)上整個(gè)識(shí)別過(guò)程耗時(shí)約0.5s,識(shí)別率可達(dá)96%以上,說(shuō)明該系統(tǒng)可有效識(shí)別工件表面粗糙度等級(jí),有效實(shí)現(xiàn)工件表面粗糙度的在線檢測(cè).
[Abstract]:In order to solve the problem of low recognition speed and low accuracy of grinding workpiece roughness on line, an on-line measuring system of workpiece surface roughness based on DSP is developed. Based on the principle of light scattering, the system collects light scattering image by industrial camera, uses DSP chip to preprocess the image and extract the feature parameters. Finally, the multi-classification support vector machine model is used. The images with different surface roughness grades are classified. The experimental results show that the whole recognition process on the hardware platform takes about 0.5 s and the recognition rate can reach over 96%. It shows that the system can effectively identify the surface roughness grade of the workpiece and realize the on-line measurement of the workpiece surface roughness effectively.
【作者單位】: 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;湖南文理學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家重大科技專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2011ZX04016-041) 湖南省“十二五”重點(diǎn)建設(shè)學(xué)科資助項(xiàng)目(XJF2011[76]) 湖南省高校產(chǎn)學(xué)研合作示范基地資助項(xiàng)目(XJT[2014]239)
【分類號(hào)】:TG580;TG84

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

1 彭宇;姜紅蘭;楊智明;喬立巖;劉旺;;基于DSP和FPGA的通用數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];國(guó)外電子測(cè)量技術(shù);2013年01期

2 郭瑞鵬;陶正蘇;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨削工件表面質(zhì)量的在線檢測(cè)[J];電子設(shè)計(jì)工程;2010年10期

3 曾誼暉;左青松;李翼德;黃紅華;陳恒;王亞風(fēng);;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的難加工金屬材料數(shù)控加工控制方法研究[J];湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年04期

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6 周華安;王海鷗;孟志強(qiáng);曹龍益;;基于TMS320F2812和BUCK電路的光伏陣列模擬器[J];湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年09期

7 王海濤;劉偉強(qiáng);楊建國(guó);;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)模型[J];機(jī)床與液壓;2014年03期

8 曹健渭;盧榮勝;雷麗巧;楊蕾;;基于散斑紋理變差函數(shù)的平磨表面粗糙度測(cè)量技術(shù)[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2010年10期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊蕾;盧榮勝;雷麗巧;;基于小波變換的散斑紋理表面粗糙度信息提取[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2012年12期

2 覃琴;宋海軍;李長(zhǎng)俊;;基于μC/OS-II和NicheStack的嵌入式以太網(wǎng)接口設(shè)計(jì)[J];國(guó)外電子測(cè)量技術(shù);2013年05期

3 王懷俠;王永;王首浩;;基于DSP+FPGA數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[J];電子測(cè)量技術(shù);2013年11期

4 明建成;祁舒U,

本文編號(hào):2134315


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