【摘要】：表面粗糙度是衡量機械表面加工水平的重要參數(shù).通過構建一套激光散斑成像采集系統(tǒng),獲取了不同表面加工類型和不同粗糙度值的零件表面激光散斑圖像.應用Tamura紋理特征理論提取圖像的紋理粗糙度、對比度、方向度特征,并分析了這三個特征與表面粗糙度的關系.發(fā)現(xiàn)了紋理粗糙度特征與表面粗糙度的單調關系,推導出平磨、外磨、研磨三種表面加工工藝的粗糙度值與圖像紋理粗糙度特征的數(shù)學函數(shù)關系,實現(xiàn)了表面粗糙度的測量.同時,利用Tamura紋理特征與加工工藝的依賴關系,建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡的工藝識別推理模型,推理出了零件表面加工工藝.通過為多種加工類型表面建立粗糙度測量模型,為粗糙度測量提供了新思路.實驗證明所提的粗糙度測量模型能以較高的準確率識別出零件表面加工類型并測量出其表面粗糙度值.
[Abstract]:Surface roughness is an important parameter to measure the machining level of mechanical surface. By constructing a laser speckle imaging acquisition system, laser speckle images of parts with different surface processing types and different roughness values were obtained. Tamura texture feature theory is applied to extract the texture roughness, contrast and orientation features of the image, and the relationship between the three features and the surface roughness is analyzed. The monotonic relationship between texture roughness and surface roughness is found, and the mathematical function relationship between roughness value and texture roughness feature of image is deduced, and the measurement of surface roughness is realized. At the same time, the reasoning model of process recognition based on Bayesian network is established by using the dependence between Tamura texture features and machining process, and the machining process of parts surface is inferred. A new method for roughness measurement is provided by establishing a roughness measurement model for various machined surfaces. The experimental results show that the proposed roughness measurement model can identify the machining types of parts and measure their surface roughness values with high accuracy.
【作者單位】： 南京信息工程大學江蘇省氣象探測與信息處理重點實驗室;中國人民解放軍94654部隊;
【基金】：國家自然科學基金(批準號:61302188) 中國博士后特別資助基金(批準號:2012 T50510) 中國博士后科學基金(批準號:2011M500940) 江蘇省高校重大自然科學基金(批準號:12KJA510001) 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程項目資助的課題~~
【分類號】：TG84

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10 朱，

本文編號：2284040