表面粗糙度是機(jī)械領(lǐng)域中衡量加工表面質(zhì)量的重要指標(biāo)之一,在工程應(yīng)用中如何提高其檢測(cè)速度和精度一直是研究熱點(diǎn),從接觸式檢測(cè)方法發(fā)展到光學(xué)和圖像學(xué)研究得到的非接觸式檢測(cè)方法,隨著技術(shù)的進(jìn)步,表面粗糙度的檢測(cè)精度在進(jìn)一步的提高。在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用中,產(chǎn)品的合格與否需達(dá)到技術(shù)要求值的范圍以內(nèi),同時(shí)工件表面質(zhì)量的檢測(cè)對(duì)速度的要求更高。在此背景下,基于工件表面圖像的粗糙度檢測(cè)能夠充分滿足實(shí)際加工生產(chǎn)的需求,根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)對(duì)表面粗糙度常用值區(qū)間進(jìn)行分類,本文旨在通過實(shí)驗(yàn)獲取工件銑削表面,分別構(gòu)建基于圖像特征提取和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面粗糙度分類模型,在達(dá)到精度要求的前提下,提升了檢測(cè)速度。基于圖像特征提取的表面粗糙度檢測(cè)方法,是通過分析紋理特征,對(duì)比多種提取方式,根據(jù)機(jī)械加工銑削表面實(shí)際紋理狀態(tài),選用了灰度共生矩陣進(jìn)行表面紋理特征檢測(cè),通過特征對(duì)比選擇其中6維特征值作為圖像特征向量,并建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征向量進(jìn)行分類學(xué)習(xí),使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)可以達(dá)到98.96%準(zhǔn)確率,使用測(cè)試集數(shù)據(jù)可以達(dá)到91.67%準(zhǔn)確率。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面粗糙度分類檢測(cè)方法,是一種端到端的圖像分析方法,將實(shí)驗(yàn)采集的工件表面圖像,通過預(yù)... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

XHK715立式銑床加工中心

圖 2.4 激光共聚焦儀器技術(shù)參數(shù)如下：范圍：1-8 倍；射：408 納米紫激光；：4-120Hz（面掃描），7900Hz（線掃描）；受光素子：倍率：5，10，20，50，150；量軟件和粒度分析軟件（VK-H1XVE）：面分辨率要求到達(dá) 200 納米；Z 軸掃描分辨率要求達(dá)到數(shù)需超過 15000 倍；薄膜等透明材料；可觀測(cè)透明液體；能自動(dòng)進(jìn)行三維幾度可進(jìn)行直接評(píng)價(jià)；分析圖像，顯示顆粒粒度等；

并通過三角架確定相機(jī)和試件表面的垂直角度，獲取加工試件的表面圖像，加工后各表面粗糙度值的試件圖片如圖2.5 和 2.6 所示：（a）直線進(jìn)給 （b）圓弧進(jìn)給圖 2.5 直線進(jìn)給和圓弧進(jìn)給加工下的鋁合金工件表面（2736*1824）（a）直線進(jìn)給 （b）圓弧進(jìn)給圖 2.6 直線進(jìn)給和圓弧進(jìn)給加工下的 45 號(hào)鋼工件表面（2736*1824）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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