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大型机床工件的磨削表面粗糙度检测系统

仪表技术与传感器 2018年第9期 71-74,78页

作者：刘永勋马秉馨赵敬云河南工学院机械工程系河南新乡453003 河南工学院材料工程系河南新乡453003

针对大型机床加工工件粗糙度检测精度低的问题,提出一种高精度光学在线检测方法。依靠反射原理确定ADSP2126为核心的粗糙度检测方案,然后设计USB3. 0通信接口、高速内存和人机交互通道等外设硬件接口,并利用C语言开发图像采集和特征提... 详细信息

针对大型机床加工工件粗糙度检测精度低的问题,提出一种高精度光学在线检测方法。依靠反射原理确定ADSP2126为核心的粗糙度检测方案,然后设计USB3. 0通信接口、高速内存和人机交互通道等外设硬件接口,并利用C语言开发图像采集和特征提取程序并固化到内存中,通过不同粗糙度产品和接触式对比检测进行粗糙度实验。实验表明系统可以在0. 01μm精度条件下实现快速响应,且测量误差小于±5%。结果验证了在大型加工机床上粗糙度在线检测系统可以进行实时快速响应。

关键词：大型机床嵌入式粗糙度检测工件加工

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基于图像法的工件表面粗糙度检测系统研究

基于图像法的工件表面粗糙度检测系统研究

作者：张建南京航空航天大学

学位级别：硕士

本文基于图像的方法设计了一种针对车削加工表面的粗糙度检测系统,对铣、刨、镗等其它加工方法的粗糙度检测都有一定的指导意义。具体研究内容如下:首先运用背景减除、直方图均衡化、中值滤波等图像处理方法对粗糙度图像进行了预处理,... 详细信息

本文基于图像的方法设计了一种针对车削加工表面的粗糙度检测系统,对铣、刨、镗等其它加工方法的粗糙度检测都有一定的指导意义。具体研究内容如下:首先运用背景减除、直方图均衡化、中值滤波等图像处理方法对粗糙度图像进行了预处理,使得粗糙度图像有利于特征提取。然后运用平均纹理周期法、频域变换法和灰度共生矩阵法对粗糙度图像分别进行了特征提取。在平均纹理周期法中,运用图像的纹理结构差异提取了平均纹理周期这一特征参数;在频域变换法中,将图像矩阵进行二维离散傅立叶变换后的频谱做了可视化处理,可视化后的频谱图像中的亮点间的距离可以表征图像的差异,提取亮点间的距离作为第二个特征参数;在灰度共生矩阵法中,运用灰度共生矩阵中表征图像特征的两个纹理描述符:能量与熵值作为特征参数。采用BP神经网络作为分类器对不同粗糙度等级的图像进行分类,以特征提取后的平均纹理周期、亮点间的距离、能量与熵值四个特征参数作为神经网络的输入,并选择合适的网络参数训练得到了分类精度较高的模式分类器。最后运用MATLAB编写易于用户交互的图形界面,在界面中可完成图像预处理、图像特征提取、BP神经网络训练、图像分类等检测过程的所有操作。并利用部分车削样本对系统进行了检验,将基于本文中的图像法检测所得的结果和触针式测量所得的结果作了比对,得到了较好的对应效果。

关键词：图像法粗糙度检测特征提取 BP神经网络 MATLAB

基于机器视觉的细长零件表面粗糙度检测方法研究

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基于机器视觉的细长零件表面粗糙度检测方法研究

作者：樊祉良浙江科技学院

学位级别：硕士

表面粗糙度对工件的性能具有重要影响,能高效、精准地测量表面粗糙度的仪器,对现代汽车制造产业发展具有重大意义。本文根据前人的研究方法,采用数字图像技术、机器学习理论,实现镀镍同线圈的表面粗糙的检测,同时针对前人不足做出改进;... 详细信息

表面粗糙度对工件的性能具有重要影响,能高效、精准地测量表面粗糙度的仪器,对现代汽车制造产业发展具有重大意义。本文根据前人的研究方法,采用数字图像技术、机器学习理论,实现镀镍同线圈的表面粗糙的检测,同时针对前人不足做出改进;为满足检测零件整体粗糙度的要求,提出了一种可以实现全面检测的设备设计方案。内容具体为:（1）搭建图像获取平台,主要由工业相机、显微镜头、点光源、相机支架这几个部分组成。采集4根线圈表面图像样本,共采集400张,对采集的图像进行灰度化处理,并采用中值滤波进行降噪处理。（2）根据已处理过的图像,提取基于灰度共生矩阵特征参数,分别是:能量、熵、对比度、相关性、逆差矩、差熵、和平均以及差方差共8个。通过控制变量法进行灰度共生矩阵构造参数分析实验,选取最佳参数,参数分别为:方向为4个不同方向,步长为2,灰度级别为128;最后对所提取的特征值与实际粗糙度值建立实验数据库,根据数据库与曲线图,分析了特征参数与实际粗糙度值的变化规律,证明该数据库具有良好的学习性能。（3）针对BP神经网络容易使权值与阈值陷入局部最优解,导致检测结果不准确等问题,采用SA算法优化了BP神经网络的初始权值与阈值,构建了SABP神经网络检测模型。（4）根据训练结果,SA-BP模型在73代得到最优解,MSE为0.00001597;BP模型在117代时得到最优解,MSE为0.0000442;说明SA-BP模型拥有更快的收敛速度与更优的网络模型。根据检测结果,SA-BP模型的相对误差均值由BP模型的5.07%降到了3.93%,最大误差绝对幅度由BP模型的0.20μm降到了0.15μm,说明SA-BP模型具有更高的检测稳定性与准确性。（5）针对如何对镀镍铜线圈进行全面检测的问题,本文对检测设备进行设计,检测设备主要由控制系统、驱动装置和相机系统构成,设备设计内容包括了结构设计方案、硬件拟选型、驱动参数设定等。

关键词：粗糙度检测灰度共生矩阵模拟退火算法 BP神经网络

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基于机器视觉的磨削表面粗糙度检测的研究

基于机器视觉的磨削表面粗糙度检测的研究

作者：尚建华侨大学

学位级别：硕士

随着制造业的高速发展,粗糙度作为加工表面质量的评判指标之一,是检测中不可或缺的部分,其直接影响到零件以后的性能和寿命,因此粗糙度的检测对于制造业的发展具有重大的意义。传统的粗糙度检测技术已经不能够满足智能快速的需要,特别... 详细信息

随着制造业的高速发展,粗糙度作为加工表面质量的评判指标之一,是检测中不可或缺的部分,其直接影响到零件以后的性能和寿命,因此粗糙度的检测对于制造业的发展具有重大的意义。传统的粗糙度检测技术已经不能够满足智能快速的需要,特别是在大批量生产、粗糙度要求全检的时候,因此许多国内外学者多年来一直都致力于新检测方法的研究。然而经过不同的加工方式,零件表面的纹理会呈现不同的排布方式,磨削表面的纹理主要以随机性为主,方向性不强,这是磨削表面识别研究的一难点。多年来对于粗糙度检测方法的研究,不同的检测方法受限于自身的设备和环境的要求得不到相应的应用;在研究新检测方法时,对于提取的特征大都是建立粗糙度与表面纹理特征之间的线性关系,没有从特征对于识别模型的重要性去分析;对于提取的特征值数量没有合理的规划,容易导致识别模型学习过于复杂和识别精度过低等问题。因此,本课题以磨削表面为研究对象,基于前面学者对于粗糙度识别特征的线性关系,从特征对模型识别精度的重要性和数量上分析,以BP神经网络模型为识别模型的识别方法。首先本文通过磨削实验和检测实验获取了5组不同粗糙度值的磨削表面图像,由于图片受获取设备自身和环境的原因含有噪声,因此本课题对于噪声的来源和性质进行了分析,了解到获取的图像主要以高斯白噪声为主,并通过PSNR和SSIM对不同滤波方式进行了效果评价,最终确定了双边滤波的方法。经过滤波之后的图片,在前人研究的基础之上通过灰度图像的灰度共生矩阵和Tamura纹理特征提取了相应的21个相关特征,由于之前研究时建立在线性关系之上,没有从对识别模型重要性上考虑,其次没有注重灰度共生矩阵方向上的差异,于是本课题针对SBS算法和随机森林算法的不足并结合二者算法的优势,最终选取了12个对识别模型更重要的特征,从而降低了模型的学习复杂度,且考虑了特征间的差异性。最后对于提取的特征,建立了BP神经网络模型对其进行识别,通过实验从模型的隐藏层层数、节点数、L2正则化系数、训练图片的数量、迭代次数等参数进行了优化设计,从而提高了模型的识别率,整体达到98.07%,训练时间也明显缩减到37.4s。通过以上的研究,最终本课题研究出了一种适用于磨削表面的,能够去噪且通过特征分析而对特征进行筛选的,基于BP神经网络模型的高效快速准确的检测方法。

关键词：磨削表面粗糙度检测去噪特征选择 BP神经网络

基于迁移学习和模型融合的粗糙度检测系统设计

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光学仪器 2023年第4期45卷 17-23页

作者：张强黄之文朱坚民上海理工大学机械工程学院上海200093

针对传统粗糙度测量方法识别准确率不高的问题,提出了基于迁移学习和模型融合的粗糙度检测方法。首先,采用所设计粗糙度检测系统中的CCD相机模组采集工件表面图像并制作数据集;其次,通过迁移微调VGGNet-19、Inception-V3以及DenseNet12... 详细信息

针对传统粗糙度测量方法识别准确率不高的问题,提出了基于迁移学习和模型融合的粗糙度检测方法。首先,采用所设计粗糙度检测系统中的CCD相机模组采集工件表面图像并制作数据集;其次,通过迁移微调VGGNet-19、Inception-V3以及DenseNet121进行多模型融合,得到了适用的粗糙度检测模型;最后,用数据集进行网络训练以提取图像中的纹理细节特征,实现对粗糙度等级的精准识别。针对车削、铣削和磨削共15种粗糙度等级图像进行实验验证,系统识别精度可达91%。结果表明,所提出的系统可有效地实现粗糙度等级自动检测。

关键词：迁移学习模型融合粗糙度检测

利用光学系统色偏移进行表面粗糙度检测的方法及结构分析

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光学仪器 2011年第1期33卷 42-45页

作者：吴宇昊李湘宁孙晶露孙惠上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

利用光学方法对表面粗糙度进行检测以其非接触、高精度、无损伤、测量速度快等特点得到了广泛应用。文中介绍了一种利用多色光的轴向色焦点偏移进行表面粗糙度测量的方法,该方法基于共聚焦显微系统的基本思想。文章阐述了该方法的基本原... 详细信息

利用光学方法对表面粗糙度进行检测以其非接触、高精度、无损伤、测量速度快等特点得到了广泛应用。文中介绍了一种利用多色光的轴向色焦点偏移进行表面粗糙度测量的方法,该方法基于共聚焦显微系统的基本思想。文章阐述了该方法的基本原理,并设计了一组光学系统对方法进行分析验证。

关键词：光学设计色偏移粗糙度检测

基于机器视觉的半导体元件表面粗糙度检测方法

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通讯世界 2022年第7期29卷 189-191页

作者：杨赫德中(天津)技术发展股份有限公司天津300392

为解决元件表面粗糙度检测精度低、检测结果误差大的问题,本文对基于机器视觉的半导体元件表面粗糙度检测方法进行研究,提出在建立机器视觉硬件框架的基础上,采集半导体元件表面图像进行预处理,利用平均值计算方法均分图像的亮度,并建... 详细信息

为解决元件表面粗糙度检测精度低、检测结果误差大的问题,本文对基于机器视觉的半导体元件表面粗糙度检测方法进行研究,提出在建立机器视觉硬件框架的基础上,采集半导体元件表面图像进行预处理,利用平均值计算方法均分图像的亮度,并建立灰度共生矩阵,提取图像中的元件表面粗糙度特征建立表面粗糙度的特征模型,利用支持向量机算法检测元件表面粗糙度,以期为相关工程提供参考。

关键词：机器视觉半导体元件图像采集图像预处理表面粗糙度特征模型粗糙度检测

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基于宽度学习的铣削表面粗糙度等级检测

机床与液压 2023年第9期51卷 84-89页

作者：方润基易怀安王帅牛依伦桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林541006

当前机器视觉表面粗糙度检测所采用的方法大多是根据图像信息人为设计指标或者使用深度学习,但前者计算过程复杂,后者模型训练及分类所需时间较长,并不适用快速评判的在线检测场合。针对此问题,提出一种基于宽度学习的铣削表面粗糙度等... 详细信息

当前机器视觉表面粗糙度检测所采用的方法大多是根据图像信息人为设计指标或者使用深度学习,但前者计算过程复杂,后者模型训练及分类所需时间较长,并不适用快速评判的在线检测场合。针对此问题,提出一种基于宽度学习的铣削表面粗糙度等级检测方法。通过工业相机获取普通光照环境下铣削工件表面图片,将其输入构建好的宽度学习模型中进行训练,实现对铣削表面粗糙度的等级检测。该方法不仅能够实现特征自提取,而且模型训练速度快,为视觉粗糙度在线测量提供了一种新的策略。

关键词：宽度学习特征自提取快速评判粗糙度检测

预制叠合板桁架钢筋高度及板面粗糙度的检测方法研究

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建筑安全 2021年第8期36卷 74-79页

作者：王炎吴玉龙吴冰孙晨昆山求正工程质量检测有限公司江苏昆山215321 昆山市建设工程质量检测中心江苏昆山215337 南京理工大学理学院江苏南京210094

预制叠合板桁架钢筋高度和板面粗糙度是重要的质量指标,相关规范也将其列为必检项目,但目前尚无专业的检测设备和方法,无法满足规范的要求。文章介绍了一种预制叠合板桁架钢筋高度及板面粗糙度检测的多功能检测装置,可供广大工程技术人... 详细信息

预制叠合板桁架钢筋高度和板面粗糙度是重要的质量指标,相关规范也将其列为必检项目,但目前尚无专业的检测设备和方法,无法满足规范的要求。文章介绍了一种预制叠合板桁架钢筋高度及板面粗糙度检测的多功能检测装置,可供广大工程技术人员参考。

关键词：预制叠合板桁架钢筋高度检测粗糙度检测装置